Date: 2019-12-25 23:50:17 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 648 rows and 154 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] 648 154
The density distribution for each sample is visualized as in one column in the following heatmap. The clustering is based on the distance which is the Kolmogorov-Smirnov statistic between two distributions.
library(ComplexHeatmap)
densityHeatmap(mat, ylab = "value", cluster_columns = TRUE, show_column_names = FALSE,
mc.cores = 4)
Folowing table shows the best k (number of partitions) for each combination
of top-value methods and partition methods. Clicking on the method name in
the table goes to the section for a single combination of methods.
The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.
suggest_best_k(res_list)
| The best k | 1-PAC | Mean silhouette | Concordance | Optional k | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD:hclust | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| SD:kmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| SD:mclust | 2 | 1.000 | 0.999 | 1.000 | ** | |
| SD:NMF | 2 | 1.000 | 0.998 | 0.999 | ** | |
| CV:hclust | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:kmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:pam | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:mclust | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| MAD:hclust | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| MAD:kmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| MAD:NMF | 2 | 1.000 | 0.969 | 0.969 | ** | |
| ATC:hclust | 3 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | 2 |
| ATC:kmeans | 2 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ** | |
| CV:NMF | 3 | 0.957 | 0.943 | 0.973 | ** | 2 |
| ATC:mclust | 5 | 0.947 | 0.939 | 0.943 | * | 2,3,4 |
| MAD:skmeans | 6 | 0.939 | 0.888 | 0.918 | * | 2,3,4,5 |
| ATC:skmeans | 6 | 0.938 | 0.793 | 0.898 | * | 2,3,4,5 |
| CV:skmeans | 3 | 0.929 | 0.936 | 0.968 | * | 2 |
| ATC:pam | 6 | 0.924 | 0.814 | 0.910 | * | 2,3,5 |
| SD:skmeans | 4 | 0.923 | 0.824 | 0.927 | * | 2,3 |
| MAD:mclust | 4 | 0.909 | 0.925 | 0.935 | * | 2,3 |
| SD:pam | 4 | 0.908 | 0.835 | 0.929 | * | 2,3 |
| MAD:pam | 5 | 0.900 | 0.818 | 0.912 | * | 2,3 |
| ATC:NMF | 3 | 0.220 | 0.719 | 0.741 |
**: 1-PAC > 0.95, *: 1-PAC > 0.9
Cumulative distribution function curves of consensus matrix for all methods.
collect_plots(res_list, fun = plot_ecdf)
Consensus heatmaps for all methods. (What is a consensus heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 4)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 4)
Signature heatmaps for all methods. (What is a signature heatmap?)
Note in following heatmaps, rows are scaled.
collect_plots(res_list, k = 2, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 4)
The statistics used for measuring the stability of consensus partitioning. (How are they defined?)
get_stats(res_list, k = 2)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 2 1.000 0.998 0.999 0.472 0.527 0.527
#> CV:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:NMF 2 1.000 0.969 0.969 0.472 0.527 0.527
#> ATC:NMF 2 0.232 0.568 0.711 0.424 0.511 0.511
#> SD:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> CV:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> ATC:skmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> SD:mclust 2 1.000 0.999 1.000 0.473 0.527 0.527
#> CV:mclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:mclust 2 1.000 0.999 1.000 0.473 0.527 0.527
#> ATC:mclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> SD:kmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> CV:kmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:kmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> ATC:kmeans 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> SD:pam 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> CV:pam 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:pam 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> ATC:pam 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> SD:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> CV:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> MAD:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
#> ATC:hclust 2 1.000 1.000 1.000 0.473 0.527 0.527
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 0.787 0.866 0.915 0.394 0.805 0.631
#> CV:NMF 3 0.957 0.943 0.973 0.409 0.805 0.630
#> MAD:NMF 3 0.861 0.874 0.930 0.410 0.805 0.631
#> ATC:NMF 3 0.220 0.719 0.741 0.427 0.733 0.518
#> SD:skmeans 3 1.000 0.998 0.997 0.411 0.804 0.629
#> CV:skmeans 3 0.929 0.936 0.968 0.399 0.807 0.635
#> MAD:skmeans 3 0.992 0.969 0.982 0.409 0.804 0.629
#> ATC:skmeans 3 1.000 1.000 1.000 0.413 0.804 0.629
#> SD:mclust 3 0.828 0.898 0.922 0.363 0.804 0.629
#> CV:mclust 3 0.876 0.948 0.948 0.392 0.804 0.629
#> MAD:mclust 3 0.943 0.984 0.990 0.410 0.804 0.629
#> ATC:mclust 3 1.000 0.999 0.999 0.413 0.804 0.629
#> SD:kmeans 3 0.704 0.544 0.722 0.281 0.857 0.730
#> CV:kmeans 3 0.776 0.902 0.869 0.300 0.807 0.635
#> MAD:kmeans 3 0.711 0.914 0.861 0.305 0.804 0.629
#> ATC:kmeans 3 0.782 0.993 0.913 0.314 0.804 0.629
#> SD:pam 3 1.000 1.000 1.000 0.413 0.804 0.629
#> CV:pam 3 0.760 0.843 0.920 0.398 0.815 0.649
#> MAD:pam 3 1.000 1.000 1.000 0.413 0.804 0.629
#> ATC:pam 3 1.000 1.000 1.000 0.413 0.804 0.629
#> SD:hclust 3 0.774 0.926 0.839 0.272 0.804 0.629
#> CV:hclust 3 0.814 0.868 0.934 0.381 0.807 0.635
#> MAD:hclust 3 0.702 0.644 0.829 0.371 0.807 0.635
#> ATC:hclust 3 1.000 1.000 1.000 0.413 0.804 0.629
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.781 0.780 0.859 0.0735 0.933 0.806
#> CV:NMF 4 0.770 0.804 0.878 0.0734 0.836 0.575
#> MAD:NMF 4 0.830 0.826 0.884 0.0764 0.897 0.711
#> ATC:NMF 4 0.214 0.640 0.619 0.1367 0.904 0.726
#> SD:skmeans 4 0.923 0.824 0.927 0.0612 0.965 0.896
#> CV:skmeans 4 0.843 0.684 0.855 0.0987 0.906 0.734
#> MAD:skmeans 4 0.964 0.907 0.959 0.0743 0.928 0.788
#> ATC:skmeans 4 0.996 0.940 0.967 0.0717 0.952 0.855
#> SD:mclust 4 0.809 0.786 0.857 0.1094 0.952 0.857
#> CV:mclust 4 0.853 0.822 0.885 0.0870 0.934 0.804
#> MAD:mclust 4 0.909 0.925 0.935 0.0599 0.965 0.896
#> ATC:mclust 4 0.916 0.930 0.899 0.0657 0.953 0.859
#> SD:kmeans 4 0.640 0.890 0.855 0.1143 0.849 0.653
#> CV:kmeans 4 0.639 0.640 0.813 0.1135 0.997 0.990
#> MAD:kmeans 4 0.705 0.878 0.864 0.0946 1.000 1.000
#> ATC:kmeans 4 0.669 0.904 0.874 0.1006 1.000 1.000
#> SD:pam 4 0.908 0.835 0.929 0.0545 0.970 0.910
#> CV:pam 4 0.805 0.772 0.878 0.0977 0.883 0.679
#> MAD:pam 4 0.891 0.834 0.910 0.0619 0.970 0.910
#> ATC:pam 4 0.898 0.899 0.887 0.0723 0.951 0.854
#> SD:hclust 4 0.732 0.813 0.821 0.0948 0.976 0.927
#> CV:hclust 4 0.808 0.817 0.884 0.0892 0.930 0.796
#> MAD:hclust 4 0.770 0.831 0.856 0.0847 0.869 0.654
#> ATC:hclust 4 0.938 0.798 0.919 0.0440 0.996 0.988
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.753 0.735 0.804 0.0378 0.965 0.885
#> CV:NMF 5 0.756 0.654 0.784 0.0434 0.966 0.879
#> MAD:NMF 5 0.772 0.749 0.822 0.0293 0.979 0.926
#> ATC:NMF 5 0.282 0.637 0.603 0.0793 0.995 0.983
#> SD:skmeans 5 0.846 0.719 0.862 0.0495 0.940 0.803
#> CV:skmeans 5 0.842 0.767 0.828 0.0473 0.915 0.718
#> MAD:skmeans 5 0.956 0.938 0.953 0.0383 0.977 0.917
#> ATC:skmeans 5 0.969 0.897 0.953 0.0652 0.951 0.828
#> SD:mclust 5 0.825 0.756 0.837 0.0474 0.947 0.818
#> CV:mclust 5 0.887 0.841 0.905 0.0589 0.912 0.709
#> MAD:mclust 5 0.856 0.797 0.833 0.0527 0.950 0.833
#> ATC:mclust 5 0.947 0.939 0.943 0.0654 0.954 0.839
#> SD:kmeans 5 0.764 0.707 0.828 0.0668 0.992 0.976
#> CV:kmeans 5 0.672 0.600 0.738 0.0780 0.924 0.774
#> MAD:kmeans 5 0.850 0.838 0.849 0.0679 0.933 0.799
#> ATC:kmeans 5 0.852 0.763 0.795 0.0656 0.914 0.740
#> SD:pam 5 0.858 0.706 0.869 0.0478 0.962 0.876
#> CV:pam 5 0.813 0.728 0.825 0.0469 0.932 0.761
#> MAD:pam 5 0.900 0.818 0.912 0.0524 0.941 0.808
#> ATC:pam 5 0.951 0.885 0.953 0.0665 0.940 0.791
#> SD:hclust 5 0.716 0.790 0.848 0.0775 0.985 0.952
#> CV:hclust 5 0.815 0.683 0.838 0.0396 0.988 0.959
#> MAD:hclust 5 0.887 0.844 0.903 0.0561 0.960 0.865
#> ATC:hclust 5 0.863 0.689 0.831 0.0377 0.952 0.855
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.776 0.674 0.768 0.0280 0.985 0.944
#> CV:NMF 6 0.753 0.579 0.738 0.0196 0.949 0.812
#> MAD:NMF 6 0.777 0.638 0.765 0.0246 0.966 0.881
#> ATC:NMF 6 0.328 0.554 0.550 0.0505 0.939 0.781
#> SD:skmeans 6 0.828 0.694 0.798 0.0243 0.948 0.806
#> CV:skmeans 6 0.855 0.673 0.769 0.0210 0.961 0.844
#> MAD:skmeans 6 0.939 0.888 0.918 0.0253 0.968 0.879
#> ATC:skmeans 6 0.938 0.793 0.898 0.0176 0.986 0.940
#> SD:mclust 6 0.819 0.665 0.799 0.0243 0.991 0.964
#> CV:mclust 6 0.882 0.721 0.849 0.0190 0.994 0.976
#> MAD:mclust 6 0.872 0.804 0.847 0.0361 0.958 0.834
#> ATC:mclust 6 0.914 0.874 0.889 0.0198 1.000 1.000
#> SD:kmeans 6 0.725 0.509 0.717 0.0443 0.937 0.806
#> CV:kmeans 6 0.664 0.541 0.660 0.0448 0.914 0.702
#> MAD:kmeans 6 0.784 0.794 0.837 0.0435 0.966 0.874
#> ATC:kmeans 6 0.819 0.790 0.793 0.0288 0.982 0.927
#> SD:pam 6 0.815 0.691 0.840 0.0320 0.962 0.862
#> CV:pam 6 0.835 0.732 0.817 0.0261 0.961 0.843
#> MAD:pam 6 0.864 0.756 0.839 0.0280 0.974 0.902
#> ATC:pam 6 0.924 0.814 0.910 0.0168 0.970 0.875
#> SD:hclust 6 0.840 0.684 0.851 0.0472 0.967 0.893
#> CV:hclust 6 0.832 0.679 0.801 0.0262 0.972 0.901
#> MAD:hclust 6 0.898 0.830 0.892 0.0180 0.996 0.984
#> ATC:hclust 6 0.876 0.771 0.848 0.0375 0.931 0.768
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 = 65, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 130, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 194, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 259, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 324, method = "euler")
Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 65, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 130, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 194, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 259, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 324, method = "correspondance")
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 65)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 130)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 194)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 259)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 324)
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.774 0.926 0.839 0.2720 0.804 0.629
#> 4 4 0.732 0.813 0.821 0.0948 0.976 0.927
#> 5 5 0.716 0.790 0.848 0.0775 0.985 0.952
#> 6 6 0.840 0.684 0.851 0.0472 0.967 0.893
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959625 2 0.4291 0.862 0.180 0.82 0.000
#> SRR959626 2 0.4291 0.862 0.180 0.82 0.000
#> SRR959627 2 0.4291 0.862 0.180 0.82 0.000
#> SRR959628 2 0.4291 0.862 0.180 0.82 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.991 0.000 1.00 0.000
#> SRR959649 3 0.1031 0.900 0.024 0.00 0.976
#> SRR959650 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959651 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959652 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959653 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959654 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959655 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959656 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959657 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959658 3 0.1163 0.899 0.028 0.00 0.972
#> SRR959659 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959660 3 0.1289 0.901 0.032 0.00 0.968
#> SRR959661 3 0.2066 0.892 0.060 0.00 0.940
#> SRR959662 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959663 3 0.1031 0.900 0.024 0.00 0.976
#> SRR959664 3 0.2878 0.860 0.096 0.00 0.904
#> SRR959665 3 0.2711 0.859 0.088 0.00 0.912
#> SRR959666 3 0.2711 0.859 0.088 0.00 0.912
#> SRR959667 3 0.1289 0.898 0.032 0.00 0.968
#> SRR959668 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959669 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959670 3 0.3340 0.852 0.120 0.00 0.880
#> SRR959671 3 0.2711 0.875 0.088 0.00 0.912
#> SRR959672 3 0.2625 0.880 0.084 0.00 0.916
#> SRR959673 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959674 3 0.1289 0.901 0.032 0.00 0.968
#> SRR959675 3 0.1031 0.900 0.024 0.00 0.976
#> SRR959676 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959677 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959678 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959679 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959680 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959681 3 0.0237 0.899 0.004 0.00 0.996
#> SRR959682 3 0.5098 0.681 0.248 0.00 0.752
#> SRR959683 3 0.3038 0.862 0.104 0.00 0.896
#> SRR959684 3 0.5397 0.640 0.280 0.00 0.720
#> SRR959686 3 0.2537 0.881 0.080 0.00 0.920
#> SRR959685 3 0.2066 0.893 0.060 0.00 0.940
#> SRR959688 3 0.3116 0.817 0.108 0.00 0.892
#> SRR959687 3 0.2537 0.881 0.080 0.00 0.920
#> SRR959690 3 0.2959 0.866 0.100 0.00 0.900
#> SRR959689 3 0.2959 0.866 0.100 0.00 0.900
#> SRR959691 3 0.5497 0.636 0.292 0.00 0.708
#> SRR959692 3 0.5497 0.636 0.292 0.00 0.708
#> SRR959693 3 0.3551 0.835 0.132 0.00 0.868
#> SRR959694 3 0.1964 0.878 0.056 0.00 0.944
#> SRR959695 3 0.1964 0.878 0.056 0.00 0.944
#> SRR959696 3 0.2261 0.870 0.068 0.00 0.932
#> SRR959698 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959697 1 0.6299 0.943 0.524 0.00 0.476
#> SRR959699 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959700 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959701 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959702 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959703 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959704 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959705 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959706 1 0.6295 0.941 0.528 0.00 0.472
#> SRR959707 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959708 1 0.6286 0.938 0.536 0.00 0.464
#> SRR959709 1 0.6286 0.937 0.536 0.00 0.464
#> SRR959710 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959711 1 0.6299 0.943 0.524 0.00 0.476
#> SRR959712 1 0.6295 0.941 0.528 0.00 0.472
#> SRR959713 1 0.6299 0.943 0.524 0.00 0.476
#> SRR959714 1 0.6299 0.943 0.524 0.00 0.476
#> SRR959715 1 0.6295 0.941 0.528 0.00 0.472
#> SRR959716 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959717 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959718 1 0.6225 0.909 0.568 0.00 0.432
#> SRR959719 1 0.6244 0.915 0.560 0.00 0.440
#> SRR959720 1 0.6267 0.927 0.548 0.00 0.452
#> SRR959721 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959722 1 0.6291 0.940 0.532 0.00 0.468
#> SRR959723 1 0.6299 0.943 0.524 0.00 0.476
#> SRR959724 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959725 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959726 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959727 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959729 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959728 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959730 1 0.5760 0.655 0.672 0.00 0.328
#> SRR959731 1 0.6244 0.915 0.560 0.00 0.440
#> SRR959732 1 0.5706 0.717 0.680 0.00 0.320
#> SRR959733 1 0.6295 0.935 0.528 0.00 0.472
#> SRR959734 1 0.6291 0.937 0.532 0.00 0.468
#> SRR959735 1 0.6267 0.927 0.548 0.00 0.452
#> SRR959736 1 0.6280 0.933 0.540 0.00 0.460
#> SRR959737 1 0.6244 0.915 0.560 0.00 0.440
#> SRR959738 1 0.6244 0.915 0.560 0.00 0.440
#> SRR959739 1 0.5621 0.714 0.692 0.00 0.308
#> SRR959740 1 0.5621 0.714 0.692 0.00 0.308
#> SRR959741 1 0.6280 0.933 0.540 0.00 0.460
#> SRR959742 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959743 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
#> SRR959744 1 0.6309 0.943 0.504 0.00 0.496
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.4406 0.68699 0.000 0.7 0.000 0.300
#> SRR959626 2 0.4406 0.68699 0.000 0.7 0.000 0.300
#> SRR959627 2 0.4406 0.68699 0.000 0.7 0.000 0.300
#> SRR959628 2 0.4406 0.68699 0.000 0.7 0.000 0.300
#> SRR959629 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.98128 0.000 1.0 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.6477 0.67814 0.300 0.0 0.600 0.100
#> SRR959650 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959651 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959652 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959653 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959654 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959655 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959656 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959657 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959658 3 0.5906 0.69781 0.292 0.0 0.644 0.064
#> SRR959659 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959660 3 0.6607 0.66474 0.296 0.0 0.592 0.112
#> SRR959661 3 0.7578 0.38667 0.284 0.0 0.480 0.236
#> SRR959662 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959663 3 0.6528 0.67897 0.300 0.0 0.596 0.104
#> SRR959664 3 0.4568 0.36810 0.124 0.0 0.800 0.076
#> SRR959665 3 0.4856 0.40672 0.136 0.0 0.780 0.084
#> SRR959666 3 0.4920 0.40073 0.136 0.0 0.776 0.088
#> SRR959667 3 0.6362 0.65479 0.288 0.0 0.616 0.096
#> SRR959668 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959669 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959670 4 0.7671 0.45436 0.244 0.0 0.300 0.456
#> SRR959671 3 0.7760 0.17011 0.276 0.0 0.436 0.288
#> SRR959672 3 0.7825 -0.04157 0.284 0.0 0.412 0.304
#> SRR959673 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959674 3 0.6607 0.66474 0.296 0.0 0.592 0.112
#> SRR959675 3 0.6477 0.67814 0.300 0.0 0.600 0.100
#> SRR959676 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959677 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959678 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959679 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959680 3 0.4406 0.75778 0.300 0.0 0.700 0.000
#> SRR959681 3 0.4584 0.75763 0.300 0.0 0.696 0.004
#> SRR959682 4 0.7138 0.52784 0.164 0.0 0.296 0.540
#> SRR959683 4 0.7771 0.41854 0.276 0.0 0.292 0.432
#> SRR959684 3 0.7545 -0.36762 0.192 0.0 0.440 0.368
#> SRR959686 3 0.7834 -0.07001 0.276 0.0 0.404 0.320
#> SRR959685 3 0.7506 0.42301 0.288 0.0 0.492 0.220
#> SRR959688 3 0.7572 0.31445 0.300 0.0 0.476 0.224
#> SRR959687 3 0.7841 -0.07218 0.276 0.0 0.400 0.324
#> SRR959690 4 0.7782 0.41193 0.276 0.0 0.296 0.428
#> SRR959689 4 0.7802 0.38951 0.276 0.0 0.304 0.420
#> SRR959691 4 0.5408 0.49509 0.012 0.0 0.488 0.500
#> SRR959692 4 0.5408 0.49509 0.012 0.0 0.488 0.500
#> SRR959693 3 0.5982 -0.00118 0.112 0.0 0.684 0.204
#> SRR959694 3 0.3479 0.50282 0.148 0.0 0.840 0.012
#> SRR959695 3 0.3479 0.50282 0.148 0.0 0.840 0.012
#> SRR959696 3 0.3196 0.47713 0.136 0.0 0.856 0.008
#> SRR959698 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959697 1 0.0895 0.93705 0.976 0.0 0.004 0.020
#> SRR959699 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959700 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959701 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959702 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959703 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959704 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959705 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959706 1 0.0672 0.93921 0.984 0.0 0.008 0.008
#> SRR959707 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959708 1 0.0921 0.93280 0.972 0.0 0.000 0.028
#> SRR959709 1 0.1209 0.93382 0.964 0.0 0.004 0.032
#> SRR959710 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959711 1 0.0895 0.93705 0.976 0.0 0.004 0.020
#> SRR959712 1 0.0672 0.93921 0.984 0.0 0.008 0.008
#> SRR959713 1 0.0895 0.93705 0.976 0.0 0.004 0.020
#> SRR959714 1 0.0895 0.93705 0.976 0.0 0.004 0.020
#> SRR959715 1 0.0672 0.93921 0.984 0.0 0.008 0.008
#> SRR959716 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959717 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959718 1 0.2741 0.86064 0.892 0.0 0.012 0.096
#> SRR959719 1 0.1474 0.91884 0.948 0.0 0.000 0.052
#> SRR959720 1 0.1211 0.92521 0.960 0.0 0.000 0.040
#> SRR959721 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959722 1 0.0817 0.93458 0.976 0.0 0.000 0.024
#> SRR959723 1 0.0895 0.93705 0.976 0.0 0.004 0.020
#> SRR959724 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959725 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959726 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959727 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959729 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959728 1 0.0817 0.94130 0.976 0.0 0.024 0.000
#> SRR959730 1 0.5569 0.62854 0.724 0.0 0.104 0.172
#> SRR959731 1 0.1474 0.91884 0.948 0.0 0.000 0.052
#> SRR959732 1 0.5266 0.66600 0.752 0.0 0.108 0.140
#> SRR959733 1 0.1256 0.93180 0.964 0.0 0.008 0.028
#> SRR959734 1 0.1109 0.93258 0.968 0.0 0.004 0.028
#> SRR959735 1 0.1211 0.92521 0.960 0.0 0.000 0.040
#> SRR959736 1 0.2675 0.88726 0.908 0.0 0.044 0.048
#> SRR959737 1 0.1474 0.91884 0.948 0.0 0.000 0.052
#> SRR959738 1 0.1474 0.91884 0.948 0.0 0.000 0.052
#> SRR959739 1 0.4894 0.70352 0.780 0.0 0.100 0.120
#> SRR959740 1 0.4894 0.70352 0.780 0.0 0.100 0.120
#> SRR959741 1 0.1042 0.93422 0.972 0.0 0.008 0.020
#> SRR959742 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959743 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
#> SRR959744 1 0.0921 0.94063 0.972 0.0 0.028 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959595 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959605 2 0.0162 0.9748 0.000 0.996 0.000 NA 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959618 2 0.0162 0.9748 0.000 0.996 0.000 NA 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959623 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959625 2 0.3932 0.6330 0.000 0.672 0.000 NA 0.000
#> SRR959626 2 0.3932 0.6330 0.000 0.672 0.000 NA 0.000
#> SRR959627 2 0.3932 0.6330 0.000 0.672 0.000 NA 0.000
#> SRR959628 2 0.3932 0.6330 0.000 0.672 0.000 NA 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959636 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959641 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959642 2 0.0510 0.9671 0.000 0.984 0.000 NA 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9772 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959649 3 0.4916 0.6365 0.124 0.000 0.716 NA 0.160
#> SRR959650 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959651 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959652 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959653 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959654 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959655 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959656 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959657 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959658 3 0.4457 0.6871 0.124 0.000 0.760 NA 0.116
#> SRR959659 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959660 3 0.5159 0.6005 0.124 0.000 0.688 NA 0.188
#> SRR959661 3 0.5964 0.1794 0.124 0.000 0.536 NA 0.340
#> SRR959662 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959663 3 0.4889 0.6496 0.108 0.000 0.748 NA 0.128
#> SRR959664 3 0.3675 0.4260 0.008 0.000 0.772 NA 0.216
#> SRR959665 3 0.3740 0.4644 0.008 0.000 0.784 NA 0.196
#> SRR959666 3 0.3774 0.4583 0.008 0.000 0.780 NA 0.200
#> SRR959667 3 0.4801 0.6451 0.124 0.000 0.728 NA 0.148
#> SRR959668 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959669 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959670 5 0.5311 0.5719 0.032 0.000 0.216 NA 0.696
#> SRR959671 3 0.6095 -0.1192 0.124 0.000 0.460 NA 0.416
#> SRR959672 5 0.6249 0.4349 0.128 0.000 0.392 NA 0.476
#> SRR959673 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959674 3 0.5159 0.6005 0.124 0.000 0.688 NA 0.188
#> SRR959675 3 0.4916 0.6365 0.124 0.000 0.716 NA 0.160
#> SRR959676 3 0.3134 0.7558 0.120 0.000 0.848 NA 0.032
#> SRR959677 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959678 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959679 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959680 3 0.3182 0.7556 0.124 0.000 0.844 NA 0.032
#> SRR959681 3 0.2625 0.7546 0.108 0.000 0.876 NA 0.000
#> SRR959682 5 0.6189 0.5905 0.100 0.000 0.136 NA 0.668
#> SRR959683 5 0.5758 0.6127 0.124 0.000 0.284 NA 0.592
#> SRR959684 5 0.7783 0.3589 0.132 0.000 0.332 NA 0.416
#> SRR959686 5 0.6329 0.4204 0.124 0.000 0.396 NA 0.472
#> SRR959685 3 0.6263 0.2700 0.108 0.000 0.588 NA 0.276
#> SRR959688 3 0.7333 0.0160 0.144 0.000 0.496 NA 0.284
#> SRR959687 5 0.6077 0.4243 0.124 0.000 0.396 NA 0.480
#> SRR959690 5 0.5776 0.6111 0.124 0.000 0.288 NA 0.588
#> SRR959689 5 0.5810 0.6038 0.124 0.000 0.296 NA 0.580
#> SRR959691 5 0.3616 0.5260 0.000 0.000 0.164 NA 0.804
#> SRR959692 5 0.3616 0.5260 0.000 0.000 0.164 NA 0.804
#> SRR959693 3 0.4747 -0.0229 0.008 0.000 0.604 NA 0.376
#> SRR959694 3 0.2550 0.5266 0.004 0.000 0.892 NA 0.084
#> SRR959695 3 0.2550 0.5266 0.004 0.000 0.892 NA 0.084
#> SRR959696 3 0.2818 0.5342 0.008 0.000 0.860 NA 0.128
#> SRR959698 1 0.0290 0.8610 0.992 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR959697 1 0.2674 0.8455 0.856 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959699 1 0.0290 0.8610 0.992 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR959700 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959701 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959702 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959703 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959704 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959705 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959706 1 0.1478 0.8577 0.936 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959707 1 0.0162 0.8616 0.996 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959708 1 0.2852 0.8391 0.828 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959709 1 0.3582 0.8166 0.768 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR959710 1 0.0324 0.8620 0.992 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959711 1 0.2798 0.8458 0.852 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR959712 1 0.1671 0.8565 0.924 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959713 1 0.2719 0.8449 0.852 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959714 1 0.3086 0.8354 0.816 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959715 1 0.2020 0.8502 0.900 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959716 1 0.0451 0.8624 0.988 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959717 1 0.0451 0.8624 0.988 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959718 1 0.6342 0.5785 0.516 0.000 0.012 NA 0.124
#> SRR959719 1 0.3796 0.7740 0.700 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959720 1 0.3452 0.8089 0.756 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959721 1 0.0324 0.8620 0.992 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959722 1 0.2970 0.8407 0.828 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959723 1 0.2674 0.8455 0.856 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959724 1 0.0290 0.8610 0.992 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR959725 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959726 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959727 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959729 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959728 1 0.0324 0.8620 0.992 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR959730 1 0.6373 0.4154 0.420 0.000 0.000 NA 0.164
#> SRR959731 1 0.3837 0.7678 0.692 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959732 1 0.6142 0.4558 0.472 0.000 0.000 NA 0.132
#> SRR959733 1 0.3596 0.8227 0.776 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959734 1 0.3611 0.8222 0.780 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR959735 1 0.3424 0.8096 0.760 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959736 1 0.3838 0.7741 0.716 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR959737 1 0.3969 0.7684 0.692 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR959738 1 0.3816 0.7704 0.696 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959739 1 0.6150 0.4985 0.464 0.000 0.000 NA 0.132
#> SRR959740 1 0.6150 0.4985 0.464 0.000 0.000 NA 0.132
#> SRR959741 1 0.3177 0.8193 0.792 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959742 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959743 1 0.0404 0.8611 0.988 0.000 0.012 NA 0.000
#> SRR959744 1 0.0451 0.8605 0.988 0.000 0.008 NA 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0146 0.965511 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959612 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959613 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959614 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959615 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959616 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959618 2 0.0436 0.960607 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 NA
#> SRR959619 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959620 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.3647 0.569578 0.000 0.640 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.3647 0.569578 0.000 0.640 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.3647 0.569578 0.000 0.640 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.3647 0.569578 0.000 0.640 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959642 2 0.1957 0.912514 0.000 0.920 0.000 0.024 0.008 NA
#> SRR959643 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959644 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959645 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959646 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959648 2 0.0000 0.968017 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959649 3 0.3458 0.566115 0.012 0.000 0.816 0.000 0.128 NA
#> SRR959650 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959651 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959652 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959653 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959654 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959655 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959656 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959657 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959658 3 0.2215 0.632599 0.012 0.000 0.900 0.000 0.076 NA
#> SRR959659 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959660 3 0.3764 0.533887 0.012 0.000 0.784 0.000 0.160 NA
#> SRR959661 3 0.4985 0.217586 0.012 0.000 0.628 0.000 0.288 NA
#> SRR959662 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959663 3 0.5097 0.573861 0.000 0.000 0.700 0.124 0.132 NA
#> SRR959664 3 0.4526 0.404242 0.004 0.000 0.648 0.020 0.312 NA
#> SRR959665 3 0.5168 0.403248 0.004 0.000 0.628 0.020 0.284 NA
#> SRR959666 3 0.5267 0.392500 0.004 0.000 0.620 0.020 0.284 NA
#> SRR959667 3 0.2704 0.606821 0.012 0.000 0.868 0.000 0.100 NA
#> SRR959668 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959669 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959670 5 0.6300 0.585209 0.008 0.000 0.216 0.176 0.560 NA
#> SRR959671 3 0.5246 -0.023864 0.012 0.000 0.548 0.000 0.368 NA
#> SRR959672 3 0.4960 -0.305992 0.012 0.000 0.516 0.004 0.436 NA
#> SRR959673 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959674 3 0.3764 0.533887 0.012 0.000 0.784 0.000 0.160 NA
#> SRR959675 3 0.3458 0.566115 0.012 0.000 0.816 0.000 0.128 NA
#> SRR959676 3 0.0146 0.680338 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959677 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959678 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959679 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959680 3 0.0363 0.680368 0.012 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959681 3 0.2234 0.671735 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004 NA
#> SRR959682 5 0.6403 0.552685 0.000 0.000 0.260 0.028 0.472 NA
#> SRR959683 5 0.4344 0.519135 0.012 0.000 0.412 0.000 0.568 NA
#> SRR959684 3 0.6831 -0.246326 0.004 0.000 0.440 0.048 0.272 NA
#> SRR959686 3 0.5609 -0.365680 0.012 0.000 0.488 0.004 0.408 NA
#> SRR959685 3 0.6775 0.225954 0.000 0.000 0.504 0.124 0.240 NA
#> SRR959688 3 0.6005 0.113031 0.012 0.000 0.604 0.040 0.224 NA
#> SRR959687 3 0.4644 -0.313198 0.012 0.000 0.512 0.000 0.456 NA
#> SRR959690 5 0.4249 0.513954 0.012 0.000 0.416 0.000 0.568 NA
#> SRR959689 5 0.4351 0.510673 0.012 0.000 0.416 0.000 0.564 NA
#> SRR959691 5 0.3792 0.546152 0.000 0.000 0.044 0.020 0.792 NA
#> SRR959692 5 0.3792 0.546152 0.000 0.000 0.044 0.020 0.792 NA
#> SRR959693 3 0.5879 -0.045163 0.004 0.000 0.456 0.012 0.408 NA
#> SRR959694 3 0.4828 0.500257 0.000 0.000 0.664 0.136 0.200 NA
#> SRR959695 3 0.4828 0.500257 0.000 0.000 0.664 0.136 0.200 NA
#> SRR959696 3 0.3507 0.512927 0.004 0.000 0.752 0.012 0.232 NA
#> SRR959698 1 0.0405 0.742515 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000 NA
#> SRR959697 1 0.3136 0.582918 0.768 0.000 0.000 0.228 0.000 NA
#> SRR959699 1 0.0405 0.742515 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.0653 0.743026 0.980 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959701 1 0.0653 0.743026 0.980 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959702 1 0.0653 0.743026 0.980 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959703 1 0.0363 0.743040 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 NA
#> SRR959704 1 0.0363 0.743040 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 NA
#> SRR959705 1 0.0363 0.743040 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000 NA
#> SRR959706 1 0.1765 0.696727 0.904 0.000 0.000 0.096 0.000 NA
#> SRR959707 1 0.0260 0.743813 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR959708 1 0.3426 0.524487 0.720 0.000 0.000 0.276 0.000 NA
#> SRR959709 1 0.3707 0.431120 0.680 0.000 0.000 0.312 0.000 NA
#> SRR959710 1 0.0458 0.742704 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> SRR959711 1 0.3357 0.585029 0.764 0.000 0.008 0.224 0.000 NA
#> SRR959712 1 0.2003 0.678457 0.884 0.000 0.000 0.116 0.000 NA
#> SRR959713 1 0.3163 0.578007 0.764 0.000 0.000 0.232 0.000 NA
#> SRR959714 1 0.3383 0.526617 0.728 0.000 0.000 0.268 0.000 NA
#> SRR959715 1 0.2378 0.633418 0.848 0.000 0.000 0.152 0.000 NA
#> SRR959716 1 0.0547 0.742418 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> SRR959717 1 0.0547 0.742418 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> SRR959718 4 0.4353 0.540687 0.356 0.000 0.008 0.620 0.008 NA
#> SRR959719 1 0.3950 0.085612 0.564 0.000 0.000 0.432 0.000 NA
#> SRR959720 1 0.3769 0.297328 0.640 0.000 0.000 0.356 0.000 NA
#> SRR959721 1 0.0458 0.743102 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> SRR959722 1 0.3360 0.543214 0.732 0.000 0.000 0.264 0.000 NA
#> SRR959723 1 0.3136 0.582918 0.768 0.000 0.000 0.228 0.000 NA
#> SRR959724 1 0.0291 0.743341 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000 NA
#> SRR959725 1 0.0508 0.741958 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959726 1 0.0508 0.741958 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959727 1 0.0508 0.741958 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959729 1 0.0508 0.741958 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959728 1 0.0363 0.743967 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> SRR959730 4 0.6856 0.811038 0.308 0.000 0.000 0.452 0.104 NA
#> SRR959731 1 0.3843 -0.001834 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 NA
#> SRR959732 4 0.6906 0.741873 0.352 0.000 0.000 0.408 0.096 NA
#> SRR959733 1 0.4103 0.466303 0.684 0.000 0.008 0.288 0.000 NA
#> SRR959734 1 0.3802 0.433105 0.676 0.000 0.000 0.312 0.000 NA
#> SRR959735 1 0.3934 0.281495 0.616 0.000 0.000 0.376 0.000 NA
#> SRR959736 1 0.4631 0.194428 0.620 0.000 0.000 0.320 0.000 NA
#> SRR959737 1 0.3854 -0.055863 0.536 0.000 0.000 0.464 0.000 NA
#> SRR959738 1 0.3843 -0.000651 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 NA
#> SRR959739 4 0.6123 0.831168 0.304 0.000 0.000 0.536 0.096 NA
#> SRR959740 4 0.6123 0.831168 0.304 0.000 0.000 0.536 0.096 NA
#> SRR959741 1 0.3615 0.401466 0.700 0.000 0.000 0.292 0.000 NA
#> SRR959742 1 0.0508 0.743089 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959743 1 0.0508 0.743089 0.984 0.000 0.012 0.004 0.000 NA
#> SRR959744 1 0.0551 0.743071 0.984 0.000 0.004 0.008 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.704 0.544 0.722 0.2815 0.857 0.730
#> 4 4 0.640 0.890 0.855 0.1143 0.849 0.653
#> 5 5 0.764 0.707 0.828 0.0668 0.992 0.976
#> 6 6 0.725 0.509 0.717 0.0443 0.937 0.806
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.2796 0.938 0.092 0.908 0.000
#> SRR959592 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959593 2 0.0747 0.977 0.016 0.984 0.000
#> SRR959594 2 0.0592 0.978 0.012 0.988 0.000
#> SRR959595 2 0.2796 0.938 0.092 0.908 0.000
#> SRR959596 2 0.0747 0.977 0.016 0.984 0.000
#> SRR959597 2 0.1031 0.974 0.024 0.976 0.000
#> SRR959598 2 0.0747 0.977 0.016 0.984 0.000
#> SRR959599 2 0.0747 0.977 0.016 0.984 0.000
#> SRR959600 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959601 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959602 2 0.0747 0.977 0.016 0.984 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0592 0.976 0.012 0.988 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0237 0.979 0.004 0.996 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0592 0.978 0.012 0.988 0.000
#> SRR959614 2 0.0592 0.978 0.012 0.988 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959617 2 0.0237 0.979 0.004 0.996 0.000
#> SRR959618 2 0.2711 0.939 0.088 0.912 0.000
#> SRR959619 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959620 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.2711 0.939 0.088 0.912 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959626 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959627 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959628 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0237 0.979 0.004 0.996 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.2625 0.941 0.084 0.916 0.000
#> SRR959637 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0237 0.979 0.004 0.996 0.000
#> SRR959641 2 0.2625 0.941 0.084 0.916 0.000
#> SRR959642 2 0.2625 0.941 0.084 0.916 0.000
#> SRR959643 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959644 2 0.0424 0.978 0.008 0.992 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.979 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2356 0.556 0.072 0.000 0.928
#> SRR959650 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959652 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959653 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959654 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959655 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959656 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959657 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959658 3 0.0747 0.568 0.016 0.000 0.984
#> SRR959659 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959660 3 0.2959 0.550 0.100 0.000 0.900
#> SRR959661 3 0.3619 0.531 0.136 0.000 0.864
#> SRR959662 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959663 3 0.2959 0.556 0.100 0.000 0.900
#> SRR959664 3 0.2066 0.561 0.060 0.000 0.940
#> SRR959665 3 0.3412 0.546 0.124 0.000 0.876
#> SRR959666 3 0.3686 0.539 0.140 0.000 0.860
#> SRR959667 3 0.1163 0.567 0.028 0.000 0.972
#> SRR959668 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959669 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959670 3 0.3941 0.520 0.156 0.000 0.844
#> SRR959671 3 0.3619 0.531 0.136 0.000 0.864
#> SRR959672 3 0.3412 0.540 0.124 0.000 0.876
#> SRR959673 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959674 3 0.2878 0.552 0.096 0.000 0.904
#> SRR959675 3 0.2537 0.554 0.080 0.000 0.920
#> SRR959676 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959677 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959678 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959679 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959680 3 0.0000 0.567 0.000 0.000 1.000
#> SRR959681 3 0.1031 0.564 0.024 0.000 0.976
#> SRR959682 3 0.4235 0.507 0.176 0.000 0.824
#> SRR959683 3 0.3879 0.522 0.152 0.000 0.848
#> SRR959684 3 0.3412 0.539 0.124 0.000 0.876
#> SRR959686 3 0.3879 0.522 0.152 0.000 0.848
#> SRR959685 3 0.3686 0.544 0.140 0.000 0.860
#> SRR959688 3 0.2796 0.551 0.092 0.000 0.908
#> SRR959687 3 0.3816 0.525 0.148 0.000 0.852
#> SRR959690 3 0.3879 0.522 0.152 0.000 0.848
#> SRR959689 3 0.3941 0.520 0.156 0.000 0.844
#> SRR959691 3 0.4605 0.490 0.204 0.000 0.796
#> SRR959692 3 0.4605 0.490 0.204 0.000 0.796
#> SRR959693 3 0.3752 0.529 0.144 0.000 0.856
#> SRR959694 3 0.2066 0.553 0.060 0.000 0.940
#> SRR959695 3 0.2066 0.553 0.060 0.000 0.940
#> SRR959696 3 0.1411 0.562 0.036 0.000 0.964
#> SRR959698 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959697 1 0.6305 0.825 0.516 0.000 0.484
#> SRR959699 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959700 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959701 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959702 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959703 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959704 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959705 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959706 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959707 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959708 1 0.6302 0.832 0.520 0.000 0.480
#> SRR959709 1 0.6204 0.871 0.576 0.000 0.424
#> SRR959710 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959711 1 0.6280 0.795 0.540 0.000 0.460
#> SRR959712 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959713 1 0.6302 0.832 0.520 0.000 0.480
#> SRR959714 1 0.6267 0.860 0.548 0.000 0.452
#> SRR959715 3 0.6302 -0.748 0.480 0.000 0.520
#> SRR959716 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959717 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959718 1 0.6026 0.855 0.624 0.000 0.376
#> SRR959719 1 0.6111 0.866 0.604 0.000 0.396
#> SRR959720 1 0.6274 0.850 0.544 0.000 0.456
#> SRR959721 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959722 1 0.6302 0.832 0.520 0.000 0.480
#> SRR959723 1 0.6305 0.825 0.516 0.000 0.484
#> SRR959724 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959725 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959726 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959727 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959729 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959728 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
#> SRR959730 1 0.5926 0.828 0.644 0.000 0.356
#> SRR959731 1 0.6045 0.857 0.620 0.000 0.380
#> SRR959732 1 0.6225 0.838 0.568 0.000 0.432
#> SRR959733 1 0.6140 0.855 0.596 0.000 0.404
#> SRR959734 1 0.6168 0.874 0.588 0.000 0.412
#> SRR959735 1 0.6126 0.871 0.600 0.000 0.400
#> SRR959736 1 0.6286 0.832 0.536 0.000 0.464
#> SRR959737 1 0.6026 0.855 0.624 0.000 0.376
#> SRR959738 1 0.6045 0.857 0.620 0.000 0.380
#> SRR959739 1 0.5926 0.828 0.644 0.000 0.356
#> SRR959740 1 0.5926 0.828 0.644 0.000 0.356
#> SRR959741 1 0.6286 0.832 0.536 0.000 0.464
#> SRR959742 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959743 3 0.6309 -0.707 0.496 0.000 0.504
#> SRR959744 3 0.6295 -0.731 0.472 0.000 0.528
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.4227 0.867 0.000 0.820 0.060 NA
#> SRR959592 2 0.0524 0.954 0.000 0.988 0.004 NA
#> SRR959593 2 0.0657 0.953 0.000 0.984 0.004 NA
#> SRR959594 2 0.0657 0.953 0.000 0.984 0.004 NA
#> SRR959595 2 0.4374 0.864 0.000 0.812 0.068 NA
#> SRR959596 2 0.1059 0.951 0.000 0.972 0.016 NA
#> SRR959597 2 0.1938 0.941 0.000 0.936 0.052 NA
#> SRR959598 2 0.1059 0.951 0.000 0.972 0.016 NA
#> SRR959599 2 0.1174 0.950 0.000 0.968 0.020 NA
#> SRR959600 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.1059 0.951 0.000 0.972 0.016 NA
#> SRR959603 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0779 0.953 0.000 0.980 0.004 NA
#> SRR959606 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0376 0.954 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR959608 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0779 0.952 0.000 0.980 0.016 NA
#> SRR959612 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959613 2 0.1545 0.947 0.000 0.952 0.040 NA
#> SRR959614 2 0.1545 0.947 0.000 0.952 0.040 NA
#> SRR959615 2 0.0376 0.954 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR959616 2 0.1042 0.951 0.000 0.972 0.020 NA
#> SRR959617 2 0.0524 0.954 0.000 0.988 0.008 NA
#> SRR959618 2 0.4332 0.866 0.000 0.816 0.072 NA
#> SRR959619 2 0.1042 0.951 0.000 0.972 0.020 NA
#> SRR959620 2 0.1042 0.951 0.000 0.972 0.020 NA
#> SRR959621 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.4318 0.866 0.000 0.816 0.068 NA
#> SRR959624 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.4790 0.676 0.000 0.620 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.4790 0.676 0.000 0.620 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.4790 0.676 0.000 0.620 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.4790 0.676 0.000 0.620 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0376 0.954 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR959632 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.4171 0.868 0.000 0.824 0.060 NA
#> SRR959637 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0188 0.954 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959640 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959641 2 0.4245 0.866 0.000 0.820 0.064 NA
#> SRR959642 2 0.4171 0.868 0.000 0.824 0.060 NA
#> SRR959643 2 0.1356 0.949 0.000 0.960 0.032 NA
#> SRR959644 2 0.1452 0.948 0.000 0.956 0.036 NA
#> SRR959645 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959646 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959647 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959648 2 0.0592 0.952 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959649 3 0.5070 0.879 0.192 0.000 0.748 NA
#> SRR959650 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959651 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959652 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959653 3 0.4434 0.882 0.228 0.000 0.756 NA
#> SRR959654 3 0.4434 0.882 0.228 0.000 0.756 NA
#> SRR959655 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959656 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959657 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959658 3 0.3907 0.888 0.232 0.000 0.768 NA
#> SRR959659 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959660 3 0.5062 0.878 0.184 0.000 0.752 NA
#> SRR959661 3 0.5763 0.847 0.156 0.000 0.712 NA
#> SRR959662 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959663 3 0.5291 0.879 0.180 0.000 0.740 NA
#> SRR959664 3 0.5184 0.877 0.212 0.000 0.732 NA
#> SRR959665 3 0.5665 0.867 0.176 0.000 0.716 NA
#> SRR959666 3 0.5883 0.861 0.172 0.000 0.700 NA
#> SRR959667 3 0.4364 0.889 0.220 0.000 0.764 NA
#> SRR959668 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959669 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959670 3 0.6416 0.811 0.152 0.000 0.648 NA
#> SRR959671 3 0.5950 0.840 0.156 0.000 0.696 NA
#> SRR959672 3 0.5396 0.853 0.156 0.000 0.740 NA
#> SRR959673 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959674 3 0.5102 0.879 0.188 0.000 0.748 NA
#> SRR959675 3 0.5109 0.880 0.196 0.000 0.744 NA
#> SRR959676 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959677 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959678 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959679 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959680 3 0.3975 0.887 0.240 0.000 0.760 NA
#> SRR959681 3 0.4542 0.881 0.228 0.000 0.752 NA
#> SRR959682 3 0.6552 0.790 0.144 0.000 0.628 NA
#> SRR959683 3 0.6310 0.817 0.152 0.000 0.660 NA
#> SRR959684 3 0.5990 0.843 0.164 0.000 0.692 NA
#> SRR959686 3 0.6236 0.822 0.152 0.000 0.668 NA
#> SRR959685 3 0.5719 0.860 0.152 0.000 0.716 NA
#> SRR959688 3 0.5553 0.863 0.176 0.000 0.724 NA
#> SRR959687 3 0.5951 0.837 0.152 0.000 0.696 NA
#> SRR959690 3 0.6310 0.817 0.152 0.000 0.660 NA
#> SRR959689 3 0.6346 0.815 0.152 0.000 0.656 NA
#> SRR959691 3 0.6617 0.762 0.128 0.000 0.608 NA
#> SRR959692 3 0.6617 0.762 0.128 0.000 0.608 NA
#> SRR959693 3 0.5905 0.844 0.156 0.000 0.700 NA
#> SRR959694 3 0.5257 0.865 0.212 0.000 0.728 NA
#> SRR959695 3 0.5257 0.865 0.212 0.000 0.728 NA
#> SRR959696 3 0.5056 0.873 0.224 0.000 0.732 NA
#> SRR959698 1 0.0921 0.900 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR959697 1 0.2563 0.899 0.908 0.000 0.020 NA
#> SRR959699 1 0.0921 0.900 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.2021 0.893 0.932 0.000 0.012 NA
#> SRR959701 1 0.1938 0.894 0.936 0.000 0.012 NA
#> SRR959702 1 0.1388 0.893 0.960 0.000 0.012 NA
#> SRR959703 1 0.1677 0.893 0.948 0.000 0.012 NA
#> SRR959704 1 0.1677 0.893 0.948 0.000 0.012 NA
#> SRR959705 1 0.1767 0.894 0.944 0.000 0.012 NA
#> SRR959706 1 0.0336 0.901 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959707 1 0.0921 0.903 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR959708 1 0.2335 0.900 0.920 0.000 0.020 NA
#> SRR959709 1 0.4374 0.873 0.812 0.000 0.068 NA
#> SRR959710 1 0.1389 0.902 0.952 0.000 0.000 NA
#> SRR959711 1 0.3581 0.898 0.852 0.000 0.032 NA
#> SRR959712 1 0.1118 0.902 0.964 0.000 0.000 NA
#> SRR959713 1 0.2635 0.899 0.904 0.000 0.020 NA
#> SRR959714 1 0.3399 0.889 0.868 0.000 0.040 NA
#> SRR959715 1 0.2216 0.899 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR959716 1 0.2011 0.901 0.920 0.000 0.000 NA
#> SRR959717 1 0.1792 0.902 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR959718 1 0.5291 0.830 0.740 0.000 0.080 NA
#> SRR959719 1 0.4740 0.855 0.788 0.000 0.080 NA
#> SRR959720 1 0.3821 0.878 0.840 0.000 0.040 NA
#> SRR959721 1 0.0817 0.900 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR959722 1 0.2909 0.898 0.888 0.000 0.020 NA
#> SRR959723 1 0.2563 0.899 0.908 0.000 0.020 NA
#> SRR959724 1 0.0188 0.899 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959725 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959726 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959727 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959729 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959728 1 0.0000 0.900 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959730 1 0.5816 0.808 0.688 0.000 0.088 NA
#> SRR959731 1 0.5355 0.834 0.736 0.000 0.084 NA
#> SRR959732 1 0.5160 0.842 0.748 0.000 0.072 NA
#> SRR959733 1 0.4919 0.874 0.772 0.000 0.076 NA
#> SRR959734 1 0.4686 0.861 0.788 0.000 0.068 NA
#> SRR959735 1 0.5050 0.847 0.764 0.000 0.084 NA
#> SRR959736 1 0.3962 0.882 0.832 0.000 0.044 NA
#> SRR959737 1 0.5473 0.829 0.724 0.000 0.084 NA
#> SRR959738 1 0.5473 0.829 0.724 0.000 0.084 NA
#> SRR959739 1 0.5609 0.812 0.712 0.000 0.088 NA
#> SRR959740 1 0.5609 0.812 0.712 0.000 0.088 NA
#> SRR959741 1 0.3991 0.875 0.832 0.000 0.048 NA
#> SRR959742 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959743 1 0.1488 0.892 0.956 0.000 0.012 NA
#> SRR959744 1 0.0000 0.900 1.000 0.000 0.000 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.4394 0.7690 0.000 0.732 0.000 NA 0.220
#> SRR959592 2 0.0798 0.9258 0.016 0.976 0.000 NA 0.008
#> SRR959593 2 0.0912 0.9247 0.000 0.972 0.000 NA 0.016
#> SRR959594 2 0.1314 0.9233 0.016 0.960 0.000 NA 0.012
#> SRR959595 2 0.4490 0.7653 0.000 0.724 0.000 NA 0.224
#> SRR959596 2 0.1393 0.9209 0.008 0.956 0.000 NA 0.024
#> SRR959597 2 0.2818 0.8987 0.036 0.892 0.000 NA 0.052
#> SRR959598 2 0.1393 0.9209 0.008 0.956 0.000 NA 0.024
#> SRR959599 2 0.1804 0.9171 0.024 0.940 0.000 NA 0.024
#> SRR959600 2 0.0290 0.9267 0.000 0.992 0.000 NA 0.008
#> SRR959601 2 0.0290 0.9267 0.000 0.992 0.000 NA 0.008
#> SRR959602 2 0.1393 0.9209 0.008 0.956 0.000 NA 0.024
#> SRR959603 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959604 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959605 2 0.1018 0.9247 0.016 0.968 0.000 NA 0.016
#> SRR959606 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959607 2 0.0451 0.9269 0.004 0.988 0.000 NA 0.008
#> SRR959608 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959609 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959610 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959611 2 0.0912 0.9257 0.016 0.972 0.000 NA 0.012
#> SRR959612 2 0.0162 0.9270 0.000 0.996 0.000 NA 0.004
#> SRR959613 2 0.1974 0.9149 0.016 0.932 0.000 NA 0.036
#> SRR959614 2 0.1974 0.9149 0.016 0.932 0.000 NA 0.036
#> SRR959615 2 0.0771 0.9259 0.020 0.976 0.000 NA 0.004
#> SRR959616 2 0.1885 0.9167 0.032 0.936 0.000 NA 0.020
#> SRR959617 2 0.1267 0.9237 0.024 0.960 0.000 NA 0.012
#> SRR959618 2 0.4817 0.7707 0.016 0.728 0.000 NA 0.204
#> SRR959619 2 0.1885 0.9167 0.032 0.936 0.000 NA 0.020
#> SRR959620 2 0.1885 0.9167 0.032 0.936 0.000 NA 0.020
#> SRR959621 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959622 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959623 2 0.4490 0.7669 0.000 0.724 0.000 NA 0.224
#> SRR959624 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959625 2 0.5389 0.4617 0.000 0.508 0.000 NA 0.056
#> SRR959626 2 0.5389 0.4617 0.000 0.508 0.000 NA 0.056
#> SRR959627 2 0.5389 0.4617 0.000 0.508 0.000 NA 0.056
#> SRR959628 2 0.5389 0.4617 0.000 0.508 0.000 NA 0.056
#> SRR959629 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959630 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959631 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959632 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959633 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959634 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959635 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959636 2 0.4364 0.7720 0.000 0.736 0.000 NA 0.216
#> SRR959637 2 0.0290 0.9272 0.000 0.992 0.000 NA 0.008
#> SRR959638 2 0.0324 0.9272 0.004 0.992 0.000 NA 0.004
#> SRR959639 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959640 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959641 2 0.4394 0.7690 0.000 0.732 0.000 NA 0.220
#> SRR959642 2 0.4333 0.7724 0.000 0.740 0.000 NA 0.212
#> SRR959643 2 0.1710 0.9189 0.020 0.944 0.000 NA 0.024
#> SRR959644 2 0.1978 0.9157 0.032 0.932 0.000 NA 0.024
#> SRR959645 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959646 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959647 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959648 2 0.0579 0.9260 0.008 0.984 0.000 NA 0.008
#> SRR959649 3 0.3794 0.5390 0.036 0.000 0.828 NA 0.112
#> SRR959650 3 0.1195 0.6599 0.028 0.000 0.960 NA 0.012
#> SRR959651 3 0.1195 0.6599 0.028 0.000 0.960 NA 0.012
#> SRR959652 3 0.2607 0.6424 0.024 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959653 3 0.2263 0.6514 0.024 0.000 0.920 NA 0.020
#> SRR959654 3 0.2095 0.6540 0.024 0.000 0.928 NA 0.020
#> SRR959655 3 0.2617 0.6445 0.028 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959656 3 0.2617 0.6445 0.028 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959657 3 0.2617 0.6445 0.028 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959658 3 0.1026 0.6572 0.024 0.000 0.968 NA 0.004
#> SRR959659 3 0.1026 0.6591 0.024 0.000 0.968 NA 0.004
#> SRR959660 3 0.3632 0.5243 0.028 0.000 0.836 NA 0.112
#> SRR959661 3 0.5063 0.0891 0.028 0.000 0.688 NA 0.252
#> SRR959662 3 0.1243 0.6583 0.028 0.000 0.960 NA 0.008
#> SRR959663 3 0.4745 0.5392 0.032 0.000 0.764 NA 0.144
#> SRR959664 3 0.3572 0.4879 0.008 0.000 0.832 NA 0.120
#> SRR959665 3 0.4971 0.2618 0.020 0.000 0.716 NA 0.212
#> SRR959666 3 0.5318 -0.0147 0.020 0.000 0.656 NA 0.276
#> SRR959667 3 0.2131 0.6235 0.016 0.000 0.920 NA 0.056
#> SRR959668 3 0.1483 0.6576 0.028 0.000 0.952 NA 0.012
#> SRR959669 3 0.1483 0.6576 0.028 0.000 0.952 NA 0.012
#> SRR959670 3 0.5321 -0.4791 0.024 0.000 0.568 NA 0.388
#> SRR959671 3 0.5176 -0.2059 0.028 0.000 0.632 NA 0.320
#> SRR959672 3 0.3917 0.3564 0.024 0.000 0.784 NA 0.184
#> SRR959673 3 0.1369 0.6582 0.028 0.000 0.956 NA 0.008
#> SRR959674 3 0.3816 0.5208 0.028 0.000 0.824 NA 0.120
#> SRR959675 3 0.3880 0.5401 0.036 0.000 0.824 NA 0.112
#> SRR959676 3 0.0955 0.6594 0.028 0.000 0.968 NA 0.004
#> SRR959677 3 0.2535 0.6445 0.028 0.000 0.908 NA 0.032
#> SRR959678 3 0.2535 0.6445 0.028 0.000 0.908 NA 0.032
#> SRR959679 3 0.2617 0.6445 0.028 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959680 3 0.0955 0.6589 0.028 0.000 0.968 NA 0.000
#> SRR959681 3 0.2617 0.6445 0.028 0.000 0.904 NA 0.032
#> SRR959682 3 0.5019 -0.6022 0.024 0.000 0.536 NA 0.436
#> SRR959683 3 0.4934 -0.2773 0.024 0.000 0.616 NA 0.352
#> SRR959684 3 0.4869 -0.1329 0.020 0.000 0.656 NA 0.308
#> SRR959686 3 0.5158 -0.1575 0.020 0.000 0.636 NA 0.316
#> SRR959685 3 0.5758 0.2230 0.028 0.000 0.644 NA 0.252
#> SRR959688 3 0.4334 0.2385 0.020 0.000 0.744 NA 0.220
#> SRR959687 3 0.4944 -0.0229 0.020 0.000 0.668 NA 0.288
#> SRR959690 3 0.4934 -0.2979 0.024 0.000 0.616 NA 0.352
#> SRR959689 3 0.4948 -0.3125 0.024 0.000 0.612 NA 0.356
#> SRR959691 5 0.4990 1.0000 0.012 0.000 0.448 NA 0.528
#> SRR959692 5 0.4990 1.0000 0.012 0.000 0.448 NA 0.528
#> SRR959693 3 0.4965 -0.2582 0.008 0.000 0.640 NA 0.320
#> SRR959694 3 0.4194 0.5011 0.016 0.000 0.800 NA 0.120
#> SRR959695 3 0.4194 0.5011 0.016 0.000 0.800 NA 0.120
#> SRR959696 3 0.3507 0.5112 0.016 0.000 0.844 NA 0.104
#> SRR959698 1 0.3081 0.8543 0.868 0.000 0.072 NA 0.004
#> SRR959697 1 0.4375 0.8483 0.780 0.000 0.056 NA 0.016
#> SRR959699 1 0.3081 0.8543 0.868 0.000 0.072 NA 0.004
#> SRR959700 1 0.4368 0.8388 0.800 0.000 0.072 NA 0.032
#> SRR959701 1 0.4058 0.8455 0.816 0.000 0.072 NA 0.020
#> SRR959702 1 0.3349 0.8436 0.860 0.000 0.072 NA 0.016
#> SRR959703 1 0.3947 0.8372 0.828 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959704 1 0.3947 0.8372 0.828 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959705 1 0.4007 0.8379 0.824 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959706 1 0.2492 0.8559 0.900 0.000 0.072 NA 0.008
#> SRR959707 1 0.3149 0.8580 0.872 0.000 0.072 NA 0.020
#> SRR959708 1 0.4123 0.8501 0.800 0.000 0.060 NA 0.012
#> SRR959709 1 0.4792 0.8285 0.712 0.000 0.052 NA 0.008
#> SRR959710 1 0.3581 0.8563 0.848 0.000 0.072 NA 0.020
#> SRR959711 1 0.5158 0.8455 0.716 0.000 0.056 NA 0.032
#> SRR959712 1 0.3160 0.8579 0.872 0.000 0.072 NA 0.024
#> SRR959713 1 0.4247 0.8476 0.792 0.000 0.056 NA 0.016
#> SRR959714 1 0.4473 0.8397 0.764 0.000 0.056 NA 0.012
#> SRR959715 1 0.4629 0.8544 0.780 0.000 0.076 NA 0.032
#> SRR959716 1 0.4205 0.8566 0.812 0.000 0.072 NA 0.032
#> SRR959717 1 0.4123 0.8572 0.816 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959718 1 0.6234 0.7602 0.604 0.000 0.060 NA 0.064
#> SRR959719 1 0.5492 0.7970 0.672 0.000 0.064 NA 0.028
#> SRR959720 1 0.5535 0.8153 0.696 0.000 0.064 NA 0.048
#> SRR959721 1 0.3485 0.8551 0.852 0.000 0.072 NA 0.016
#> SRR959722 1 0.4780 0.8435 0.740 0.000 0.060 NA 0.016
#> SRR959723 1 0.4416 0.8475 0.776 0.000 0.056 NA 0.016
#> SRR959724 1 0.1894 0.8522 0.920 0.000 0.072 NA 0.000
#> SRR959725 1 0.3691 0.8342 0.844 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959726 1 0.3691 0.8342 0.844 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959727 1 0.3691 0.8342 0.844 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959729 1 0.3691 0.8342 0.844 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959728 1 0.1894 0.8522 0.920 0.000 0.072 NA 0.000
#> SRR959730 1 0.7161 0.6926 0.504 0.000 0.068 NA 0.128
#> SRR959731 1 0.6152 0.7616 0.584 0.000 0.064 NA 0.044
#> SRR959732 1 0.6794 0.7696 0.592 0.000 0.080 NA 0.120
#> SRR959733 1 0.5896 0.8174 0.604 0.000 0.052 NA 0.040
#> SRR959734 1 0.5547 0.8046 0.632 0.000 0.052 NA 0.024
#> SRR959735 1 0.5765 0.8003 0.624 0.000 0.064 NA 0.028
#> SRR959736 1 0.5826 0.8167 0.668 0.000 0.076 NA 0.048
#> SRR959737 1 0.6261 0.7592 0.580 0.000 0.064 NA 0.052
#> SRR959738 1 0.6199 0.7617 0.584 0.000 0.064 NA 0.048
#> SRR959739 1 0.6986 0.6998 0.548 0.000 0.068 NA 0.128
#> SRR959740 1 0.6986 0.6998 0.548 0.000 0.068 NA 0.128
#> SRR959741 1 0.5393 0.8232 0.720 0.000 0.076 NA 0.048
#> SRR959742 1 0.3553 0.8361 0.852 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959743 1 0.3553 0.8361 0.852 0.000 0.072 NA 0.028
#> SRR959744 1 0.1768 0.8540 0.924 0.000 0.072 NA 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.5816 0.2373 0.268 0.588 0.000 0.000 0.084 0.060
#> SRR959592 2 0.1863 0.8156 0.036 0.920 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959593 2 0.1767 0.8166 0.036 0.932 0.000 0.000 0.020 0.012
#> SRR959594 2 0.1906 0.8161 0.036 0.924 0.000 0.000 0.032 0.008
#> SRR959595 2 0.5997 0.2075 0.272 0.568 0.000 0.000 0.100 0.060
#> SRR959596 2 0.2896 0.7770 0.044 0.864 0.000 0.000 0.080 0.012
#> SRR959597 2 0.4784 0.6320 0.088 0.740 0.000 0.028 0.132 0.012
#> SRR959598 2 0.2896 0.7770 0.044 0.864 0.000 0.000 0.080 0.012
#> SRR959599 2 0.3099 0.7681 0.044 0.848 0.000 0.000 0.096 0.012
#> SRR959600 2 0.1636 0.8176 0.036 0.936 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR959601 2 0.1636 0.8176 0.036 0.936 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR959602 2 0.2896 0.7799 0.044 0.864 0.000 0.000 0.080 0.012
#> SRR959603 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959604 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959605 2 0.0790 0.8360 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR959606 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959607 2 0.1109 0.8329 0.004 0.964 0.000 0.004 0.012 0.016
#> SRR959608 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959609 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959610 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959611 2 0.2420 0.8152 0.032 0.888 0.000 0.000 0.076 0.004
#> SRR959612 2 0.1074 0.8329 0.012 0.960 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR959613 2 0.3202 0.7646 0.020 0.832 0.000 0.004 0.132 0.012
#> SRR959614 2 0.3202 0.7646 0.020 0.832 0.000 0.004 0.132 0.012
#> SRR959615 2 0.1745 0.8221 0.012 0.920 0.000 0.000 0.068 0.000
#> SRR959616 2 0.2876 0.7747 0.016 0.844 0.000 0.000 0.132 0.008
#> SRR959617 2 0.2056 0.8177 0.012 0.904 0.000 0.000 0.080 0.004
#> SRR959618 2 0.6013 0.2654 0.208 0.592 0.000 0.000 0.144 0.056
#> SRR959619 2 0.2917 0.7739 0.016 0.840 0.000 0.000 0.136 0.008
#> SRR959620 2 0.2917 0.7739 0.016 0.840 0.000 0.000 0.136 0.008
#> SRR959621 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959622 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959623 2 0.5889 0.2486 0.240 0.596 0.000 0.000 0.104 0.060
#> SRR959624 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959625 6 0.3672 1.0000 0.000 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> SRR959626 6 0.3672 1.0000 0.000 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> SRR959627 6 0.3672 1.0000 0.000 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> SRR959628 6 0.3672 1.0000 0.000 0.368 0.000 0.000 0.000 0.632
#> SRR959629 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959630 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959631 2 0.0508 0.8368 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959632 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959633 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959634 2 0.0405 0.8369 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR959635 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959636 2 0.5498 0.3078 0.232 0.636 0.000 0.000 0.072 0.060
#> SRR959637 2 0.0837 0.8351 0.004 0.972 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR959638 2 0.0508 0.8370 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR959639 2 0.1625 0.8213 0.012 0.928 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR959640 2 0.1686 0.8217 0.012 0.924 0.000 0.000 0.064 0.000
#> SRR959641 2 0.5669 0.2828 0.236 0.620 0.000 0.000 0.076 0.068
#> SRR959642 2 0.5542 0.2984 0.240 0.628 0.000 0.000 0.072 0.060
#> SRR959643 2 0.2791 0.7786 0.016 0.852 0.000 0.000 0.124 0.008
#> SRR959644 2 0.2957 0.7681 0.016 0.836 0.000 0.000 0.140 0.008
#> SRR959645 2 0.1625 0.8213 0.012 0.928 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR959646 2 0.1625 0.8213 0.012 0.928 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR959647 2 0.1625 0.8213 0.012 0.928 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR959648 2 0.1625 0.8213 0.012 0.928 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR959649 3 0.4375 0.4669 0.004 0.000 0.756 0.036 0.160 0.044
#> SRR959650 3 0.0862 0.6391 0.000 0.000 0.972 0.008 0.016 0.004
#> SRR959651 3 0.0862 0.6391 0.000 0.000 0.972 0.008 0.016 0.004
#> SRR959652 3 0.2476 0.6245 0.040 0.000 0.900 0.004 0.020 0.036
#> SRR959653 3 0.2546 0.6237 0.040 0.000 0.896 0.004 0.020 0.040
#> SRR959654 3 0.2182 0.6312 0.032 0.000 0.916 0.004 0.020 0.028
#> SRR959655 3 0.2488 0.6256 0.036 0.000 0.900 0.004 0.024 0.036
#> SRR959656 3 0.2405 0.6258 0.036 0.000 0.904 0.004 0.020 0.036
#> SRR959657 3 0.2405 0.6258 0.036 0.000 0.904 0.004 0.020 0.036
#> SRR959658 3 0.1053 0.6371 0.000 0.000 0.964 0.012 0.004 0.020
#> SRR959659 3 0.0881 0.6391 0.000 0.000 0.972 0.008 0.008 0.012
#> SRR959660 3 0.4635 0.4308 0.004 0.000 0.736 0.044 0.168 0.048
#> SRR959661 3 0.5294 0.0543 0.004 0.000 0.600 0.048 0.316 0.032
#> SRR959662 3 0.1065 0.6372 0.000 0.000 0.964 0.008 0.020 0.008
#> SRR959663 3 0.5269 0.4682 0.020 0.000 0.692 0.032 0.184 0.072
#> SRR959664 3 0.4537 0.4344 0.032 0.000 0.748 0.016 0.168 0.036
#> SRR959665 3 0.5843 0.1248 0.028 0.000 0.584 0.032 0.300 0.056
#> SRR959666 3 0.5923 -0.0671 0.024 0.000 0.544 0.036 0.344 0.052
#> SRR959667 3 0.2682 0.5956 0.000 0.000 0.876 0.020 0.084 0.020
#> SRR959668 3 0.1483 0.6334 0.000 0.000 0.944 0.008 0.036 0.012
#> SRR959669 3 0.1483 0.6329 0.000 0.000 0.944 0.008 0.036 0.012
#> SRR959670 3 0.5677 -0.5125 0.008 0.000 0.456 0.056 0.452 0.028
#> SRR959671 3 0.5538 -0.1417 0.008 0.000 0.560 0.056 0.348 0.028
#> SRR959672 3 0.4600 0.2797 0.004 0.000 0.704 0.052 0.224 0.016
#> SRR959673 3 0.1078 0.6370 0.000 0.000 0.964 0.008 0.016 0.012
#> SRR959674 3 0.4701 0.4175 0.004 0.000 0.724 0.044 0.184 0.044
#> SRR959675 3 0.4442 0.4587 0.004 0.000 0.752 0.040 0.160 0.044
#> SRR959676 3 0.0405 0.6387 0.000 0.000 0.988 0.008 0.000 0.004
#> SRR959677 3 0.2326 0.6266 0.028 0.000 0.908 0.004 0.020 0.040
#> SRR959678 3 0.2326 0.6266 0.028 0.000 0.908 0.004 0.020 0.040
#> SRR959679 3 0.2332 0.6268 0.032 0.000 0.908 0.004 0.020 0.036
#> SRR959680 3 0.0520 0.6386 0.000 0.000 0.984 0.008 0.000 0.008
#> SRR959681 3 0.2332 0.6268 0.032 0.000 0.908 0.004 0.020 0.036
#> SRR959682 5 0.5683 0.6293 0.016 0.000 0.384 0.048 0.524 0.028
#> SRR959683 3 0.4983 -0.4019 0.000 0.000 0.484 0.056 0.456 0.004
#> SRR959684 3 0.5683 -0.1976 0.024 0.000 0.564 0.040 0.340 0.032
#> SRR959686 3 0.5748 -0.3061 0.016 0.000 0.512 0.052 0.392 0.028
#> SRR959685 3 0.6309 0.1167 0.028 0.000 0.548 0.044 0.300 0.080
#> SRR959688 3 0.5025 0.2277 0.016 0.000 0.676 0.044 0.240 0.024
#> SRR959687 3 0.5652 -0.1857 0.004 0.000 0.540 0.056 0.360 0.040
#> SRR959690 3 0.4981 -0.4043 0.000 0.000 0.488 0.056 0.452 0.004
#> SRR959689 3 0.4855 -0.4265 0.000 0.000 0.484 0.056 0.460 0.000
#> SRR959691 5 0.5364 0.8407 0.028 0.000 0.276 0.044 0.632 0.020
#> SRR959692 5 0.5364 0.8407 0.028 0.000 0.276 0.044 0.632 0.020
#> SRR959693 3 0.5880 -0.2499 0.040 0.000 0.528 0.036 0.368 0.028
#> SRR959694 3 0.4226 0.5007 0.056 0.000 0.772 0.000 0.132 0.040
#> SRR959695 3 0.4226 0.5007 0.056 0.000 0.772 0.000 0.132 0.040
#> SRR959696 3 0.3201 0.5022 0.028 0.000 0.824 0.000 0.140 0.008
#> SRR959698 4 0.5750 -0.4287 0.368 0.000 0.092 0.512 0.000 0.028
#> SRR959697 4 0.5292 0.2916 0.188 0.000 0.076 0.680 0.004 0.052
#> SRR959699 4 0.5750 -0.4287 0.368 0.000 0.092 0.512 0.000 0.028
#> SRR959700 1 0.5663 0.6794 0.456 0.000 0.092 0.436 0.004 0.012
#> SRR959701 1 0.5658 0.7153 0.468 0.000 0.092 0.424 0.004 0.012
#> SRR959702 1 0.5440 0.8616 0.536 0.000 0.092 0.360 0.000 0.012
#> SRR959703 1 0.5402 0.8759 0.544 0.000 0.096 0.352 0.004 0.004
#> SRR959704 1 0.5402 0.8759 0.544 0.000 0.096 0.352 0.004 0.004
#> SRR959705 1 0.5402 0.8759 0.544 0.000 0.096 0.352 0.004 0.004
#> SRR959706 4 0.5928 -0.5333 0.424 0.000 0.084 0.456 0.004 0.032
#> SRR959707 4 0.5993 -0.5037 0.408 0.000 0.092 0.464 0.004 0.032
#> SRR959708 4 0.5456 0.2440 0.252 0.000 0.072 0.632 0.004 0.040
#> SRR959709 4 0.3210 0.4861 0.064 0.000 0.056 0.856 0.008 0.016
#> SRR959710 4 0.5825 -0.2280 0.300 0.000 0.092 0.568 0.004 0.036
#> SRR959711 4 0.5482 0.1057 0.264 0.000 0.080 0.620 0.004 0.032
#> SRR959712 4 0.5976 -0.3631 0.364 0.000 0.084 0.508 0.004 0.040
#> SRR959713 4 0.5195 0.3340 0.200 0.000 0.076 0.680 0.004 0.040
#> SRR959714 4 0.4270 0.4260 0.164 0.000 0.060 0.756 0.004 0.016
#> SRR959715 4 0.5383 0.0369 0.236 0.000 0.084 0.644 0.004 0.032
#> SRR959716 4 0.5684 -0.1605 0.280 0.000 0.092 0.592 0.004 0.032
#> SRR959717 4 0.5684 -0.1605 0.280 0.000 0.092 0.592 0.004 0.032
#> SRR959718 4 0.4009 0.4715 0.056 0.000 0.040 0.820 0.036 0.048
#> SRR959719 4 0.3475 0.4752 0.096 0.000 0.040 0.836 0.016 0.012
#> SRR959720 4 0.4939 0.3978 0.164 0.000 0.064 0.720 0.008 0.044
#> SRR959721 4 0.5955 -0.3453 0.344 0.000 0.092 0.524 0.004 0.036
#> SRR959722 4 0.4836 0.3757 0.152 0.000 0.072 0.728 0.004 0.044
#> SRR959723 4 0.5173 0.2999 0.188 0.000 0.076 0.688 0.004 0.044
#> SRR959724 1 0.5612 0.6118 0.460 0.000 0.092 0.432 0.000 0.016
#> SRR959725 1 0.5116 0.8783 0.560 0.000 0.096 0.344 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.5249 0.8780 0.556 0.000 0.096 0.344 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.5116 0.8783 0.560 0.000 0.096 0.344 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.5116 0.8783 0.560 0.000 0.096 0.344 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.5880 0.5696 0.444 0.000 0.092 0.436 0.004 0.024
#> SRR959730 4 0.4125 0.4263 0.020 0.000 0.032 0.804 0.088 0.056
#> SRR959731 4 0.1861 0.4940 0.000 0.000 0.036 0.928 0.016 0.020
#> SRR959732 4 0.5655 0.4022 0.108 0.000 0.052 0.700 0.084 0.056
#> SRR959733 4 0.4196 0.3831 0.180 0.000 0.052 0.752 0.004 0.012
#> SRR959734 4 0.2868 0.4966 0.060 0.000 0.040 0.876 0.004 0.020
#> SRR959735 4 0.2994 0.4988 0.040 0.000 0.040 0.872 0.004 0.044
#> SRR959736 4 0.4261 0.4065 0.112 0.000 0.068 0.780 0.004 0.036
#> SRR959737 4 0.1944 0.4934 0.000 0.000 0.036 0.924 0.016 0.024
#> SRR959738 4 0.2302 0.4956 0.012 0.000 0.036 0.912 0.016 0.024
#> SRR959739 4 0.5389 0.4085 0.104 0.000 0.032 0.716 0.092 0.056
#> SRR959740 4 0.5389 0.4085 0.104 0.000 0.032 0.716 0.092 0.056
#> SRR959741 4 0.5181 0.3433 0.184 0.000 0.068 0.696 0.012 0.040
#> SRR959742 1 0.5289 0.8673 0.540 0.000 0.096 0.360 0.004 0.000
#> SRR959743 1 0.5289 0.8673 0.540 0.000 0.096 0.360 0.004 0.000
#> SRR959744 4 0.5482 -0.6376 0.444 0.000 0.092 0.456 0.004 0.004
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 0.998 0.997 0.4108 0.804 0.629
#> 4 4 0.923 0.824 0.927 0.0612 0.965 0.896
#> 5 5 0.846 0.719 0.862 0.0495 0.940 0.803
#> 6 6 0.828 0.694 0.798 0.0243 0.948 0.806
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959650 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959651 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959652 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959653 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959654 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959655 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959656 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959657 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959658 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959659 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959660 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959661 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959662 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959663 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959664 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959665 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959666 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959667 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959668 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959669 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959670 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959671 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959672 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959673 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959674 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959675 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959676 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959677 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959678 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959679 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959680 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959681 3 0.0592 0.997 0.012 0 0.988
#> SRR959682 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959683 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959684 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959686 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959685 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959688 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959687 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959690 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959689 3 0.0424 0.996 0.008 0 0.992
#> SRR959691 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959692 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.0000 0.992 0.000 0 1.000
#> SRR959694 3 0.0237 0.993 0.004 0 0.996
#> SRR959695 3 0.0237 0.993 0.004 0 0.996
#> SRR959696 3 0.0237 0.993 0.004 0 0.996
#> SRR959698 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959708 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959709 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959710 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959713 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959714 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959715 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959718 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959719 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959720 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959721 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959722 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959723 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959730 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959731 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959732 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959733 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959734 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959735 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959736 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959737 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959738 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959739 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959740 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959741 1 0.0237 0.998 0.996 0 0.004
#> SRR959742 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.998 1.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.1022 0.9722 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR959626 2 0.1022 0.9722 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR959627 2 0.1022 0.9722 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR959628 2 0.1022 0.9722 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR959629 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3942 0.4268 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR959650 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959651 3 0.0000 0.7422 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959653 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959654 3 0.0469 0.7415 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959655 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959656 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959657 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959658 3 0.0336 0.7397 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959659 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959660 3 0.4277 0.3369 0.000 0.000 0.720 0.280
#> SRR959661 3 0.4977 -0.3520 0.000 0.000 0.540 0.460
#> SRR959662 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959663 3 0.4103 0.4367 0.000 0.000 0.744 0.256
#> SRR959664 3 0.4134 0.4496 0.000 0.000 0.740 0.260
#> SRR959665 3 0.4994 -0.0688 0.000 0.000 0.520 0.480
#> SRR959666 4 0.4941 0.2652 0.000 0.000 0.436 0.564
#> SRR959667 3 0.1302 0.7091 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR959668 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959669 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959670 4 0.4877 0.6205 0.000 0.000 0.408 0.592
#> SRR959671 4 0.4925 0.5951 0.000 0.000 0.428 0.572
#> SRR959672 3 0.3942 0.3907 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR959673 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959674 3 0.4250 0.3467 0.000 0.000 0.724 0.276
#> SRR959675 3 0.3975 0.4195 0.000 0.000 0.760 0.240
#> SRR959676 3 0.0000 0.7422 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959678 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959679 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959680 3 0.0188 0.7417 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959681 3 0.0817 0.7394 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959682 4 0.4222 0.6061 0.000 0.000 0.272 0.728
#> SRR959683 4 0.4916 0.6105 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959684 4 0.4999 0.3687 0.000 0.000 0.492 0.508
#> SRR959686 3 0.5000 -0.4580 0.000 0.000 0.500 0.500
#> SRR959685 3 0.4916 -0.1478 0.000 0.000 0.576 0.424
#> SRR959688 3 0.4543 0.0510 0.000 0.000 0.676 0.324
#> SRR959687 3 0.4992 -0.3873 0.000 0.000 0.524 0.476
#> SRR959690 4 0.4916 0.6105 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959689 4 0.4916 0.6105 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959691 4 0.1792 0.5455 0.000 0.000 0.068 0.932
#> SRR959692 4 0.1792 0.5455 0.000 0.000 0.068 0.932
#> SRR959693 4 0.4967 0.2882 0.000 0.000 0.452 0.548
#> SRR959694 3 0.3726 0.5237 0.000 0.000 0.788 0.212
#> SRR959695 3 0.3873 0.5018 0.000 0.000 0.772 0.228
#> SRR959696 3 0.3764 0.4963 0.000 0.000 0.784 0.216
#> SRR959698 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0188 0.9639 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0188 0.9639 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959709 1 0.0336 0.9629 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959710 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0188 0.9639 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959712 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0336 0.9629 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959714 1 0.0336 0.9629 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959715 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959718 1 0.2216 0.9141 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR959719 1 0.2281 0.9105 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR959720 1 0.1211 0.9462 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR959721 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0188 0.9639 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959723 1 0.0188 0.9639 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959724 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959730 1 0.4250 0.7347 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR959731 1 0.2530 0.8987 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR959732 1 0.3942 0.7790 0.764 0.000 0.000 0.236
#> SRR959733 1 0.0469 0.9615 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959734 1 0.0707 0.9583 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR959735 1 0.0817 0.9566 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR959736 1 0.1474 0.9388 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR959737 1 0.2408 0.9051 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR959738 1 0.2469 0.9019 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR959739 1 0.4250 0.7347 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR959740 1 0.4250 0.7347 0.724 0.000 0.000 0.276
#> SRR959741 1 0.1940 0.9229 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR959742 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.9648 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3109 0.8011 0.000 0.8 0.000 0.200 0.000
#> SRR959626 2 0.3109 0.8011 0.000 0.8 0.000 0.200 0.000
#> SRR959627 2 0.3109 0.8011 0.000 0.8 0.000 0.200 0.000
#> SRR959628 2 0.3109 0.8011 0.000 0.8 0.000 0.200 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9873 0.000 1.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3662 0.2796 0.000 0.0 0.744 0.004 0.252
#> SRR959650 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959651 3 0.0000 0.7310 0.000 0.0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959653 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959654 3 0.1282 0.7309 0.000 0.0 0.952 0.004 0.044
#> SRR959655 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959656 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959657 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959658 3 0.0404 0.7267 0.000 0.0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959659 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959660 3 0.4047 0.0612 0.000 0.0 0.676 0.004 0.320
#> SRR959661 5 0.4434 0.6183 0.000 0.0 0.460 0.004 0.536
#> SRR959662 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959663 3 0.4435 0.3312 0.000 0.0 0.648 0.016 0.336
#> SRR959664 3 0.3913 0.3752 0.000 0.0 0.676 0.000 0.324
#> SRR959665 5 0.4420 0.2077 0.000 0.0 0.448 0.004 0.548
#> SRR959666 5 0.4211 0.4174 0.000 0.0 0.360 0.004 0.636
#> SRR959667 3 0.1608 0.6667 0.000 0.0 0.928 0.000 0.072
#> SRR959668 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959669 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959670 5 0.4957 0.6822 0.000 0.0 0.332 0.044 0.624
#> SRR959671 5 0.4299 0.6863 0.000 0.0 0.388 0.004 0.608
#> SRR959672 3 0.3752 0.2316 0.000 0.0 0.708 0.000 0.292
#> SRR959673 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959674 3 0.4029 0.0770 0.000 0.0 0.680 0.004 0.316
#> SRR959675 3 0.3689 0.2690 0.000 0.0 0.740 0.004 0.256
#> SRR959676 3 0.0000 0.7310 0.000 0.0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959678 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959679 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959680 3 0.0290 0.7292 0.000 0.0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959681 3 0.2305 0.7220 0.000 0.0 0.896 0.012 0.092
#> SRR959682 5 0.5287 0.6328 0.000 0.0 0.260 0.092 0.648
#> SRR959683 5 0.4201 0.6849 0.000 0.0 0.408 0.000 0.592
#> SRR959684 3 0.5807 -0.3418 0.000 0.0 0.484 0.092 0.424
#> SRR959686 5 0.4210 0.6827 0.000 0.0 0.412 0.000 0.588
#> SRR959685 5 0.4713 0.3683 0.000 0.0 0.440 0.016 0.544
#> SRR959688 3 0.4074 -0.1539 0.000 0.0 0.636 0.000 0.364
#> SRR959687 5 0.4242 0.6663 0.000 0.0 0.428 0.000 0.572
#> SRR959690 5 0.4201 0.6849 0.000 0.0 0.408 0.000 0.592
#> SRR959689 5 0.4182 0.6867 0.000 0.0 0.400 0.000 0.600
#> SRR959691 5 0.2735 0.5386 0.000 0.0 0.036 0.084 0.880
#> SRR959692 5 0.2735 0.5386 0.000 0.0 0.036 0.084 0.880
#> SRR959693 5 0.4126 0.3373 0.000 0.0 0.380 0.000 0.620
#> SRR959694 3 0.4251 0.4778 0.000 0.0 0.672 0.012 0.316
#> SRR959695 3 0.4323 0.4566 0.000 0.0 0.656 0.012 0.332
#> SRR959696 3 0.3586 0.4559 0.000 0.0 0.736 0.000 0.264
#> SRR959698 1 0.0404 0.7735 0.988 0.0 0.000 0.012 0.000
#> SRR959697 1 0.3561 0.3172 0.740 0.0 0.000 0.260 0.000
#> SRR959699 1 0.0404 0.7735 0.988 0.0 0.000 0.012 0.000
#> SRR959700 1 0.1341 0.7694 0.944 0.0 0.000 0.056 0.000
#> SRR959701 1 0.1341 0.7694 0.944 0.0 0.000 0.056 0.000
#> SRR959702 1 0.1341 0.7694 0.944 0.0 0.000 0.056 0.000
#> SRR959703 1 0.1197 0.7708 0.952 0.0 0.000 0.048 0.000
#> SRR959704 1 0.1197 0.7708 0.952 0.0 0.000 0.048 0.000
#> SRR959705 1 0.1197 0.7708 0.952 0.0 0.000 0.048 0.000
#> SRR959706 1 0.1341 0.7312 0.944 0.0 0.000 0.056 0.000
#> SRR959707 1 0.0162 0.7727 0.996 0.0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959708 1 0.3876 0.1015 0.684 0.0 0.000 0.316 0.000
#> SRR959709 4 0.4306 0.6788 0.492 0.0 0.000 0.508 0.000
#> SRR959710 1 0.0510 0.7720 0.984 0.0 0.000 0.016 0.000
#> SRR959711 1 0.3857 0.3117 0.688 0.0 0.000 0.312 0.000
#> SRR959712 1 0.1478 0.7221 0.936 0.0 0.000 0.064 0.000
#> SRR959713 1 0.4060 -0.1919 0.640 0.0 0.000 0.360 0.000
#> SRR959714 1 0.4249 -0.5070 0.568 0.0 0.000 0.432 0.000
#> SRR959715 1 0.2074 0.6832 0.896 0.0 0.000 0.104 0.000
#> SRR959716 1 0.0609 0.7714 0.980 0.0 0.000 0.020 0.000
#> SRR959717 1 0.0609 0.7714 0.980 0.0 0.000 0.020 0.000
#> SRR959718 4 0.4341 0.7765 0.364 0.0 0.000 0.628 0.008
#> SRR959719 4 0.4249 0.7843 0.432 0.0 0.000 0.568 0.000
#> SRR959720 1 0.4219 -0.4252 0.584 0.0 0.000 0.416 0.000
#> SRR959721 1 0.0510 0.7720 0.984 0.0 0.000 0.016 0.000
#> SRR959722 1 0.3949 0.0705 0.668 0.0 0.000 0.332 0.000
#> SRR959723 1 0.3612 0.2912 0.732 0.0 0.000 0.268 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.7740 1.000 0.0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959726 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959727 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959729 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959728 1 0.0162 0.7727 0.996 0.0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959730 4 0.4681 0.7160 0.252 0.0 0.000 0.696 0.052
#> SRR959731 4 0.4192 0.7998 0.404 0.0 0.000 0.596 0.000
#> SRR959732 4 0.5344 0.4481 0.448 0.0 0.000 0.500 0.052
#> SRR959733 4 0.4278 0.6378 0.452 0.0 0.000 0.548 0.000
#> SRR959734 4 0.4283 0.7490 0.456 0.0 0.000 0.544 0.000
#> SRR959735 4 0.4262 0.7638 0.440 0.0 0.000 0.560 0.000
#> SRR959736 1 0.4114 -0.2260 0.624 0.0 0.000 0.376 0.000
#> SRR959737 4 0.4192 0.7998 0.404 0.0 0.000 0.596 0.000
#> SRR959738 4 0.4192 0.7998 0.404 0.0 0.000 0.596 0.000
#> SRR959739 4 0.4754 0.7172 0.264 0.0 0.000 0.684 0.052
#> SRR959740 4 0.4754 0.7172 0.264 0.0 0.000 0.684 0.052
#> SRR959741 1 0.4074 -0.2155 0.636 0.0 0.000 0.364 0.000
#> SRR959742 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959743 1 0.1121 0.7710 0.956 0.0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.7740 1.000 0.0 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959592 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959596 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959619 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959624 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3882 0.6726 0.000 0.716 0.012 0.012 0.000 0.260
#> SRR959626 2 0.3882 0.6726 0.000 0.716 0.012 0.012 0.000 0.260
#> SRR959627 2 0.3882 0.6726 0.000 0.716 0.012 0.012 0.000 0.260
#> SRR959628 2 0.3882 0.6726 0.000 0.716 0.012 0.012 0.000 0.260
#> SRR959629 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959637 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959642 2 0.0405 0.9719 0.000 0.988 0.004 0.000 0.000 0.008
#> SRR959643 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9795 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 5 0.2178 0.4870 0.000 0.000 0.132 0.000 0.868 0.000
#> SRR959650 3 0.3923 0.7163 0.000 0.000 0.580 0.000 0.416 0.004
#> SRR959651 3 0.3923 0.7163 0.000 0.000 0.580 0.000 0.416 0.004
#> SRR959652 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959653 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959654 3 0.3795 0.7251 0.000 0.000 0.632 0.000 0.364 0.004
#> SRR959655 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959656 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959657 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959658 3 0.4051 0.6980 0.000 0.000 0.560 0.000 0.432 0.008
#> SRR959659 3 0.4018 0.7159 0.000 0.000 0.580 0.000 0.412 0.008
#> SRR959660 5 0.1957 0.5152 0.000 0.000 0.112 0.000 0.888 0.000
#> SRR959661 5 0.1780 0.4971 0.000 0.000 0.028 0.000 0.924 0.048
#> SRR959662 3 0.4025 0.7148 0.000 0.000 0.576 0.000 0.416 0.008
#> SRR959663 5 0.3309 0.3593 0.000 0.000 0.280 0.000 0.720 0.000
#> SRR959664 3 0.4295 0.2562 0.000 0.000 0.728 0.000 0.160 0.112
#> SRR959665 5 0.4788 0.1099 0.000 0.000 0.372 0.000 0.568 0.060
#> SRR959666 5 0.4812 0.0597 0.000 0.000 0.344 0.000 0.588 0.068
#> SRR959667 3 0.4755 0.5939 0.000 0.000 0.492 0.000 0.460 0.048
#> SRR959668 3 0.4032 0.7126 0.000 0.000 0.572 0.000 0.420 0.008
#> SRR959669 3 0.4032 0.7126 0.000 0.000 0.572 0.000 0.420 0.008
#> SRR959670 5 0.5871 -0.3201 0.000 0.000 0.020 0.116 0.456 0.408
#> SRR959671 5 0.3786 0.3621 0.000 0.000 0.052 0.004 0.772 0.172
#> SRR959672 5 0.6043 0.2685 0.000 0.000 0.260 0.004 0.464 0.272
#> SRR959673 3 0.4025 0.7148 0.000 0.000 0.576 0.000 0.416 0.008
#> SRR959674 5 0.1910 0.5158 0.000 0.000 0.108 0.000 0.892 0.000
#> SRR959675 5 0.2178 0.4870 0.000 0.000 0.132 0.000 0.868 0.000
#> SRR959676 3 0.3915 0.7167 0.000 0.000 0.584 0.000 0.412 0.004
#> SRR959677 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959678 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959679 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959680 3 0.4018 0.7159 0.000 0.000 0.580 0.000 0.412 0.008
#> SRR959681 3 0.3221 0.7230 0.000 0.000 0.736 0.000 0.264 0.000
#> SRR959682 6 0.5212 0.1430 0.000 0.000 0.008 0.068 0.440 0.484
#> SRR959683 5 0.3819 0.2103 0.000 0.000 0.004 0.000 0.624 0.372
#> SRR959684 5 0.6954 0.0854 0.000 0.000 0.216 0.068 0.392 0.324
#> SRR959686 5 0.3240 0.3560 0.000 0.000 0.004 0.000 0.752 0.244
#> SRR959685 5 0.3649 0.4095 0.000 0.000 0.196 0.000 0.764 0.040
#> SRR959688 5 0.5609 0.1612 0.000 0.000 0.236 0.000 0.544 0.220
#> SRR959687 5 0.2981 0.4391 0.000 0.000 0.020 0.000 0.820 0.160
#> SRR959690 5 0.3923 0.2101 0.000 0.000 0.008 0.000 0.620 0.372
#> SRR959689 5 0.4058 0.1827 0.000 0.000 0.004 0.008 0.616 0.372
#> SRR959691 6 0.6313 0.7085 0.000 0.000 0.228 0.040 0.208 0.524
#> SRR959692 6 0.6313 0.7085 0.000 0.000 0.228 0.040 0.208 0.524
#> SRR959693 3 0.5916 -0.4272 0.000 0.000 0.464 0.000 0.244 0.292
#> SRR959694 3 0.0993 0.4354 0.000 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR959695 3 0.0909 0.4302 0.000 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> SRR959696 3 0.3313 0.3935 0.000 0.000 0.816 0.000 0.124 0.060
#> SRR959698 1 0.2778 0.7345 0.824 0.000 0.000 0.168 0.000 0.008
#> SRR959697 1 0.5011 -0.1034 0.508 0.000 0.000 0.420 0.000 0.072
#> SRR959699 1 0.2778 0.7345 0.824 0.000 0.000 0.168 0.000 0.008
#> SRR959700 1 0.1471 0.7386 0.932 0.000 0.000 0.064 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.1471 0.7386 0.932 0.000 0.000 0.064 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.1285 0.7445 0.944 0.000 0.000 0.052 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.0458 0.7478 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0458 0.7478 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0547 0.7462 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.3344 0.6883 0.804 0.000 0.000 0.152 0.000 0.044
#> SRR959707 1 0.2771 0.7345 0.852 0.000 0.000 0.116 0.000 0.032
#> SRR959708 1 0.5011 -0.2772 0.508 0.000 0.000 0.420 0.000 0.072
#> SRR959709 4 0.4476 0.6328 0.308 0.000 0.000 0.640 0.000 0.052
#> SRR959710 1 0.3418 0.7139 0.784 0.000 0.000 0.184 0.000 0.032
#> SRR959711 1 0.4524 0.0105 0.616 0.000 0.000 0.336 0.000 0.048
#> SRR959712 1 0.3588 0.6513 0.776 0.000 0.000 0.180 0.000 0.044
#> SRR959713 4 0.5034 0.3969 0.460 0.000 0.000 0.468 0.000 0.072
#> SRR959714 4 0.4952 0.5325 0.408 0.000 0.000 0.524 0.000 0.068
#> SRR959715 1 0.4098 0.5464 0.676 0.000 0.000 0.292 0.000 0.032
#> SRR959716 1 0.3500 0.7021 0.768 0.000 0.000 0.204 0.000 0.028
#> SRR959717 1 0.3500 0.7021 0.768 0.000 0.000 0.204 0.000 0.028
#> SRR959718 4 0.3042 0.6291 0.128 0.000 0.000 0.836 0.004 0.032
#> SRR959719 4 0.3859 0.6847 0.288 0.000 0.000 0.692 0.000 0.020
#> SRR959720 4 0.4136 0.5109 0.428 0.000 0.000 0.560 0.000 0.012
#> SRR959721 1 0.3245 0.7204 0.800 0.000 0.000 0.172 0.000 0.028
#> SRR959722 4 0.5025 0.2979 0.436 0.000 0.000 0.492 0.000 0.072
#> SRR959723 1 0.5019 -0.1369 0.500 0.000 0.000 0.428 0.000 0.072
#> SRR959724 1 0.2118 0.7482 0.888 0.000 0.000 0.104 0.000 0.008
#> SRR959725 1 0.0146 0.7514 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.0146 0.7514 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.0000 0.7514 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.7514 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.2605 0.7372 0.864 0.000 0.000 0.108 0.000 0.028
#> SRR959730 4 0.4354 0.6151 0.132 0.000 0.000 0.724 0.000 0.144
#> SRR959731 4 0.3052 0.7029 0.216 0.000 0.000 0.780 0.000 0.004
#> SRR959732 4 0.5421 0.4678 0.308 0.000 0.000 0.548 0.000 0.144
#> SRR959733 4 0.4709 0.5597 0.412 0.000 0.000 0.540 0.000 0.048
#> SRR959734 4 0.4089 0.6832 0.264 0.000 0.000 0.696 0.000 0.040
#> SRR959735 4 0.4002 0.6860 0.260 0.000 0.000 0.704 0.000 0.036
#> SRR959736 4 0.4129 0.3930 0.424 0.000 0.000 0.564 0.000 0.012
#> SRR959737 4 0.2883 0.7027 0.212 0.000 0.000 0.788 0.000 0.000
#> SRR959738 4 0.2883 0.7027 0.212 0.000 0.000 0.788 0.000 0.000
#> SRR959739 4 0.4843 0.6096 0.192 0.000 0.000 0.664 0.000 0.144
#> SRR959740 4 0.4843 0.6096 0.192 0.000 0.000 0.664 0.000 0.144
#> SRR959741 4 0.4338 0.3387 0.488 0.000 0.000 0.492 0.000 0.020
#> SRR959742 1 0.0146 0.7516 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0146 0.7516 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.1910 0.7497 0.892 0.000 0.000 0.108 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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.908 0.835 0.929 0.0545 0.970 0.910
#> 5 5 0.858 0.706 0.869 0.0478 0.962 0.876
#> 6 6 0.815 0.691 0.840 0.0320 0.962 0.862
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0 1 0 1 0
#> SRR959592 2 0 1 0 1 0
#> SRR959593 2 0 1 0 1 0
#> SRR959594 2 0 1 0 1 0
#> SRR959595 2 0 1 0 1 0
#> SRR959596 2 0 1 0 1 0
#> SRR959597 2 0 1 0 1 0
#> SRR959598 2 0 1 0 1 0
#> SRR959599 2 0 1 0 1 0
#> SRR959600 2 0 1 0 1 0
#> SRR959601 2 0 1 0 1 0
#> SRR959602 2 0 1 0 1 0
#> SRR959603 2 0 1 0 1 0
#> SRR959604 2 0 1 0 1 0
#> SRR959605 2 0 1 0 1 0
#> SRR959606 2 0 1 0 1 0
#> SRR959607 2 0 1 0 1 0
#> SRR959608 2 0 1 0 1 0
#> SRR959609 2 0 1 0 1 0
#> SRR959610 2 0 1 0 1 0
#> SRR959611 2 0 1 0 1 0
#> SRR959612 2 0 1 0 1 0
#> SRR959613 2 0 1 0 1 0
#> SRR959614 2 0 1 0 1 0
#> SRR959615 2 0 1 0 1 0
#> SRR959616 2 0 1 0 1 0
#> SRR959617 2 0 1 0 1 0
#> SRR959618 2 0 1 0 1 0
#> SRR959619 2 0 1 0 1 0
#> SRR959620 2 0 1 0 1 0
#> SRR959621 2 0 1 0 1 0
#> SRR959622 2 0 1 0 1 0
#> SRR959623 2 0 1 0 1 0
#> SRR959624 2 0 1 0 1 0
#> SRR959625 2 0 1 0 1 0
#> SRR959626 2 0 1 0 1 0
#> SRR959627 2 0 1 0 1 0
#> SRR959628 2 0 1 0 1 0
#> SRR959629 2 0 1 0 1 0
#> SRR959630 2 0 1 0 1 0
#> SRR959631 2 0 1 0 1 0
#> SRR959632 2 0 1 0 1 0
#> SRR959633 2 0 1 0 1 0
#> SRR959634 2 0 1 0 1 0
#> SRR959635 2 0 1 0 1 0
#> SRR959636 2 0 1 0 1 0
#> SRR959637 2 0 1 0 1 0
#> SRR959638 2 0 1 0 1 0
#> SRR959639 2 0 1 0 1 0
#> SRR959640 2 0 1 0 1 0
#> SRR959641 2 0 1 0 1 0
#> SRR959642 2 0 1 0 1 0
#> SRR959643 2 0 1 0 1 0
#> SRR959644 2 0 1 0 1 0
#> SRR959645 2 0 1 0 1 0
#> SRR959646 2 0 1 0 1 0
#> SRR959647 2 0 1 0 1 0
#> SRR959648 2 0 1 0 1 0
#> SRR959649 3 0 1 0 0 1
#> SRR959650 3 0 1 0 0 1
#> SRR959651 3 0 1 0 0 1
#> SRR959652 3 0 1 0 0 1
#> SRR959653 3 0 1 0 0 1
#> SRR959654 3 0 1 0 0 1
#> SRR959655 3 0 1 0 0 1
#> SRR959656 3 0 1 0 0 1
#> SRR959657 3 0 1 0 0 1
#> SRR959658 3 0 1 0 0 1
#> SRR959659 3 0 1 0 0 1
#> SRR959660 3 0 1 0 0 1
#> SRR959661 3 0 1 0 0 1
#> SRR959662 3 0 1 0 0 1
#> SRR959663 3 0 1 0 0 1
#> SRR959664 3 0 1 0 0 1
#> SRR959665 3 0 1 0 0 1
#> SRR959666 3 0 1 0 0 1
#> SRR959667 3 0 1 0 0 1
#> SRR959668 3 0 1 0 0 1
#> SRR959669 3 0 1 0 0 1
#> SRR959670 3 0 1 0 0 1
#> SRR959671 3 0 1 0 0 1
#> SRR959672 3 0 1 0 0 1
#> SRR959673 3 0 1 0 0 1
#> SRR959674 3 0 1 0 0 1
#> SRR959675 3 0 1 0 0 1
#> SRR959676 3 0 1 0 0 1
#> SRR959677 3 0 1 0 0 1
#> SRR959678 3 0 1 0 0 1
#> SRR959679 3 0 1 0 0 1
#> SRR959680 3 0 1 0 0 1
#> SRR959681 3 0 1 0 0 1
#> SRR959682 3 0 1 0 0 1
#> SRR959683 3 0 1 0 0 1
#> SRR959684 3 0 1 0 0 1
#> SRR959686 3 0 1 0 0 1
#> SRR959685 3 0 1 0 0 1
#> SRR959688 3 0 1 0 0 1
#> SRR959687 3 0 1 0 0 1
#> SRR959690 3 0 1 0 0 1
#> SRR959689 3 0 1 0 0 1
#> SRR959691 3 0 1 0 0 1
#> SRR959692 3 0 1 0 0 1
#> SRR959693 3 0 1 0 0 1
#> SRR959694 3 0 1 0 0 1
#> SRR959695 3 0 1 0 0 1
#> SRR959696 3 0 1 0 0 1
#> SRR959698 1 0 1 1 0 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959592 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959596 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959619 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959624 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3400 0.82832 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR959626 2 0.3400 0.82832 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR959627 2 0.3400 0.82832 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR959628 2 0.3400 0.82832 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR959629 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959637 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959642 2 0.0336 0.98311 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959643 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.98788 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3975 0.33395 0.000 0.000 0.760 0.240
#> SRR959650 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959651 3 0.0000 0.75063 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959653 3 0.0469 0.74933 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959654 3 0.0188 0.75049 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959655 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959656 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959657 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959658 3 0.0469 0.74606 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959659 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959660 3 0.4222 0.24191 0.000 0.000 0.728 0.272
#> SRR959661 3 0.4817 -0.33371 0.000 0.000 0.612 0.388
#> SRR959662 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959663 3 0.4040 0.35221 0.000 0.000 0.752 0.248
#> SRR959664 3 0.3528 0.54952 0.000 0.000 0.808 0.192
#> SRR959665 3 0.4877 -0.00334 0.000 0.000 0.592 0.408
#> SRR959666 4 0.4989 0.39012 0.000 0.000 0.472 0.528
#> SRR959667 3 0.0921 0.73533 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959668 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959669 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959670 4 0.4996 0.70006 0.000 0.000 0.484 0.516
#> SRR959671 4 0.4998 0.68055 0.000 0.000 0.488 0.512
#> SRR959672 3 0.2973 0.58082 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR959673 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959674 3 0.4040 0.31877 0.000 0.000 0.752 0.248
#> SRR959675 3 0.3942 0.34916 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR959676 3 0.0000 0.75063 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959678 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959679 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959680 3 0.0188 0.75015 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959681 3 0.0592 0.74836 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959682 4 0.4888 0.75078 0.000 0.000 0.412 0.588
#> SRR959683 4 0.4925 0.76091 0.000 0.000 0.428 0.572
#> SRR959684 3 0.3726 0.46053 0.000 0.000 0.788 0.212
#> SRR959686 3 0.4992 -0.62895 0.000 0.000 0.524 0.476
#> SRR959685 3 0.4776 -0.23327 0.000 0.000 0.624 0.376
#> SRR959688 3 0.3172 0.55256 0.000 0.000 0.840 0.160
#> SRR959687 3 0.4955 -0.53017 0.000 0.000 0.556 0.444
#> SRR959690 4 0.4941 0.76262 0.000 0.000 0.436 0.564
#> SRR959689 4 0.4948 0.75989 0.000 0.000 0.440 0.560
#> SRR959691 4 0.3801 0.63039 0.000 0.000 0.220 0.780
#> SRR959692 4 0.3837 0.63216 0.000 0.000 0.224 0.776
#> SRR959693 3 0.4564 0.30499 0.000 0.000 0.672 0.328
#> SRR959694 3 0.3486 0.55418 0.000 0.000 0.812 0.188
#> SRR959695 3 0.3486 0.55418 0.000 0.000 0.812 0.188
#> SRR959696 3 0.3356 0.56059 0.000 0.000 0.824 0.176
#> SRR959698 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0336 0.97337 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959709 1 0.0707 0.96987 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR959710 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0336 0.97329 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959714 1 0.0336 0.97329 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959715 1 0.0188 0.97429 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959716 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959718 1 0.1716 0.95033 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959719 1 0.2011 0.94223 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR959720 1 0.1637 0.95224 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR959721 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0469 0.97218 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959723 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959730 1 0.3024 0.88970 0.852 0.000 0.000 0.148
#> SRR959731 1 0.2408 0.92541 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR959732 1 0.2704 0.91145 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR959733 1 0.0707 0.96964 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR959734 1 0.1302 0.95979 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR959735 1 0.1637 0.95225 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR959736 1 0.1716 0.95029 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959737 1 0.2281 0.93137 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR959738 1 0.2345 0.92851 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR959739 1 0.2814 0.90439 0.868 0.000 0.000 0.132
#> SRR959740 1 0.3400 0.85633 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR959741 1 0.1716 0.95029 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959742 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.97516 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.5810 0.5427 0.000 0.604 0.000 0.244 0.152
#> SRR959626 2 0.5810 0.5427 0.000 0.604 0.000 0.244 0.152
#> SRR959627 2 0.5810 0.5427 0.000 0.604 0.000 0.244 0.152
#> SRR959628 2 0.5810 0.5427 0.000 0.604 0.000 0.244 0.152
#> SRR959629 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959642 2 0.1410 0.9299 0.000 0.940 0.000 0.060 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9680 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3424 0.3839 0.000 0.000 0.760 0.000 0.240
#> SRR959650 3 0.0290 0.7468 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959651 3 0.0162 0.7490 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959652 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959653 3 0.1124 0.7457 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR959654 3 0.0510 0.7488 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959655 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959656 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959657 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959658 3 0.0510 0.7430 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959659 3 0.0404 0.7467 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959660 3 0.3752 0.2418 0.000 0.000 0.708 0.000 0.292
#> SRR959661 3 0.4192 -0.2715 0.000 0.000 0.596 0.000 0.404
#> SRR959662 3 0.0290 0.7468 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959663 3 0.3861 0.4176 0.000 0.000 0.712 0.004 0.284
#> SRR959664 3 0.3274 0.5560 0.000 0.000 0.780 0.000 0.220
#> SRR959665 3 0.4249 0.0965 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR959666 5 0.4273 0.2652 0.000 0.000 0.448 0.000 0.552
#> SRR959667 3 0.0963 0.7335 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR959668 3 0.0290 0.7468 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959669 3 0.0290 0.7468 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959670 5 0.4242 0.7101 0.000 0.000 0.428 0.000 0.572
#> SRR959671 5 0.4242 0.7119 0.000 0.000 0.428 0.000 0.572
#> SRR959672 3 0.3336 0.4230 0.000 0.000 0.772 0.000 0.228
#> SRR959673 3 0.0290 0.7468 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959674 3 0.3561 0.3395 0.000 0.000 0.740 0.000 0.260
#> SRR959675 3 0.3395 0.3968 0.000 0.000 0.764 0.000 0.236
#> SRR959676 3 0.0000 0.7486 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959678 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959679 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959680 3 0.0451 0.7476 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR959681 3 0.1628 0.7399 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR959682 5 0.5847 0.6499 0.000 0.000 0.264 0.144 0.592
#> SRR959683 5 0.4201 0.7322 0.000 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR959684 3 0.5618 0.1269 0.000 0.000 0.632 0.144 0.224
#> SRR959686 5 0.4268 0.6980 0.000 0.000 0.444 0.000 0.556
#> SRR959685 3 0.4397 -0.1567 0.000 0.000 0.564 0.004 0.432
#> SRR959688 3 0.3424 0.3878 0.000 0.000 0.760 0.000 0.240
#> SRR959687 5 0.4302 0.6191 0.000 0.000 0.480 0.000 0.520
#> SRR959690 5 0.4192 0.7332 0.000 0.000 0.404 0.000 0.596
#> SRR959689 5 0.4201 0.7324 0.000 0.000 0.408 0.000 0.592
#> SRR959691 5 0.4036 0.5507 0.000 0.000 0.068 0.144 0.788
#> SRR959692 5 0.4036 0.5507 0.000 0.000 0.068 0.144 0.788
#> SRR959693 3 0.4256 0.1081 0.000 0.000 0.564 0.000 0.436
#> SRR959694 3 0.3728 0.5540 0.000 0.000 0.748 0.008 0.244
#> SRR959695 3 0.3671 0.5649 0.000 0.000 0.756 0.008 0.236
#> SRR959696 3 0.3300 0.5666 0.000 0.000 0.792 0.004 0.204
#> SRR959698 1 0.0290 0.7754 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959697 1 0.3508 0.3269 0.748 0.000 0.000 0.252 0.000
#> SRR959699 1 0.0290 0.7754 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959700 1 0.0162 0.7773 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0162 0.7767 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959705 1 0.0162 0.7767 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959706 1 0.0703 0.7621 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.3586 0.2781 0.736 0.000 0.000 0.264 0.000
#> SRR959709 1 0.4210 -0.4358 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> SRR959710 1 0.0290 0.7754 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959711 1 0.3561 0.2933 0.740 0.000 0.000 0.260 0.000
#> SRR959712 1 0.0703 0.7621 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR959713 1 0.3684 0.2008 0.720 0.000 0.000 0.280 0.000
#> SRR959714 1 0.4114 -0.3070 0.624 0.000 0.000 0.376 0.000
#> SRR959715 1 0.1121 0.7514 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959716 1 0.0404 0.7747 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959717 1 0.0404 0.7747 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959718 4 0.4437 0.8245 0.464 0.000 0.000 0.532 0.004
#> SRR959719 4 0.4294 0.8218 0.468 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR959720 1 0.3039 0.4828 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> SRR959721 1 0.0290 0.7754 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959722 1 0.3752 0.1906 0.708 0.000 0.000 0.292 0.000
#> SRR959723 1 0.3586 0.2868 0.736 0.000 0.000 0.264 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.3857 0.7434 0.312 0.000 0.000 0.688 0.000
#> SRR959731 4 0.4283 0.8254 0.456 0.000 0.000 0.544 0.000
#> SRR959732 1 0.4350 -0.1532 0.588 0.000 0.004 0.408 0.000
#> SRR959733 1 0.4210 -0.4586 0.588 0.000 0.000 0.412 0.000
#> SRR959734 1 0.4294 -0.6642 0.532 0.000 0.000 0.468 0.000
#> SRR959735 4 0.4307 0.7414 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> SRR959736 1 0.3424 0.3525 0.760 0.000 0.000 0.240 0.000
#> SRR959737 4 0.4291 0.8264 0.464 0.000 0.000 0.536 0.000
#> SRR959738 4 0.4287 0.8277 0.460 0.000 0.000 0.540 0.000
#> SRR959739 4 0.3895 0.7472 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000
#> SRR959740 4 0.3895 0.7472 0.320 0.000 0.000 0.680 0.000
#> SRR959741 1 0.3366 0.3762 0.768 0.000 0.000 0.232 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.7787 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959592 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959596 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959619 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959624 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 6 0.2912 1.0000 0.000 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR959626 6 0.2912 1.0000 0.000 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR959627 6 0.2912 1.0000 0.000 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR959628 6 0.2912 1.0000 0.000 0.216 0.000 0.000 0.000 0.784
#> SRR959629 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959637 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959642 2 0.3023 0.7759 0.000 0.828 0.000 0.140 0.000 0.032
#> SRR959643 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9715 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.5487 0.1171 0.000 0.000 0.508 0.000 0.356 0.136
#> SRR959650 3 0.2838 0.6674 0.000 0.000 0.808 0.000 0.188 0.004
#> SRR959651 3 0.2805 0.6702 0.000 0.000 0.812 0.000 0.184 0.004
#> SRR959652 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959653 3 0.1765 0.6728 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096 0.000
#> SRR959654 3 0.2219 0.6750 0.000 0.000 0.864 0.000 0.136 0.000
#> SRR959655 3 0.0291 0.6465 0.000 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR959656 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959657 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959658 3 0.2948 0.6627 0.000 0.000 0.804 0.000 0.188 0.008
#> SRR959659 3 0.3012 0.6647 0.000 0.000 0.796 0.000 0.196 0.008
#> SRR959660 3 0.5572 -0.0285 0.000 0.000 0.464 0.000 0.396 0.140
#> SRR959661 5 0.5232 0.2809 0.000 0.000 0.360 0.000 0.536 0.104
#> SRR959662 3 0.3133 0.6602 0.000 0.000 0.780 0.000 0.212 0.008
#> SRR959663 3 0.4845 0.1670 0.000 0.000 0.660 0.000 0.208 0.132
#> SRR959664 3 0.5268 0.4223 0.000 0.000 0.572 0.036 0.348 0.044
#> SRR959665 5 0.6273 0.1699 0.000 0.000 0.300 0.036 0.500 0.164
#> SRR959666 5 0.5945 0.3454 0.000 0.000 0.220 0.036 0.580 0.164
#> SRR959667 3 0.3373 0.6388 0.000 0.000 0.744 0.000 0.248 0.008
#> SRR959668 3 0.3217 0.6570 0.000 0.000 0.768 0.000 0.224 0.008
#> SRR959669 3 0.3190 0.6577 0.000 0.000 0.772 0.000 0.220 0.008
#> SRR959670 5 0.3136 0.6212 0.000 0.000 0.228 0.000 0.768 0.004
#> SRR959671 5 0.4223 0.6105 0.000 0.000 0.236 0.000 0.704 0.060
#> SRR959672 3 0.4169 0.1711 0.000 0.000 0.532 0.000 0.456 0.012
#> SRR959673 3 0.3161 0.6588 0.000 0.000 0.776 0.000 0.216 0.008
#> SRR959674 3 0.5581 0.0134 0.000 0.000 0.452 0.000 0.408 0.140
#> SRR959675 3 0.5541 0.0742 0.000 0.000 0.472 0.000 0.392 0.136
#> SRR959676 3 0.2562 0.6702 0.000 0.000 0.828 0.000 0.172 0.000
#> SRR959677 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959678 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959679 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959680 3 0.2980 0.6670 0.000 0.000 0.808 0.000 0.180 0.012
#> SRR959681 3 0.0146 0.6488 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959682 5 0.4701 0.5738 0.000 0.000 0.168 0.148 0.684 0.000
#> SRR959683 5 0.2762 0.6356 0.000 0.000 0.196 0.000 0.804 0.000
#> SRR959684 3 0.5607 0.1109 0.000 0.000 0.532 0.148 0.316 0.004
#> SRR959686 5 0.3398 0.6102 0.000 0.000 0.252 0.000 0.740 0.008
#> SRR959685 3 0.5276 -0.1353 0.000 0.000 0.564 0.000 0.312 0.124
#> SRR959688 3 0.4039 0.2703 0.000 0.000 0.568 0.000 0.424 0.008
#> SRR959687 5 0.4527 0.5388 0.000 0.000 0.272 0.000 0.660 0.068
#> SRR959690 5 0.2912 0.6350 0.000 0.000 0.216 0.000 0.784 0.000
#> SRR959689 5 0.2883 0.6359 0.000 0.000 0.212 0.000 0.788 0.000
#> SRR959691 5 0.3351 0.4322 0.000 0.000 0.004 0.168 0.800 0.028
#> SRR959692 5 0.3351 0.4322 0.000 0.000 0.004 0.168 0.800 0.028
#> SRR959693 5 0.5160 0.0422 0.000 0.000 0.352 0.036 0.576 0.036
#> SRR959694 3 0.3502 0.4616 0.000 0.000 0.800 0.016 0.160 0.024
#> SRR959695 3 0.3465 0.4670 0.000 0.000 0.804 0.016 0.156 0.024
#> SRR959696 3 0.5149 0.4539 0.000 0.000 0.596 0.036 0.328 0.040
#> SRR959698 1 0.1007 0.7708 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.3547 0.3563 0.696 0.000 0.000 0.300 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.1007 0.7708 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0858 0.7750 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004 0.000
#> SRR959701 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959702 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959703 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959704 1 0.0291 0.7806 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR959705 1 0.0291 0.7806 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR959706 1 0.1196 0.7667 0.952 0.000 0.000 0.040 0.000 0.008
#> SRR959707 1 0.0603 0.7799 0.980 0.000 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR959708 1 0.3489 0.3261 0.708 0.000 0.000 0.288 0.000 0.004
#> SRR959709 1 0.3998 -0.4420 0.504 0.000 0.000 0.492 0.000 0.004
#> SRR959710 1 0.1411 0.7677 0.936 0.000 0.000 0.060 0.000 0.004
#> SRR959711 1 0.3547 0.3354 0.696 0.000 0.000 0.300 0.004 0.000
#> SRR959712 1 0.1333 0.7627 0.944 0.000 0.000 0.048 0.000 0.008
#> SRR959713 1 0.3601 0.2453 0.684 0.000 0.000 0.312 0.000 0.004
#> SRR959714 1 0.3907 -0.2173 0.588 0.000 0.000 0.408 0.000 0.004
#> SRR959715 1 0.2070 0.7409 0.892 0.000 0.000 0.100 0.000 0.008
#> SRR959716 1 0.1531 0.7646 0.928 0.000 0.000 0.068 0.000 0.004
#> SRR959717 1 0.1531 0.7646 0.928 0.000 0.000 0.068 0.000 0.004
#> SRR959718 4 0.3881 0.7445 0.396 0.000 0.000 0.600 0.000 0.004
#> SRR959719 4 0.3782 0.7273 0.412 0.000 0.000 0.588 0.000 0.000
#> SRR959720 1 0.3421 0.3892 0.736 0.000 0.000 0.256 0.000 0.008
#> SRR959721 1 0.1349 0.7686 0.940 0.000 0.000 0.056 0.000 0.004
#> SRR959722 1 0.3756 0.2024 0.644 0.000 0.000 0.352 0.000 0.004
#> SRR959723 1 0.3652 0.2918 0.672 0.000 0.000 0.324 0.000 0.004
#> SRR959724 1 0.0363 0.7812 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959726 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959727 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959729 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959728 1 0.0603 0.7799 0.980 0.000 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR959730 4 0.2597 0.6715 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000 0.000
#> SRR959731 4 0.3634 0.7446 0.356 0.000 0.000 0.644 0.000 0.000
#> SRR959732 4 0.3989 0.2543 0.468 0.000 0.000 0.528 0.000 0.004
#> SRR959733 1 0.4114 -0.3881 0.532 0.000 0.000 0.460 0.004 0.004
#> SRR959734 4 0.3950 0.6360 0.432 0.000 0.000 0.564 0.000 0.004
#> SRR959735 4 0.3937 0.6572 0.424 0.000 0.000 0.572 0.000 0.004
#> SRR959736 1 0.3528 0.2798 0.700 0.000 0.000 0.296 0.000 0.004
#> SRR959737 4 0.3727 0.7504 0.388 0.000 0.000 0.612 0.000 0.000
#> SRR959738 4 0.3706 0.7531 0.380 0.000 0.000 0.620 0.000 0.000
#> SRR959739 4 0.2912 0.6846 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000 0.000
#> SRR959740 4 0.2912 0.6846 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000 0.000
#> SRR959741 1 0.3448 0.3216 0.716 0.000 0.000 0.280 0.000 0.004
#> SRR959742 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959743 1 0.0146 0.7815 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR959744 1 0.0458 0.7805 0.984 0.000 0.000 0.016 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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.999 1.000 0.4730 0.527 0.527
#> 3 3 0.828 0.898 0.922 0.3630 0.804 0.629
#> 4 4 0.809 0.786 0.857 0.1094 0.952 0.857
#> 5 5 0.825 0.756 0.837 0.0474 0.947 0.818
#> 6 6 0.819 0.665 0.799 0.0243 0.991 0.964
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
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959597 2 0.1414 0.980 0.020 0.980
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959611 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959613 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959614 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959625 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959626 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959627 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959628 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959652 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959653 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959654 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959655 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959656 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959658 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959667 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959668 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959669 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959670 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959674 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959680 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959681 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959682 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959690 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959719 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959720 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959731 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959732 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959734 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959735 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959736 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959737 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959738 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959739 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959740 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959741 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.1182 0.976 0.012 0.976 0.012
#> SRR959598 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0237 0.991 0.004 0.996 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0237 0.991 0.004 0.996 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR959614 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR959615 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3045 0.931 0.020 0.916 0.064
#> SRR959626 2 0.3045 0.931 0.020 0.916 0.064
#> SRR959627 2 0.3045 0.931 0.020 0.916 0.064
#> SRR959628 2 0.3045 0.931 0.020 0.916 0.064
#> SRR959629 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.5810 0.712 0.336 0.000 0.664
#> SRR959650 3 0.1860 0.805 0.052 0.000 0.948
#> SRR959651 3 0.1753 0.804 0.048 0.000 0.952
#> SRR959652 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959653 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959654 3 0.1643 0.798 0.044 0.000 0.956
#> SRR959655 3 0.1860 0.805 0.052 0.000 0.948
#> SRR959656 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959657 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959658 3 0.2066 0.807 0.060 0.000 0.940
#> SRR959659 3 0.1860 0.806 0.052 0.000 0.948
#> SRR959660 3 0.5835 0.712 0.340 0.000 0.660
#> SRR959661 3 0.5988 0.689 0.368 0.000 0.632
#> SRR959662 3 0.1753 0.804 0.048 0.000 0.952
#> SRR959663 3 0.5835 0.713 0.340 0.000 0.660
#> SRR959664 3 0.3619 0.788 0.136 0.000 0.864
#> SRR959665 3 0.6180 0.610 0.416 0.000 0.584
#> SRR959666 3 0.6126 0.640 0.400 0.000 0.600
#> SRR959667 3 0.2537 0.805 0.080 0.000 0.920
#> SRR959668 3 0.1860 0.805 0.052 0.000 0.948
#> SRR959669 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959670 3 0.5988 0.686 0.368 0.000 0.632
#> SRR959671 3 0.5988 0.689 0.368 0.000 0.632
#> SRR959672 3 0.5560 0.739 0.300 0.000 0.700
#> SRR959673 3 0.1643 0.802 0.044 0.000 0.956
#> SRR959674 3 0.5810 0.712 0.336 0.000 0.664
#> SRR959675 3 0.5835 0.714 0.340 0.000 0.660
#> SRR959676 3 0.1643 0.798 0.044 0.000 0.956
#> SRR959677 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959678 3 0.1860 0.805 0.052 0.000 0.948
#> SRR959679 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959680 3 0.1860 0.805 0.052 0.000 0.948
#> SRR959681 3 0.1964 0.806 0.056 0.000 0.944
#> SRR959682 3 0.6062 0.668 0.384 0.000 0.616
#> SRR959683 3 0.6045 0.674 0.380 0.000 0.620
#> SRR959684 3 0.5216 0.754 0.260 0.000 0.740
#> SRR959686 3 0.6062 0.668 0.384 0.000 0.616
#> SRR959685 3 0.6008 0.686 0.372 0.000 0.628
#> SRR959688 3 0.5016 0.765 0.240 0.000 0.760
#> SRR959687 3 0.6008 0.685 0.372 0.000 0.628
#> SRR959690 3 0.6045 0.674 0.380 0.000 0.620
#> SRR959689 3 0.5988 0.686 0.368 0.000 0.632
#> SRR959691 3 0.6180 0.610 0.416 0.000 0.584
#> SRR959692 3 0.6180 0.610 0.416 0.000 0.584
#> SRR959693 3 0.5968 0.684 0.364 0.000 0.636
#> SRR959694 3 0.2711 0.795 0.088 0.000 0.912
#> SRR959695 3 0.2796 0.796 0.092 0.000 0.908
#> SRR959696 3 0.2625 0.796 0.084 0.000 0.916
#> SRR959698 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1964 0.943 0.944 0.000 0.056
#> SRR959699 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0592 0.946 0.988 0.000 0.012
#> SRR959701 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.0747 0.938 0.984 0.000 0.016
#> SRR959703 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959705 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959706 1 0.0592 0.947 0.988 0.000 0.012
#> SRR959707 1 0.1289 0.950 0.968 0.000 0.032
#> SRR959708 1 0.2165 0.943 0.936 0.000 0.064
#> SRR959709 1 0.2356 0.934 0.928 0.000 0.072
#> SRR959710 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959711 1 0.2165 0.940 0.936 0.000 0.064
#> SRR959712 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959713 1 0.1964 0.943 0.944 0.000 0.056
#> SRR959714 1 0.2261 0.937 0.932 0.000 0.068
#> SRR959715 1 0.0424 0.951 0.992 0.000 0.008
#> SRR959716 1 0.0592 0.947 0.988 0.000 0.012
#> SRR959717 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959718 1 0.2537 0.931 0.920 0.000 0.080
#> SRR959719 1 0.2625 0.931 0.916 0.000 0.084
#> SRR959720 1 0.1753 0.947 0.952 0.000 0.048
#> SRR959721 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959722 1 0.2261 0.943 0.932 0.000 0.068
#> SRR959723 1 0.1964 0.943 0.944 0.000 0.056
#> SRR959724 1 0.0000 0.948 1.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959729 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.0592 0.947 0.988 0.000 0.012
#> SRR959730 1 0.3340 0.874 0.880 0.000 0.120
#> SRR959731 1 0.2448 0.930 0.924 0.000 0.076
#> SRR959732 1 0.2711 0.907 0.912 0.000 0.088
#> SRR959733 1 0.2448 0.932 0.924 0.000 0.076
#> SRR959734 1 0.2448 0.930 0.924 0.000 0.076
#> SRR959735 1 0.2261 0.937 0.932 0.000 0.068
#> SRR959736 1 0.1860 0.945 0.948 0.000 0.052
#> SRR959737 1 0.2537 0.931 0.920 0.000 0.080
#> SRR959738 1 0.2448 0.930 0.924 0.000 0.076
#> SRR959739 1 0.3340 0.874 0.880 0.000 0.120
#> SRR959740 1 0.3340 0.874 0.880 0.000 0.120
#> SRR959741 1 0.1753 0.943 0.952 0.000 0.048
#> SRR959742 1 0.0592 0.946 0.988 0.000 0.012
#> SRR959743 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
#> SRR959744 1 0.0237 0.950 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0469 0.975 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959592 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0469 0.975 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959596 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.2342 0.921 0.000 0.912 0.008 0.080
#> SRR959598 2 0.0188 0.978 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959599 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0336 0.976 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959606 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0817 0.969 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR959608 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0188 0.978 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959612 2 0.0336 0.977 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959613 2 0.1488 0.950 0.000 0.956 0.032 0.012
#> SRR959614 2 0.1488 0.950 0.000 0.956 0.032 0.012
#> SRR959615 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0927 0.967 0.000 0.976 0.008 0.016
#> SRR959618 2 0.0336 0.976 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959619 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0188 0.978 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959621 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0469 0.975 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959624 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.4008 0.760 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR959626 2 0.4008 0.760 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR959627 2 0.4008 0.760 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR959628 2 0.4008 0.760 0.000 0.756 0.000 0.244
#> SRR959629 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0469 0.975 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959637 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0592 0.973 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959642 2 0.0469 0.975 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959643 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2760 0.590 0.000 0.000 0.872 0.128
#> SRR959650 4 0.4933 0.847 0.000 0.000 0.432 0.568
#> SRR959651 4 0.4933 0.847 0.000 0.000 0.432 0.568
#> SRR959652 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959653 4 0.4933 0.847 0.000 0.000 0.432 0.568
#> SRR959654 4 0.4776 0.799 0.000 0.000 0.376 0.624
#> SRR959655 4 0.4907 0.848 0.000 0.000 0.420 0.580
#> SRR959656 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959657 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959658 3 0.4907 -0.535 0.000 0.000 0.580 0.420
#> SRR959659 3 0.4955 -0.594 0.000 0.000 0.556 0.444
#> SRR959660 3 0.1940 0.642 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR959661 3 0.1022 0.669 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR959662 3 0.4925 -0.543 0.000 0.000 0.572 0.428
#> SRR959663 3 0.2647 0.614 0.000 0.000 0.880 0.120
#> SRR959664 4 0.4804 0.247 0.000 0.000 0.384 0.616
#> SRR959665 3 0.4222 0.532 0.000 0.000 0.728 0.272
#> SRR959666 3 0.4222 0.535 0.000 0.000 0.728 0.272
#> SRR959667 3 0.4830 -0.455 0.000 0.000 0.608 0.392
#> SRR959668 4 0.4992 0.783 0.000 0.000 0.476 0.524
#> SRR959669 3 0.4998 -0.628 0.000 0.000 0.512 0.488
#> SRR959670 3 0.0592 0.671 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959671 3 0.0921 0.670 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959672 3 0.2530 0.562 0.000 0.000 0.888 0.112
#> SRR959673 4 0.4996 0.768 0.000 0.000 0.484 0.516
#> SRR959674 3 0.2149 0.633 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR959675 3 0.2281 0.627 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR959676 4 0.4746 0.795 0.000 0.000 0.368 0.632
#> SRR959677 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959678 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959679 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959680 4 0.4972 0.817 0.000 0.000 0.456 0.544
#> SRR959681 4 0.4916 0.852 0.000 0.000 0.424 0.576
#> SRR959682 3 0.2814 0.602 0.000 0.000 0.868 0.132
#> SRR959683 3 0.0336 0.669 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959684 3 0.4356 0.494 0.000 0.000 0.708 0.292
#> SRR959686 3 0.0592 0.671 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959685 3 0.1716 0.660 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR959688 3 0.3801 0.324 0.000 0.000 0.780 0.220
#> SRR959687 3 0.1474 0.667 0.000 0.000 0.948 0.052
#> SRR959690 3 0.0469 0.669 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959689 3 0.0188 0.670 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959691 3 0.4500 0.475 0.000 0.000 0.684 0.316
#> SRR959692 3 0.4500 0.475 0.000 0.000 0.684 0.316
#> SRR959693 3 0.4830 0.438 0.000 0.000 0.608 0.392
#> SRR959694 4 0.3649 0.587 0.000 0.000 0.204 0.796
#> SRR959695 4 0.3649 0.590 0.000 0.000 0.204 0.796
#> SRR959696 4 0.3726 0.581 0.000 0.000 0.212 0.788
#> SRR959698 1 0.0469 0.853 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959697 1 0.4262 0.809 0.756 0.000 0.236 0.008
#> SRR959699 1 0.0469 0.853 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959700 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959701 1 0.0188 0.853 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.0188 0.853 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959704 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959705 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959706 1 0.0376 0.854 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR959707 1 0.1209 0.854 0.964 0.000 0.032 0.004
#> SRR959708 1 0.4262 0.808 0.756 0.000 0.236 0.008
#> SRR959709 1 0.4606 0.793 0.724 0.000 0.264 0.012
#> SRR959710 1 0.0657 0.854 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR959711 1 0.4711 0.808 0.740 0.000 0.236 0.024
#> SRR959712 1 0.1151 0.852 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR959713 1 0.5052 0.793 0.720 0.000 0.244 0.036
#> SRR959714 1 0.5085 0.785 0.708 0.000 0.260 0.032
#> SRR959715 1 0.1174 0.854 0.968 0.000 0.012 0.020
#> SRR959716 1 0.0657 0.854 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR959717 1 0.1305 0.848 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR959718 1 0.4539 0.789 0.720 0.000 0.272 0.008
#> SRR959719 1 0.4663 0.788 0.716 0.000 0.272 0.012
#> SRR959720 1 0.3636 0.831 0.820 0.000 0.172 0.008
#> SRR959721 1 0.0524 0.854 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR959722 1 0.4502 0.807 0.748 0.000 0.236 0.016
#> SRR959723 1 0.4502 0.807 0.748 0.000 0.236 0.016
#> SRR959724 1 0.0188 0.853 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959725 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959726 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959727 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959729 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959728 1 0.0188 0.854 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959730 1 0.7086 0.638 0.548 0.000 0.292 0.160
#> SRR959731 1 0.5157 0.773 0.688 0.000 0.284 0.028
#> SRR959732 1 0.6352 0.731 0.656 0.000 0.188 0.156
#> SRR959733 1 0.5050 0.790 0.704 0.000 0.268 0.028
#> SRR959734 1 0.4663 0.789 0.716 0.000 0.272 0.012
#> SRR959735 1 0.4690 0.796 0.724 0.000 0.260 0.016
#> SRR959736 1 0.3710 0.825 0.804 0.000 0.192 0.004
#> SRR959737 1 0.4663 0.788 0.716 0.000 0.272 0.012
#> SRR959738 1 0.4857 0.777 0.700 0.000 0.284 0.016
#> SRR959739 1 0.7013 0.642 0.556 0.000 0.292 0.152
#> SRR959740 1 0.7013 0.642 0.556 0.000 0.292 0.152
#> SRR959741 1 0.4104 0.827 0.808 0.000 0.164 0.028
#> SRR959742 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959743 1 0.0469 0.852 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959744 1 0.0000 0.853 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.1106 0.959 0.012 0.964 0.024 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.1195 0.957 0.012 0.960 0.028 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.2838 0.898 0.036 0.884 0.072 0.000 0.008
#> SRR959598 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0290 0.972 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.1117 0.960 0.020 0.964 0.016 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0290 0.973 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.1179 0.957 0.004 0.964 0.016 0.000 0.016
#> SRR959614 2 0.1179 0.957 0.004 0.964 0.016 0.000 0.016
#> SRR959615 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.1117 0.958 0.000 0.964 0.020 0.000 0.016
#> SRR959618 2 0.0693 0.967 0.012 0.980 0.008 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.1106 0.959 0.012 0.964 0.024 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.4888 0.740 0.176 0.724 0.096 0.000 0.004
#> SRR959626 2 0.4888 0.740 0.176 0.724 0.096 0.000 0.004
#> SRR959627 2 0.4888 0.740 0.176 0.724 0.096 0.000 0.004
#> SRR959628 2 0.4888 0.740 0.176 0.724 0.096 0.000 0.004
#> SRR959629 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.1106 0.959 0.012 0.964 0.024 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.1195 0.957 0.012 0.960 0.028 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.1195 0.958 0.012 0.960 0.028 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0290 0.974 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0290 0.974 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0162 0.974 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959649 5 0.1965 0.662 0.000 0.000 0.096 0.000 0.904
#> SRR959650 3 0.4201 0.800 0.000 0.000 0.592 0.000 0.408
#> SRR959651 3 0.4192 0.804 0.000 0.000 0.596 0.000 0.404
#> SRR959652 3 0.4150 0.815 0.000 0.000 0.612 0.000 0.388
#> SRR959653 3 0.4171 0.809 0.000 0.000 0.604 0.000 0.396
#> SRR959654 3 0.4640 0.772 0.016 0.000 0.584 0.000 0.400
#> SRR959655 3 0.4276 0.813 0.000 0.000 0.616 0.004 0.380
#> SRR959656 3 0.4138 0.815 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR959657 3 0.4138 0.815 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR959658 5 0.3949 0.110 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> SRR959659 5 0.3741 0.367 0.000 0.000 0.264 0.004 0.732
#> SRR959660 5 0.1544 0.683 0.000 0.000 0.068 0.000 0.932
#> SRR959661 5 0.1197 0.692 0.000 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR959662 5 0.3876 0.170 0.000 0.000 0.316 0.000 0.684
#> SRR959663 5 0.2230 0.651 0.000 0.000 0.116 0.000 0.884
#> SRR959664 3 0.4561 -0.266 0.008 0.000 0.504 0.000 0.488
#> SRR959665 5 0.4003 0.501 0.008 0.000 0.288 0.000 0.704
#> SRR959666 5 0.3980 0.502 0.008 0.000 0.284 0.000 0.708
#> SRR959667 5 0.3928 0.236 0.000 0.000 0.296 0.004 0.700
#> SRR959668 5 0.4150 -0.174 0.000 0.000 0.388 0.000 0.612
#> SRR959669 5 0.3949 0.110 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> SRR959670 5 0.1202 0.694 0.004 0.000 0.032 0.004 0.960
#> SRR959671 5 0.1124 0.698 0.004 0.000 0.036 0.000 0.960
#> SRR959672 5 0.2068 0.666 0.004 0.000 0.092 0.000 0.904
#> SRR959673 5 0.4150 -0.174 0.000 0.000 0.388 0.000 0.612
#> SRR959674 5 0.1608 0.681 0.000 0.000 0.072 0.000 0.928
#> SRR959675 5 0.1908 0.666 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR959676 3 0.4760 0.741 0.020 0.000 0.564 0.000 0.416
#> SRR959677 3 0.4276 0.814 0.004 0.000 0.616 0.000 0.380
#> SRR959678 3 0.4264 0.813 0.004 0.000 0.620 0.000 0.376
#> SRR959679 3 0.4138 0.815 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR959680 3 0.4306 0.616 0.000 0.000 0.508 0.000 0.492
#> SRR959681 3 0.4138 0.815 0.000 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR959682 5 0.2628 0.618 0.028 0.000 0.088 0.000 0.884
#> SRR959683 5 0.0000 0.696 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959684 5 0.3760 0.599 0.028 0.000 0.188 0.000 0.784
#> SRR959686 5 0.0451 0.696 0.004 0.000 0.008 0.000 0.988
#> SRR959685 5 0.1928 0.687 0.004 0.000 0.072 0.004 0.920
#> SRR959688 5 0.2806 0.581 0.004 0.000 0.152 0.000 0.844
#> SRR959687 5 0.0566 0.697 0.004 0.000 0.012 0.000 0.984
#> SRR959690 5 0.0727 0.692 0.004 0.000 0.012 0.004 0.980
#> SRR959689 5 0.0613 0.693 0.004 0.000 0.008 0.004 0.984
#> SRR959691 5 0.4603 0.434 0.032 0.000 0.300 0.000 0.668
#> SRR959692 5 0.4603 0.434 0.032 0.000 0.300 0.000 0.668
#> SRR959693 5 0.4380 0.428 0.008 0.000 0.376 0.000 0.616
#> SRR959694 3 0.2763 0.552 0.004 0.000 0.848 0.000 0.148
#> SRR959695 3 0.2806 0.561 0.004 0.000 0.844 0.000 0.152
#> SRR959696 3 0.3093 0.525 0.008 0.000 0.824 0.000 0.168
#> SRR959698 1 0.3932 0.818 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR959697 4 0.3109 0.704 0.200 0.000 0.000 0.800 0.000
#> SRR959699 1 0.3913 0.823 0.676 0.000 0.000 0.324 0.000
#> SRR959700 1 0.3242 0.908 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000
#> SRR959701 1 0.3452 0.903 0.756 0.000 0.000 0.244 0.000
#> SRR959702 1 0.3452 0.897 0.756 0.000 0.000 0.244 0.000
#> SRR959703 1 0.3242 0.911 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000
#> SRR959704 1 0.3274 0.913 0.780 0.000 0.000 0.220 0.000
#> SRR959705 1 0.3242 0.911 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000
#> SRR959706 4 0.4182 0.327 0.400 0.000 0.000 0.600 0.000
#> SRR959707 4 0.4015 0.466 0.348 0.000 0.000 0.652 0.000
#> SRR959708 4 0.2561 0.747 0.144 0.000 0.000 0.856 0.000
#> SRR959709 4 0.1478 0.752 0.064 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR959710 4 0.4138 0.220 0.384 0.000 0.000 0.616 0.000
#> SRR959711 4 0.2852 0.707 0.172 0.000 0.000 0.828 0.000
#> SRR959712 4 0.4101 0.398 0.372 0.000 0.000 0.628 0.000
#> SRR959713 4 0.2424 0.753 0.132 0.000 0.000 0.868 0.000
#> SRR959714 4 0.2230 0.755 0.116 0.000 0.000 0.884 0.000
#> SRR959715 4 0.3816 0.467 0.304 0.000 0.000 0.696 0.000
#> SRR959716 4 0.4074 0.277 0.364 0.000 0.000 0.636 0.000
#> SRR959717 4 0.4161 0.227 0.392 0.000 0.000 0.608 0.000
#> SRR959718 4 0.1732 0.751 0.080 0.000 0.000 0.920 0.000
#> SRR959719 4 0.1851 0.753 0.088 0.000 0.000 0.912 0.000
#> SRR959720 4 0.2516 0.739 0.140 0.000 0.000 0.860 0.000
#> SRR959721 4 0.4101 0.257 0.372 0.000 0.000 0.628 0.000
#> SRR959722 4 0.2020 0.750 0.100 0.000 0.000 0.900 0.000
#> SRR959723 4 0.2127 0.746 0.108 0.000 0.000 0.892 0.000
#> SRR959724 1 0.3837 0.816 0.692 0.000 0.000 0.308 0.000
#> SRR959725 1 0.3274 0.911 0.780 0.000 0.000 0.220 0.000
#> SRR959726 1 0.3305 0.912 0.776 0.000 0.000 0.224 0.000
#> SRR959727 1 0.3274 0.911 0.780 0.000 0.000 0.220 0.000
#> SRR959729 1 0.3305 0.912 0.776 0.000 0.000 0.224 0.000
#> SRR959728 1 0.4294 0.340 0.532 0.000 0.000 0.468 0.000
#> SRR959730 4 0.2871 0.653 0.040 0.000 0.088 0.872 0.000
#> SRR959731 4 0.0510 0.740 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000
#> SRR959732 4 0.4521 0.632 0.164 0.000 0.088 0.748 0.000
#> SRR959733 4 0.2891 0.673 0.176 0.000 0.000 0.824 0.000
#> SRR959734 4 0.0880 0.747 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR959735 4 0.0880 0.745 0.032 0.000 0.000 0.968 0.000
#> SRR959736 4 0.3242 0.670 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000
#> SRR959737 4 0.1478 0.747 0.064 0.000 0.000 0.936 0.000
#> SRR959738 4 0.1410 0.746 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> SRR959739 4 0.3758 0.667 0.096 0.000 0.088 0.816 0.000
#> SRR959740 4 0.3810 0.667 0.100 0.000 0.088 0.812 0.000
#> SRR959741 4 0.3395 0.655 0.236 0.000 0.000 0.764 0.000
#> SRR959742 1 0.3210 0.910 0.788 0.000 0.000 0.212 0.000
#> SRR959743 1 0.3242 0.909 0.784 0.000 0.000 0.216 0.000
#> SRR959744 1 0.3966 0.783 0.664 0.000 0.000 0.336 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.1549 0.94135 0.044 0.936 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR959592 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959593 2 0.0000 0.96746 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959595 2 0.1633 0.93866 0.044 0.932 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR959596 2 0.0000 0.96746 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.1674 0.93350 0.004 0.924 0.000 0.000 0.004 0.068
#> SRR959598 2 0.0458 0.96612 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959599 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959600 2 0.0146 0.96743 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959601 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959602 2 0.0458 0.96570 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959603 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959604 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959605 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959606 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959607 2 0.0935 0.95779 0.004 0.964 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR959608 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959609 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959610 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959611 2 0.0790 0.96077 0.000 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR959612 2 0.0632 0.96346 0.000 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR959613 2 0.1003 0.95388 0.000 0.964 0.000 0.004 0.004 0.028
#> SRR959614 2 0.1003 0.95388 0.000 0.964 0.000 0.004 0.004 0.028
#> SRR959615 2 0.0458 0.96570 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959616 2 0.0363 0.96613 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959617 2 0.1219 0.95142 0.000 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> SRR959618 2 0.0603 0.96468 0.004 0.980 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959619 2 0.0458 0.96570 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959620 2 0.0547 0.96476 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR959621 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959622 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959623 2 0.1257 0.95153 0.028 0.952 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR959624 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959625 2 0.3606 0.69860 0.000 0.724 0.008 0.000 0.004 0.264
#> SRR959626 2 0.3606 0.69860 0.000 0.724 0.008 0.000 0.004 0.264
#> SRR959627 2 0.3606 0.69860 0.000 0.724 0.008 0.000 0.004 0.264
#> SRR959628 2 0.3606 0.69860 0.000 0.724 0.008 0.000 0.004 0.264
#> SRR959629 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959630 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959631 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959632 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959633 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959634 2 0.0000 0.96746 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959636 2 0.1633 0.93866 0.044 0.932 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR959637 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959638 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959639 2 0.0146 0.96749 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959640 2 0.0260 0.96704 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR959641 2 0.1789 0.93383 0.044 0.924 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR959642 2 0.1863 0.93247 0.044 0.920 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR959643 2 0.0363 0.96668 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959644 2 0.0458 0.96570 0.000 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959645 2 0.0260 0.96706 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR959646 2 0.0260 0.96706 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR959647 2 0.0260 0.96714 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR959648 2 0.0260 0.96714 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR959649 5 0.2909 0.53859 0.000 0.000 0.136 0.000 0.836 0.028
#> SRR959650 3 0.3619 0.70886 0.000 0.000 0.680 0.000 0.316 0.004
#> SRR959651 3 0.3565 0.72181 0.000 0.000 0.692 0.000 0.304 0.004
#> SRR959652 3 0.3076 0.78080 0.000 0.000 0.760 0.000 0.240 0.000
#> SRR959653 3 0.3512 0.76057 0.008 0.000 0.720 0.000 0.272 0.000
#> SRR959654 3 0.4181 0.70939 0.052 0.000 0.700 0.000 0.248 0.000
#> SRR959655 3 0.3109 0.78001 0.000 0.000 0.772 0.000 0.224 0.004
#> SRR959656 3 0.3023 0.78082 0.000 0.000 0.768 0.000 0.232 0.000
#> SRR959657 3 0.3050 0.78167 0.000 0.000 0.764 0.000 0.236 0.000
#> SRR959658 5 0.4355 -0.03044 0.000 0.000 0.420 0.000 0.556 0.024
#> SRR959659 5 0.4246 0.06002 0.000 0.000 0.400 0.000 0.580 0.020
#> SRR959660 5 0.1806 0.53081 0.000 0.000 0.088 0.000 0.908 0.004
#> SRR959661 5 0.2740 0.49660 0.000 0.000 0.060 0.000 0.864 0.076
#> SRR959662 5 0.4344 0.15343 0.000 0.000 0.356 0.000 0.612 0.032
#> SRR959663 5 0.3431 0.45047 0.000 0.000 0.228 0.000 0.756 0.016
#> SRR959664 3 0.5112 -0.10780 0.000 0.000 0.536 0.000 0.376 0.088
#> SRR959665 5 0.4641 -0.22290 0.000 0.000 0.200 0.000 0.684 0.116
#> SRR959666 5 0.4695 -0.21249 0.000 0.000 0.208 0.000 0.676 0.116
#> SRR959667 5 0.4409 0.11786 0.000 0.000 0.380 0.000 0.588 0.032
#> SRR959668 5 0.4072 -0.10432 0.000 0.000 0.448 0.000 0.544 0.008
#> SRR959669 5 0.4093 0.00871 0.000 0.000 0.404 0.000 0.584 0.012
#> SRR959670 5 0.3053 0.41414 0.004 0.000 0.024 0.000 0.828 0.144
#> SRR959671 5 0.3139 0.42232 0.000 0.000 0.032 0.000 0.816 0.152
#> SRR959672 5 0.3367 0.52544 0.000 0.000 0.104 0.000 0.816 0.080
#> SRR959673 5 0.4045 -0.06550 0.000 0.000 0.428 0.000 0.564 0.008
#> SRR959674 5 0.2070 0.53202 0.000 0.000 0.092 0.000 0.896 0.012
#> SRR959675 5 0.2266 0.53704 0.000 0.000 0.108 0.000 0.880 0.012
#> SRR959676 3 0.4313 0.67807 0.048 0.000 0.668 0.000 0.284 0.000
#> SRR959677 3 0.3240 0.77885 0.004 0.000 0.752 0.000 0.244 0.000
#> SRR959678 3 0.3126 0.77894 0.000 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000
#> SRR959679 3 0.3101 0.77873 0.000 0.000 0.756 0.000 0.244 0.000
#> SRR959680 3 0.4083 0.35454 0.000 0.000 0.532 0.000 0.460 0.008
#> SRR959681 3 0.3126 0.77794 0.000 0.000 0.752 0.000 0.248 0.000
#> SRR959682 5 0.4256 -0.27677 0.000 0.000 0.016 0.000 0.520 0.464
#> SRR959683 5 0.4034 0.21764 0.000 0.000 0.020 0.000 0.652 0.328
#> SRR959684 5 0.5711 0.26811 0.000 0.000 0.208 0.000 0.516 0.276
#> SRR959686 5 0.3586 0.31221 0.000 0.000 0.012 0.000 0.720 0.268
#> SRR959685 5 0.3776 0.40851 0.000 0.000 0.196 0.000 0.756 0.048
#> SRR959688 5 0.4198 0.44822 0.000 0.000 0.232 0.000 0.708 0.060
#> SRR959687 5 0.3217 0.34896 0.000 0.000 0.008 0.000 0.768 0.224
#> SRR959690 5 0.4153 0.15834 0.008 0.000 0.012 0.000 0.640 0.340
#> SRR959689 5 0.3766 0.25106 0.000 0.000 0.012 0.000 0.684 0.304
#> SRR959691 6 0.5711 1.00000 0.000 0.000 0.180 0.000 0.328 0.492
#> SRR959692 6 0.5711 1.00000 0.000 0.000 0.180 0.000 0.328 0.492
#> SRR959693 5 0.6026 -0.30931 0.000 0.000 0.376 0.000 0.380 0.244
#> SRR959694 3 0.1765 0.57700 0.000 0.000 0.924 0.000 0.052 0.024
#> SRR959695 3 0.1887 0.57889 0.012 0.000 0.924 0.000 0.048 0.016
#> SRR959696 3 0.3806 0.46116 0.000 0.000 0.772 0.000 0.152 0.076
#> SRR959698 1 0.3534 0.78486 0.716 0.000 0.000 0.276 0.000 0.008
#> SRR959697 4 0.4906 0.58043 0.212 0.000 0.000 0.652 0.000 0.136
#> SRR959699 1 0.3555 0.78163 0.712 0.000 0.000 0.280 0.000 0.008
#> SRR959700 1 0.2562 0.84716 0.828 0.000 0.000 0.172 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.2882 0.85541 0.812 0.000 0.000 0.180 0.000 0.008
#> SRR959702 1 0.2814 0.84980 0.820 0.000 0.000 0.172 0.000 0.008
#> SRR959703 1 0.2378 0.85970 0.848 0.000 0.000 0.152 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.2454 0.85913 0.840 0.000 0.000 0.160 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.2631 0.85453 0.820 0.000 0.000 0.180 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.4731 0.20471 0.524 0.000 0.000 0.428 0.000 0.048
#> SRR959707 4 0.4763 0.18964 0.412 0.000 0.000 0.536 0.000 0.052
#> SRR959708 4 0.4728 0.62405 0.176 0.000 0.000 0.680 0.000 0.144
#> SRR959709 4 0.2182 0.67337 0.076 0.000 0.004 0.900 0.000 0.020
#> SRR959710 4 0.4876 -0.10544 0.444 0.000 0.004 0.504 0.000 0.048
#> SRR959711 4 0.4756 0.59561 0.200 0.000 0.000 0.672 0.000 0.128
#> SRR959712 4 0.4928 -0.04373 0.444 0.000 0.004 0.500 0.000 0.052
#> SRR959713 4 0.3887 0.66658 0.104 0.000 0.004 0.780 0.000 0.112
#> SRR959714 4 0.2917 0.67487 0.104 0.000 0.004 0.852 0.000 0.040
#> SRR959715 4 0.4780 0.07281 0.408 0.000 0.004 0.544 0.000 0.044
#> SRR959716 4 0.4866 -0.07075 0.432 0.000 0.004 0.516 0.000 0.048
#> SRR959717 4 0.4741 -0.04226 0.420 0.000 0.004 0.536 0.000 0.040
#> SRR959718 4 0.2868 0.67192 0.112 0.000 0.004 0.852 0.000 0.032
#> SRR959719 4 0.2333 0.67529 0.092 0.000 0.000 0.884 0.000 0.024
#> SRR959720 4 0.4082 0.65486 0.156 0.000 0.004 0.756 0.000 0.084
#> SRR959721 4 0.4850 -0.13286 0.448 0.000 0.000 0.496 0.000 0.056
#> SRR959722 4 0.4427 0.62957 0.148 0.000 0.000 0.716 0.000 0.136
#> SRR959723 4 0.4429 0.62162 0.140 0.000 0.000 0.716 0.000 0.144
#> SRR959724 1 0.3445 0.76416 0.732 0.000 0.000 0.260 0.000 0.008
#> SRR959725 1 0.2340 0.86137 0.852 0.000 0.000 0.148 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.2378 0.86198 0.848 0.000 0.000 0.152 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.2491 0.86050 0.836 0.000 0.000 0.164 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.2562 0.85662 0.828 0.000 0.000 0.172 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.4543 0.41681 0.576 0.000 0.000 0.384 0.000 0.040
#> SRR959730 4 0.2963 0.57796 0.016 0.000 0.004 0.828 0.000 0.152
#> SRR959731 4 0.1793 0.66618 0.032 0.000 0.004 0.928 0.000 0.036
#> SRR959732 4 0.5046 0.52350 0.152 0.000 0.004 0.652 0.000 0.192
#> SRR959733 4 0.3566 0.56672 0.236 0.000 0.000 0.744 0.000 0.020
#> SRR959734 4 0.1930 0.67532 0.048 0.000 0.000 0.916 0.000 0.036
#> SRR959735 4 0.2176 0.67381 0.024 0.000 0.000 0.896 0.000 0.080
#> SRR959736 4 0.5215 0.52627 0.236 0.000 0.004 0.620 0.000 0.140
#> SRR959737 4 0.2630 0.67017 0.092 0.000 0.004 0.872 0.000 0.032
#> SRR959738 4 0.2509 0.66895 0.088 0.000 0.000 0.876 0.000 0.036
#> SRR959739 4 0.4013 0.57242 0.068 0.000 0.004 0.756 0.000 0.172
#> SRR959740 4 0.4067 0.56950 0.072 0.000 0.004 0.752 0.000 0.172
#> SRR959741 4 0.5342 0.49599 0.248 0.000 0.004 0.600 0.000 0.148
#> SRR959742 1 0.2278 0.84613 0.868 0.000 0.000 0.128 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.2300 0.85905 0.856 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.3690 0.72998 0.700 0.000 0.000 0.288 0.000 0.012
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.998 0.999 0.4722 0.527 0.527
#> 3 3 0.787 0.866 0.915 0.3939 0.805 0.631
#> 4 4 0.781 0.780 0.859 0.0735 0.933 0.806
#> 5 5 0.753 0.735 0.804 0.0378 0.965 0.885
#> 6 6 0.776 0.674 0.768 0.0280 0.985 0.944
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
#> SRR959550 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959593 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959594 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959596 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959597 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959598 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959599 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959600 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959601 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959603 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959604 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959605 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959606 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959607 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959608 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959609 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959610 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959611 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959612 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959613 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959614 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959615 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959621 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959622 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959623 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959624 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959625 2 0.1184 0.988 0.016 0.984
#> SRR959626 2 0.1184 0.988 0.016 0.984
#> SRR959627 2 0.1184 0.988 0.016 0.984
#> SRR959628 2 0.1184 0.988 0.016 0.984
#> SRR959629 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959630 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959631 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959632 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959633 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959634 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959635 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959636 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959637 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959638 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959639 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959640 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959641 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959645 2 0.0376 0.997 0.004 0.996
#> SRR959646 2 0.0672 0.995 0.008 0.992
#> SRR959647 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.996 0.000 1.000
#> SRR959649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959652 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959653 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959654 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959655 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959656 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959658 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959667 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959668 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959669 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959670 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959674 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959680 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959681 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959682 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959690 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959719 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959720 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959731 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959732 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959734 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959735 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959736 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959737 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959738 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959739 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959740 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959741 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959592 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959593 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959594 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959595 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959596 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959597 2 0.0661 0.993 0.008 0.988 0.004
#> SRR959598 2 0.0592 0.992 0.012 0.988 0.000
#> SRR959599 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959600 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959601 2 0.0592 0.994 0.012 0.988 0.000
#> SRR959602 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959603 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959604 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959605 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959606 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959607 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959608 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959609 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959610 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959611 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959612 2 0.0829 0.990 0.012 0.984 0.004
#> SRR959613 2 0.0661 0.993 0.008 0.988 0.004
#> SRR959614 2 0.0661 0.993 0.008 0.988 0.004
#> SRR959615 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959616 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959617 2 0.0475 0.993 0.004 0.992 0.004
#> SRR959618 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959619 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959620 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959621 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959622 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959623 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959624 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959625 2 0.0983 0.983 0.016 0.980 0.004
#> SRR959626 2 0.0983 0.983 0.016 0.980 0.004
#> SRR959627 2 0.0983 0.983 0.016 0.980 0.004
#> SRR959628 2 0.0983 0.983 0.016 0.980 0.004
#> SRR959629 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959630 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959631 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959632 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959633 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959634 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959635 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959636 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959637 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959638 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959639 2 0.0237 0.994 0.004 0.996 0.000
#> SRR959640 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959641 2 0.0475 0.992 0.004 0.992 0.004
#> SRR959642 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959643 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959644 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959645 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959646 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959647 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959648 2 0.0424 0.994 0.008 0.992 0.000
#> SRR959649 3 0.1647 0.874 0.036 0.004 0.960
#> SRR959650 3 0.4409 0.819 0.172 0.004 0.824
#> SRR959651 3 0.4575 0.813 0.184 0.004 0.812
#> SRR959652 3 0.5244 0.767 0.240 0.004 0.756
#> SRR959653 3 0.5070 0.784 0.224 0.004 0.772
#> SRR959654 3 0.3983 0.838 0.144 0.004 0.852
#> SRR959655 3 0.4931 0.792 0.212 0.004 0.784
#> SRR959656 3 0.5365 0.752 0.252 0.004 0.744
#> SRR959657 3 0.5656 0.710 0.284 0.004 0.712
#> SRR959658 3 0.2096 0.873 0.052 0.004 0.944
#> SRR959659 3 0.2096 0.872 0.052 0.004 0.944
#> SRR959660 3 0.0747 0.871 0.016 0.000 0.984
#> SRR959661 3 0.0747 0.868 0.016 0.000 0.984
#> SRR959662 3 0.2301 0.870 0.060 0.004 0.936
#> SRR959663 3 0.2878 0.860 0.096 0.000 0.904
#> SRR959664 3 0.0592 0.870 0.012 0.000 0.988
#> SRR959665 3 0.0892 0.871 0.020 0.000 0.980
#> SRR959666 3 0.0237 0.868 0.004 0.000 0.996
#> SRR959667 3 0.1031 0.872 0.024 0.000 0.976
#> SRR959668 3 0.2496 0.870 0.068 0.004 0.928
#> SRR959669 3 0.1860 0.872 0.052 0.000 0.948
#> SRR959670 3 0.0747 0.868 0.016 0.000 0.984
#> SRR959671 3 0.0592 0.866 0.012 0.000 0.988
#> SRR959672 3 0.0892 0.867 0.020 0.000 0.980
#> SRR959673 3 0.2301 0.872 0.060 0.004 0.936
#> SRR959674 3 0.0892 0.870 0.020 0.000 0.980
#> SRR959675 3 0.1289 0.873 0.032 0.000 0.968
#> SRR959676 3 0.4172 0.833 0.156 0.004 0.840
#> SRR959677 3 0.5365 0.759 0.252 0.004 0.744
#> SRR959678 3 0.5244 0.772 0.240 0.004 0.756
#> SRR959679 3 0.5158 0.773 0.232 0.004 0.764
#> SRR959680 3 0.3030 0.858 0.092 0.004 0.904
#> SRR959681 3 0.4978 0.788 0.216 0.004 0.780
#> SRR959682 3 0.0892 0.866 0.020 0.000 0.980
#> SRR959683 3 0.0747 0.867 0.016 0.000 0.984
#> SRR959684 3 0.1163 0.864 0.028 0.000 0.972
#> SRR959686 3 0.1411 0.868 0.036 0.000 0.964
#> SRR959685 3 0.2448 0.864 0.076 0.000 0.924
#> SRR959688 3 0.1289 0.869 0.032 0.000 0.968
#> SRR959687 3 0.1289 0.870 0.032 0.000 0.968
#> SRR959690 3 0.1163 0.864 0.028 0.000 0.972
#> SRR959689 3 0.1031 0.866 0.024 0.000 0.976
#> SRR959691 3 0.0592 0.866 0.012 0.000 0.988
#> SRR959692 3 0.0592 0.866 0.012 0.000 0.988
#> SRR959693 3 0.0592 0.868 0.012 0.000 0.988
#> SRR959694 3 0.5517 0.723 0.268 0.004 0.728
#> SRR959695 3 0.4931 0.784 0.212 0.004 0.784
#> SRR959696 3 0.3272 0.851 0.104 0.004 0.892
#> SRR959698 1 0.1647 0.870 0.960 0.004 0.036
#> SRR959697 1 0.2356 0.874 0.928 0.000 0.072
#> SRR959699 1 0.1647 0.870 0.960 0.004 0.036
#> SRR959700 1 0.1643 0.870 0.956 0.000 0.044
#> SRR959701 1 0.1289 0.870 0.968 0.000 0.032
#> SRR959702 1 0.1163 0.869 0.972 0.000 0.028
#> SRR959703 1 0.1411 0.869 0.964 0.000 0.036
#> SRR959704 1 0.1411 0.869 0.964 0.000 0.036
#> SRR959705 1 0.1529 0.868 0.960 0.000 0.040
#> SRR959706 1 0.2448 0.871 0.924 0.000 0.076
#> SRR959707 1 0.1753 0.874 0.952 0.000 0.048
#> SRR959708 1 0.3412 0.859 0.876 0.000 0.124
#> SRR959709 1 0.5650 0.716 0.688 0.000 0.312
#> SRR959710 1 0.2537 0.871 0.920 0.000 0.080
#> SRR959711 1 0.1964 0.874 0.944 0.000 0.056
#> SRR959712 1 0.3267 0.865 0.884 0.000 0.116
#> SRR959713 1 0.4346 0.835 0.816 0.000 0.184
#> SRR959714 1 0.5016 0.795 0.760 0.000 0.240
#> SRR959715 1 0.4062 0.845 0.836 0.000 0.164
#> SRR959716 1 0.2448 0.871 0.924 0.000 0.076
#> SRR959717 1 0.2711 0.869 0.912 0.000 0.088
#> SRR959718 1 0.6079 0.600 0.612 0.000 0.388
#> SRR959719 1 0.6140 0.583 0.596 0.000 0.404
#> SRR959720 1 0.5058 0.791 0.756 0.000 0.244
#> SRR959721 1 0.1964 0.874 0.944 0.000 0.056
#> SRR959722 1 0.3482 0.858 0.872 0.000 0.128
#> SRR959723 1 0.2796 0.870 0.908 0.000 0.092
#> SRR959724 1 0.1289 0.870 0.968 0.000 0.032
#> SRR959725 1 0.1289 0.865 0.968 0.000 0.032
#> SRR959726 1 0.1289 0.865 0.968 0.000 0.032
#> SRR959727 1 0.1289 0.865 0.968 0.000 0.032
#> SRR959729 1 0.1289 0.865 0.968 0.000 0.032
#> SRR959728 1 0.1643 0.873 0.956 0.000 0.044
#> SRR959730 3 0.6302 -0.300 0.480 0.000 0.520
#> SRR959731 1 0.6280 0.447 0.540 0.000 0.460
#> SRR959732 1 0.5859 0.679 0.656 0.000 0.344
#> SRR959733 1 0.4346 0.827 0.816 0.000 0.184
#> SRR959734 1 0.5882 0.656 0.652 0.000 0.348
#> SRR959735 1 0.5882 0.657 0.652 0.000 0.348
#> SRR959736 1 0.4887 0.802 0.772 0.000 0.228
#> SRR959737 1 0.6215 0.517 0.572 0.000 0.428
#> SRR959738 1 0.6111 0.565 0.604 0.000 0.396
#> SRR959739 3 0.6302 -0.301 0.480 0.000 0.520
#> SRR959740 3 0.6280 -0.232 0.460 0.000 0.540
#> SRR959741 1 0.5254 0.773 0.736 0.000 0.264
#> SRR959742 1 0.1765 0.866 0.956 0.004 0.040
#> SRR959743 1 0.1529 0.867 0.960 0.000 0.040
#> SRR959744 1 0.1878 0.873 0.952 0.004 0.044
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959592 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959593 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959594 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959595 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959596 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959597 2 0.0336 0.9913 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959598 2 0.0188 0.9919 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959599 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959600 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959601 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959602 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959603 2 0.0469 0.9909 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR959604 2 0.0524 0.9910 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR959605 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959606 2 0.0469 0.9909 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR959607 2 0.0188 0.9924 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959608 2 0.0524 0.9910 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR959609 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959610 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959611 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959612 2 0.0336 0.9913 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959613 2 0.0376 0.9915 0.004 0.992 0.004 0.000
#> SRR959614 2 0.0376 0.9915 0.004 0.992 0.004 0.000
#> SRR959615 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959616 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959617 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959618 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959619 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959620 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959621 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959622 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959623 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959624 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959625 2 0.0992 0.9837 0.008 0.976 0.012 0.004
#> SRR959626 2 0.0992 0.9837 0.008 0.976 0.012 0.004
#> SRR959627 2 0.0992 0.9837 0.008 0.976 0.012 0.004
#> SRR959628 2 0.0992 0.9837 0.008 0.976 0.012 0.004
#> SRR959629 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959630 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959631 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959632 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959633 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959634 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959635 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959636 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959637 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959638 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959639 2 0.0524 0.9911 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR959640 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959641 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959642 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959643 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959644 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959645 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959646 2 0.0336 0.9922 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR959647 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959648 2 0.0188 0.9920 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959649 3 0.3088 0.7776 0.060 0.000 0.888 0.052
#> SRR959650 3 0.5827 -0.2364 0.032 0.000 0.532 0.436
#> SRR959651 3 0.5856 -0.3389 0.032 0.000 0.504 0.464
#> SRR959652 4 0.5602 0.6534 0.024 0.000 0.408 0.568
#> SRR959653 4 0.5744 0.5897 0.028 0.000 0.436 0.536
#> SRR959654 3 0.5548 -0.0789 0.024 0.000 0.588 0.388
#> SRR959655 4 0.5582 0.6629 0.024 0.000 0.400 0.576
#> SRR959656 4 0.5420 0.6943 0.024 0.000 0.352 0.624
#> SRR959657 4 0.5322 0.6878 0.028 0.000 0.312 0.660
#> SRR959658 3 0.3279 0.7499 0.032 0.000 0.872 0.096
#> SRR959659 3 0.2816 0.7716 0.036 0.000 0.900 0.064
#> SRR959660 3 0.2363 0.7823 0.056 0.000 0.920 0.024
#> SRR959661 3 0.2197 0.7818 0.080 0.000 0.916 0.004
#> SRR959662 3 0.3497 0.7306 0.036 0.000 0.860 0.104
#> SRR959663 3 0.4267 0.5842 0.024 0.000 0.788 0.188
#> SRR959664 3 0.4761 0.6902 0.048 0.000 0.768 0.184
#> SRR959665 3 0.4037 0.7259 0.056 0.000 0.832 0.112
#> SRR959666 3 0.3796 0.7248 0.056 0.000 0.848 0.096
#> SRR959667 3 0.3168 0.7798 0.060 0.000 0.884 0.056
#> SRR959668 3 0.3525 0.7382 0.040 0.000 0.860 0.100
#> SRR959669 3 0.3176 0.7489 0.036 0.000 0.880 0.084
#> SRR959670 3 0.3243 0.7808 0.088 0.000 0.876 0.036
#> SRR959671 3 0.3399 0.7757 0.092 0.000 0.868 0.040
#> SRR959672 3 0.2670 0.7843 0.072 0.000 0.904 0.024
#> SRR959673 3 0.3587 0.7515 0.052 0.000 0.860 0.088
#> SRR959674 3 0.2111 0.7777 0.044 0.000 0.932 0.024
#> SRR959675 3 0.2300 0.7781 0.048 0.000 0.924 0.028
#> SRR959676 3 0.6101 -0.0234 0.052 0.000 0.560 0.388
#> SRR959677 4 0.5884 0.6905 0.052 0.000 0.328 0.620
#> SRR959678 4 0.5937 0.6839 0.052 0.000 0.340 0.608
#> SRR959679 4 0.5671 0.6778 0.028 0.000 0.400 0.572
#> SRR959680 3 0.5141 0.4184 0.032 0.000 0.700 0.268
#> SRR959681 4 0.5744 0.6148 0.028 0.000 0.436 0.536
#> SRR959682 3 0.3674 0.7537 0.116 0.000 0.848 0.036
#> SRR959683 3 0.2546 0.7779 0.092 0.000 0.900 0.008
#> SRR959684 3 0.3612 0.7655 0.100 0.000 0.856 0.044
#> SRR959686 3 0.2882 0.7731 0.084 0.000 0.892 0.024
#> SRR959685 3 0.4746 0.6145 0.056 0.000 0.776 0.168
#> SRR959688 3 0.3128 0.7826 0.076 0.000 0.884 0.040
#> SRR959687 3 0.3463 0.7697 0.096 0.000 0.864 0.040
#> SRR959690 3 0.3325 0.7653 0.112 0.000 0.864 0.024
#> SRR959689 3 0.3160 0.7691 0.108 0.000 0.872 0.020
#> SRR959691 3 0.5012 0.6774 0.116 0.000 0.772 0.112
#> SRR959692 3 0.4957 0.6777 0.112 0.000 0.776 0.112
#> SRR959693 3 0.4568 0.7084 0.076 0.000 0.800 0.124
#> SRR959694 4 0.4728 0.5966 0.032 0.000 0.216 0.752
#> SRR959695 4 0.5311 0.6189 0.024 0.000 0.328 0.648
#> SRR959696 3 0.6079 0.2110 0.048 0.000 0.544 0.408
#> SRR959698 1 0.4661 0.6929 0.728 0.000 0.016 0.256
#> SRR959697 1 0.2089 0.8140 0.932 0.000 0.020 0.048
#> SRR959699 1 0.4908 0.6557 0.692 0.000 0.016 0.292
#> SRR959700 1 0.5353 0.4456 0.556 0.000 0.012 0.432
#> SRR959701 1 0.4955 0.5820 0.648 0.000 0.008 0.344
#> SRR959702 1 0.4053 0.7166 0.768 0.000 0.004 0.228
#> SRR959703 1 0.5165 0.3550 0.512 0.000 0.004 0.484
#> SRR959704 1 0.5288 0.3730 0.520 0.000 0.008 0.472
#> SRR959705 4 0.5281 -0.2933 0.464 0.000 0.008 0.528
#> SRR959706 1 0.2741 0.8104 0.892 0.000 0.012 0.096
#> SRR959707 1 0.2300 0.8157 0.920 0.000 0.016 0.064
#> SRR959708 1 0.1406 0.8146 0.960 0.000 0.016 0.024
#> SRR959709 1 0.1975 0.8119 0.936 0.000 0.048 0.016
#> SRR959710 1 0.2845 0.8121 0.896 0.000 0.028 0.076
#> SRR959711 1 0.3401 0.7681 0.840 0.000 0.008 0.152
#> SRR959712 1 0.2596 0.8145 0.908 0.000 0.024 0.068
#> SRR959713 1 0.2227 0.8098 0.928 0.000 0.036 0.036
#> SRR959714 1 0.2214 0.8104 0.928 0.000 0.044 0.028
#> SRR959715 1 0.2224 0.8155 0.928 0.000 0.032 0.040
#> SRR959716 1 0.2984 0.8091 0.888 0.000 0.028 0.084
#> SRR959717 1 0.2565 0.8163 0.912 0.000 0.032 0.056
#> SRR959718 1 0.2722 0.8073 0.904 0.000 0.064 0.032
#> SRR959719 1 0.2908 0.8032 0.896 0.000 0.064 0.040
#> SRR959720 1 0.2500 0.8074 0.916 0.000 0.044 0.040
#> SRR959721 1 0.2699 0.8134 0.904 0.000 0.028 0.068
#> SRR959722 1 0.1174 0.8120 0.968 0.000 0.020 0.012
#> SRR959723 1 0.1936 0.8149 0.940 0.000 0.028 0.032
#> SRR959724 1 0.3893 0.7461 0.796 0.000 0.008 0.196
#> SRR959725 1 0.5158 0.3692 0.524 0.000 0.004 0.472
#> SRR959726 1 0.5151 0.3994 0.532 0.000 0.004 0.464
#> SRR959727 1 0.5132 0.4217 0.548 0.000 0.004 0.448
#> SRR959729 1 0.5220 0.4643 0.568 0.000 0.008 0.424
#> SRR959728 1 0.2976 0.7999 0.872 0.000 0.008 0.120
#> SRR959730 1 0.4197 0.7275 0.808 0.000 0.156 0.036
#> SRR959731 1 0.2676 0.7952 0.896 0.000 0.092 0.012
#> SRR959732 1 0.3198 0.7925 0.880 0.000 0.080 0.040
#> SRR959733 1 0.3658 0.7719 0.836 0.000 0.020 0.144
#> SRR959734 1 0.2111 0.8121 0.932 0.000 0.044 0.024
#> SRR959735 1 0.2984 0.8002 0.888 0.000 0.084 0.028
#> SRR959736 1 0.2313 0.8130 0.924 0.000 0.044 0.032
#> SRR959737 1 0.2882 0.7990 0.892 0.000 0.084 0.024
#> SRR959738 1 0.2563 0.8031 0.908 0.000 0.072 0.020
#> SRR959739 1 0.4568 0.7323 0.800 0.000 0.124 0.076
#> SRR959740 1 0.5186 0.6811 0.752 0.000 0.164 0.084
#> SRR959741 1 0.3758 0.7926 0.848 0.000 0.048 0.104
#> SRR959742 4 0.4991 -0.0721 0.388 0.000 0.004 0.608
#> SRR959743 1 0.4999 0.3515 0.508 0.000 0.000 0.492
#> SRR959744 1 0.3972 0.7581 0.788 0.000 0.008 0.204
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0324 0.9934 0.000 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR959598 2 0.0290 0.9919 0.000 0.992 0.000 0.008 NA
#> SRR959599 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.9939 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.0290 0.9920 0.000 0.992 0.008 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0324 0.9930 0.004 0.992 0.004 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.0290 0.9920 0.000 0.992 0.008 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.9939 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0324 0.9929 0.000 0.992 0.004 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959612 2 0.0579 0.9896 0.008 0.984 0.000 0.008 NA
#> SRR959613 2 0.0290 0.9928 0.000 0.992 0.008 0.000 NA
#> SRR959614 2 0.0290 0.9928 0.000 0.992 0.008 0.000 NA
#> SRR959615 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959616 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959618 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959620 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959621 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.0451 0.9908 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.0451 0.9908 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.0451 0.9908 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.0451 0.9908 0.000 0.988 0.004 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959643 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959644 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959645 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959646 2 0.0162 0.9941 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959648 2 0.0324 0.9935 0.004 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959649 3 0.4763 0.7014 0.028 0.000 0.768 0.088 NA
#> SRR959650 3 0.6752 0.4627 0.248 0.000 0.576 0.068 NA
#> SRR959651 3 0.6608 0.4370 0.264 0.000 0.576 0.052 NA
#> SRR959652 1 0.5554 0.2338 0.540 0.000 0.404 0.016 NA
#> SRR959653 1 0.5831 0.1134 0.492 0.000 0.436 0.016 NA
#> SRR959654 3 0.6204 0.4133 0.296 0.000 0.584 0.032 NA
#> SRR959655 1 0.4940 0.3467 0.620 0.000 0.348 0.012 NA
#> SRR959656 1 0.4772 0.3620 0.624 0.000 0.352 0.012 NA
#> SRR959657 1 0.4483 0.4054 0.672 0.000 0.308 0.012 NA
#> SRR959658 3 0.4447 0.7122 0.072 0.000 0.800 0.048 NA
#> SRR959659 3 0.3542 0.7193 0.052 0.000 0.856 0.044 NA
#> SRR959660 3 0.4379 0.7233 0.032 0.000 0.800 0.084 NA
#> SRR959661 3 0.4333 0.7284 0.012 0.000 0.788 0.080 NA
#> SRR959662 3 0.4613 0.7107 0.092 0.000 0.788 0.048 NA
#> SRR959663 3 0.6283 0.3725 0.268 0.000 0.596 0.036 NA
#> SRR959664 3 0.7006 0.6049 0.208 0.000 0.556 0.060 NA
#> SRR959665 3 0.6071 0.6557 0.124 0.000 0.672 0.064 NA
#> SRR959666 3 0.5745 0.6645 0.120 0.000 0.704 0.068 NA
#> SRR959667 3 0.5230 0.7161 0.068 0.000 0.740 0.060 NA
#> SRR959668 3 0.5267 0.6990 0.084 0.000 0.744 0.072 NA
#> SRR959669 3 0.5152 0.7043 0.088 0.000 0.752 0.064 NA
#> SRR959670 3 0.5540 0.7177 0.080 0.000 0.712 0.056 NA
#> SRR959671 3 0.5236 0.7169 0.052 0.000 0.728 0.056 NA
#> SRR959672 3 0.5063 0.7261 0.056 0.000 0.740 0.044 NA
#> SRR959673 3 0.4934 0.7067 0.052 0.000 0.764 0.072 NA
#> SRR959674 3 0.4745 0.7100 0.028 0.000 0.768 0.080 NA
#> SRR959675 3 0.4515 0.7062 0.020 0.000 0.780 0.076 NA
#> SRR959676 3 0.6391 0.5101 0.256 0.000 0.600 0.052 NA
#> SRR959677 1 0.4670 0.3972 0.648 0.000 0.328 0.016 NA
#> SRR959678 1 0.4675 0.3591 0.620 0.000 0.360 0.016 NA
#> SRR959679 1 0.5108 0.3689 0.616 0.000 0.344 0.020 NA
#> SRR959680 3 0.5505 0.6337 0.168 0.000 0.704 0.036 NA
#> SRR959681 1 0.4655 0.3344 0.600 0.000 0.384 0.012 NA
#> SRR959682 3 0.5896 0.6565 0.020 0.000 0.640 0.116 NA
#> SRR959683 3 0.5146 0.7003 0.012 0.000 0.708 0.088 NA
#> SRR959684 3 0.6588 0.6366 0.048 0.000 0.576 0.112 NA
#> SRR959686 3 0.4940 0.7143 0.012 0.000 0.732 0.088 NA
#> SRR959685 3 0.6059 0.4424 0.240 0.000 0.632 0.040 NA
#> SRR959688 3 0.5100 0.7227 0.064 0.000 0.744 0.048 NA
#> SRR959687 3 0.5061 0.7124 0.020 0.000 0.736 0.104 NA
#> SRR959690 3 0.5712 0.6976 0.032 0.000 0.680 0.104 NA
#> SRR959689 3 0.4925 0.7140 0.020 0.000 0.744 0.084 NA
#> SRR959691 3 0.7137 0.5752 0.116 0.000 0.560 0.112 NA
#> SRR959692 3 0.7191 0.5710 0.120 0.000 0.556 0.116 NA
#> SRR959693 3 0.6947 0.5889 0.168 0.000 0.564 0.060 NA
#> SRR959694 1 0.3903 0.4198 0.800 0.000 0.160 0.020 NA
#> SRR959695 1 0.4543 0.3888 0.732 0.000 0.224 0.020 NA
#> SRR959696 3 0.6934 0.4689 0.336 0.000 0.492 0.044 NA
#> SRR959698 4 0.5307 0.6080 0.200 0.000 0.016 0.696 NA
#> SRR959697 4 0.3919 0.7420 0.056 0.000 0.016 0.820 NA
#> SRR959699 4 0.5224 0.5975 0.196 0.000 0.016 0.704 NA
#> SRR959700 1 0.5461 0.1627 0.492 0.000 0.012 0.460 NA
#> SRR959701 4 0.5525 0.0759 0.392 0.000 0.004 0.544 NA
#> SRR959702 4 0.5076 0.5189 0.252 0.000 0.004 0.676 NA
#> SRR959703 1 0.4489 0.2567 0.572 0.000 0.000 0.420 NA
#> SRR959704 1 0.4702 0.2524 0.552 0.000 0.000 0.432 NA
#> SRR959705 1 0.4759 0.3334 0.592 0.000 0.004 0.388 NA
#> SRR959706 4 0.3561 0.7503 0.084 0.000 0.012 0.844 NA
#> SRR959707 4 0.2734 0.7609 0.052 0.000 0.008 0.892 NA
#> SRR959708 4 0.3151 0.7556 0.068 0.000 0.004 0.864 NA
#> SRR959709 4 0.3210 0.7660 0.020 0.000 0.036 0.868 NA
#> SRR959710 4 0.3393 0.7553 0.044 0.000 0.024 0.860 NA
#> SRR959711 4 0.4830 0.4674 0.248 0.000 0.012 0.700 NA
#> SRR959712 4 0.4341 0.7575 0.088 0.000 0.020 0.796 NA
#> SRR959713 4 0.3670 0.7586 0.064 0.000 0.016 0.840 NA
#> SRR959714 4 0.3646 0.7589 0.072 0.000 0.020 0.844 NA
#> SRR959715 4 0.3454 0.7653 0.036 0.000 0.016 0.848 NA
#> SRR959716 4 0.3605 0.7519 0.056 0.000 0.024 0.848 NA
#> SRR959717 4 0.3448 0.7578 0.036 0.000 0.028 0.856 NA
#> SRR959718 4 0.4913 0.7416 0.072 0.000 0.048 0.764 NA
#> SRR959719 4 0.4904 0.7487 0.064 0.000 0.044 0.760 NA
#> SRR959720 4 0.4848 0.7420 0.064 0.000 0.032 0.756 NA
#> SRR959721 4 0.3495 0.7497 0.048 0.000 0.020 0.852 NA
#> SRR959722 4 0.3232 0.7523 0.036 0.000 0.016 0.864 NA
#> SRR959723 4 0.3610 0.7437 0.048 0.000 0.020 0.844 NA
#> SRR959724 4 0.5064 0.6332 0.204 0.000 0.016 0.712 NA
#> SRR959725 1 0.4268 0.2768 0.556 0.000 0.000 0.444 NA
#> SRR959726 1 0.4586 0.2274 0.524 0.000 0.004 0.468 NA
#> SRR959727 1 0.4943 0.2715 0.556 0.000 0.008 0.420 NA
#> SRR959729 1 0.4986 0.2221 0.532 0.000 0.012 0.444 NA
#> SRR959728 4 0.3395 0.7436 0.104 0.000 0.004 0.844 NA
#> SRR959730 4 0.6499 0.5234 0.020 0.000 0.176 0.568 NA
#> SRR959731 4 0.4678 0.7153 0.012 0.000 0.080 0.756 NA
#> SRR959732 4 0.6187 0.5831 0.032 0.000 0.096 0.600 NA
#> SRR959733 4 0.5423 0.5123 0.244 0.000 0.028 0.672 NA
#> SRR959734 4 0.4622 0.7379 0.024 0.000 0.060 0.768 NA
#> SRR959735 4 0.4686 0.7362 0.032 0.000 0.080 0.776 NA
#> SRR959736 4 0.3935 0.7636 0.036 0.000 0.016 0.808 NA
#> SRR959737 4 0.4804 0.7282 0.024 0.000 0.072 0.756 NA
#> SRR959738 4 0.4558 0.7350 0.024 0.000 0.064 0.776 NA
#> SRR959739 4 0.7266 0.5032 0.068 0.000 0.176 0.520 NA
#> SRR959740 4 0.7364 0.4627 0.064 0.000 0.200 0.500 NA
#> SRR959741 4 0.5854 0.6814 0.100 0.000 0.024 0.644 NA
#> SRR959742 1 0.4674 0.3954 0.656 0.000 0.004 0.316 NA
#> SRR959743 1 0.4940 0.2902 0.576 0.000 0.000 0.392 NA
#> SRR959744 4 0.5657 0.5594 0.256 0.000 0.000 0.616 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959594 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959597 2 0.0405 0.9903 NA 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959598 2 0.0405 0.9910 NA 0.988 0.004 0.008 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959601 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0405 0.9908 NA 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR959604 2 0.0405 0.9908 NA 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR959605 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0405 0.9908 NA 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR959607 2 0.0146 0.9919 NA 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0405 0.9908 NA 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR959609 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959610 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959611 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0291 0.9907 NA 0.992 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0436 0.9913 NA 0.988 0.004 0.004 0.000 0.004
#> SRR959614 2 0.0436 0.9913 NA 0.988 0.004 0.004 0.000 0.004
#> SRR959615 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0146 0.9914 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959618 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959622 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959623 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959625 2 0.0984 0.9773 NA 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR959626 2 0.0984 0.9773 NA 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR959627 2 0.0984 0.9773 NA 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR959628 2 0.0984 0.9773 NA 0.968 0.000 0.012 0.008 0.012
#> SRR959629 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959630 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959631 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959632 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959633 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959634 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959636 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959638 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959639 2 0.0436 0.9906 NA 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR959640 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959641 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959646 2 0.0291 0.9916 NA 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959647 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0146 0.9915 NA 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 5 0.5580 0.5596 NA 0.000 0.060 0.040 0.704 0.100
#> SRR959650 5 0.6080 0.4894 NA 0.000 0.248 0.008 0.584 0.048
#> SRR959651 5 0.5801 0.5012 NA 0.000 0.236 0.004 0.608 0.040
#> SRR959652 3 0.5741 0.3058 NA 0.000 0.536 0.004 0.356 0.064
#> SRR959653 3 0.5691 0.1650 NA 0.000 0.492 0.004 0.408 0.068
#> SRR959654 5 0.5917 0.4823 NA 0.000 0.264 0.008 0.592 0.088
#> SRR959655 3 0.4663 0.3975 NA 0.000 0.628 0.004 0.328 0.024
#> SRR959656 3 0.4423 0.4312 NA 0.000 0.644 0.000 0.320 0.020
#> SRR959657 3 0.4406 0.4893 NA 0.000 0.696 0.004 0.256 0.028
#> SRR959658 5 0.4666 0.5929 NA 0.000 0.080 0.012 0.764 0.056
#> SRR959659 5 0.3760 0.5968 NA 0.000 0.064 0.012 0.828 0.036
#> SRR959660 5 0.5647 0.5651 NA 0.000 0.052 0.036 0.688 0.144
#> SRR959661 5 0.4916 0.5470 NA 0.000 0.020 0.028 0.704 0.208
#> SRR959662 5 0.3801 0.5897 NA 0.000 0.044 0.020 0.828 0.072
#> SRR959663 5 0.6483 0.2992 NA 0.000 0.296 0.024 0.532 0.100
#> SRR959664 5 0.6763 0.1612 NA 0.004 0.084 0.040 0.492 0.336
#> SRR959665 5 0.6171 0.1603 NA 0.004 0.032 0.056 0.508 0.372
#> SRR959666 5 0.6145 0.1582 NA 0.004 0.044 0.048 0.524 0.356
#> SRR959667 5 0.5063 0.5606 NA 0.000 0.052 0.024 0.728 0.144
#> SRR959668 5 0.4772 0.5780 NA 0.000 0.064 0.028 0.764 0.092
#> SRR959669 5 0.4705 0.5714 NA 0.000 0.060 0.020 0.760 0.116
#> SRR959670 5 0.5905 0.3611 NA 0.000 0.072 0.024 0.600 0.268
#> SRR959671 5 0.5730 0.4346 NA 0.000 0.064 0.024 0.624 0.252
#> SRR959672 5 0.5660 0.4509 NA 0.000 0.052 0.036 0.652 0.220
#> SRR959673 5 0.3891 0.5977 NA 0.000 0.056 0.028 0.824 0.028
#> SRR959674 5 0.5491 0.5538 NA 0.000 0.048 0.052 0.712 0.108
#> SRR959675 5 0.5229 0.5645 NA 0.000 0.036 0.040 0.724 0.124
#> SRR959676 5 0.5571 0.5036 NA 0.000 0.256 0.004 0.620 0.040
#> SRR959677 3 0.4233 0.4587 NA 0.000 0.688 0.008 0.280 0.012
#> SRR959678 3 0.4381 0.4122 NA 0.000 0.632 0.004 0.340 0.012
#> SRR959679 3 0.4702 0.4290 NA 0.000 0.632 0.000 0.316 0.032
#> SRR959680 5 0.5291 0.5614 NA 0.000 0.144 0.016 0.708 0.072
#> SRR959681 3 0.4672 0.3836 NA 0.000 0.608 0.000 0.340 0.048
#> SRR959682 5 0.5440 0.1395 NA 0.000 0.012 0.052 0.536 0.384
#> SRR959683 5 0.5348 0.3748 NA 0.000 0.020 0.032 0.616 0.300
#> SRR959684 5 0.6303 0.2900 NA 0.000 0.052 0.048 0.548 0.308
#> SRR959686 5 0.5671 0.4871 NA 0.000 0.056 0.028 0.624 0.260
#> SRR959685 5 0.6637 0.3481 NA 0.000 0.264 0.016 0.524 0.144
#> SRR959688 5 0.5446 0.5452 NA 0.000 0.064 0.020 0.676 0.196
#> SRR959687 5 0.5541 0.5297 NA 0.000 0.048 0.036 0.680 0.184
#> SRR959690 5 0.5989 0.3904 NA 0.000 0.060 0.040 0.580 0.292
#> SRR959689 5 0.5251 0.4076 NA 0.000 0.024 0.040 0.636 0.280
#> SRR959691 6 0.5394 0.3180 NA 0.004 0.028 0.044 0.344 0.576
#> SRR959692 6 0.5712 0.3683 NA 0.004 0.036 0.052 0.308 0.588
#> SRR959693 6 0.6353 0.1174 NA 0.004 0.064 0.036 0.392 0.476
#> SRR959694 3 0.5459 0.4742 NA 0.004 0.684 0.020 0.116 0.156
#> SRR959695 3 0.5569 0.4391 NA 0.004 0.648 0.012 0.176 0.148
#> SRR959696 5 0.7795 0.0884 NA 0.004 0.176 0.052 0.380 0.320
#> SRR959698 4 0.5352 0.6492 NA 0.000 0.164 0.672 0.032 0.004
#> SRR959697 4 0.4644 0.7017 NA 0.000 0.052 0.764 0.040 0.024
#> SRR959699 4 0.5581 0.6480 NA 0.000 0.148 0.664 0.028 0.016
#> SRR959700 3 0.5236 0.3505 NA 0.000 0.552 0.384 0.024 0.028
#> SRR959701 4 0.5840 0.1053 NA 0.000 0.396 0.504 0.020 0.048
#> SRR959702 4 0.5354 0.5637 NA 0.000 0.244 0.652 0.012 0.048
#> SRR959703 3 0.4340 0.4126 NA 0.000 0.624 0.352 0.008 0.008
#> SRR959704 3 0.4656 0.3723 NA 0.000 0.596 0.368 0.016 0.008
#> SRR959705 3 0.4350 0.4475 NA 0.000 0.644 0.328 0.008 0.008
#> SRR959706 4 0.4470 0.7263 NA 0.000 0.072 0.780 0.012 0.060
#> SRR959707 4 0.4179 0.7284 NA 0.000 0.080 0.800 0.012 0.052
#> SRR959708 4 0.3780 0.7241 NA 0.000 0.060 0.828 0.016 0.032
#> SRR959709 4 0.5166 0.6937 NA 0.000 0.048 0.740 0.060 0.092
#> SRR959710 4 0.4113 0.7277 NA 0.000 0.044 0.812 0.028 0.060
#> SRR959711 4 0.5607 0.4359 NA 0.000 0.256 0.628 0.016 0.040
#> SRR959712 4 0.4797 0.7107 NA 0.000 0.068 0.756 0.016 0.100
#> SRR959713 4 0.4957 0.6928 NA 0.000 0.048 0.732 0.016 0.144
#> SRR959714 4 0.4565 0.6923 NA 0.000 0.044 0.752 0.016 0.156
#> SRR959715 4 0.4754 0.7205 NA 0.000 0.072 0.768 0.040 0.080
#> SRR959716 4 0.4720 0.7232 NA 0.000 0.080 0.772 0.040 0.052
#> SRR959717 4 0.4423 0.7250 NA 0.000 0.044 0.792 0.040 0.076
#> SRR959718 4 0.6023 0.6089 NA 0.000 0.076 0.616 0.028 0.232
#> SRR959719 4 0.5506 0.6522 NA 0.000 0.060 0.668 0.020 0.204
#> SRR959720 4 0.5454 0.6297 NA 0.000 0.048 0.652 0.016 0.236
#> SRR959721 4 0.3924 0.7224 NA 0.000 0.040 0.820 0.044 0.020
#> SRR959722 4 0.4623 0.7094 NA 0.000 0.040 0.776 0.044 0.048
#> SRR959723 4 0.4652 0.7057 NA 0.000 0.052 0.776 0.044 0.044
#> SRR959724 4 0.4837 0.6864 NA 0.000 0.140 0.740 0.016 0.036
#> SRR959725 3 0.4069 0.3969 NA 0.000 0.612 0.376 0.000 0.004
#> SRR959726 3 0.4006 0.3770 NA 0.000 0.600 0.392 0.004 0.000
#> SRR959727 3 0.4591 0.3875 NA 0.000 0.588 0.376 0.000 0.024
#> SRR959729 3 0.4712 0.3263 NA 0.000 0.560 0.404 0.012 0.020
#> SRR959728 4 0.4097 0.7199 NA 0.000 0.108 0.796 0.008 0.052
#> SRR959730 4 0.6751 -0.1434 NA 0.000 0.016 0.420 0.184 0.352
#> SRR959731 4 0.5403 0.5797 NA 0.000 0.008 0.628 0.044 0.272
#> SRR959732 4 0.7345 0.1734 NA 0.000 0.076 0.444 0.124 0.312
#> SRR959733 4 0.6564 0.4320 NA 0.000 0.260 0.556 0.048 0.096
#> SRR959734 4 0.6185 0.6122 NA 0.000 0.048 0.632 0.072 0.188
#> SRR959735 4 0.5865 0.6607 NA 0.000 0.048 0.672 0.060 0.152
#> SRR959736 4 0.5683 0.6767 NA 0.000 0.056 0.672 0.036 0.180
#> SRR959737 4 0.5304 0.6126 NA 0.000 0.020 0.652 0.028 0.252
#> SRR959738 4 0.5862 0.5515 NA 0.000 0.032 0.608 0.032 0.264
#> SRR959739 6 0.6491 0.1879 NA 0.000 0.036 0.352 0.112 0.480
#> SRR959740 6 0.6635 0.3093 NA 0.000 0.040 0.308 0.136 0.496
#> SRR959741 4 0.6390 0.4863 NA 0.000 0.080 0.536 0.028 0.308
#> SRR959742 3 0.4232 0.5069 NA 0.000 0.708 0.252 0.004 0.020
#> SRR959743 3 0.5019 0.4149 NA 0.000 0.588 0.356 0.012 0.028
#> SRR959744 4 0.6104 0.6056 NA 0.000 0.224 0.608 0.016 0.088
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.814 0.868 0.934 0.3808 0.807 0.635
#> 4 4 0.808 0.817 0.884 0.0892 0.930 0.796
#> 5 5 0.815 0.683 0.838 0.0396 0.988 0.959
#> 6 6 0.832 0.679 0.801 0.0262 0.972 0.901
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959650 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959652 1 0.0424 0.901 0.992 0 0.008
#> SRR959653 1 0.0424 0.901 0.992 0 0.008
#> SRR959654 1 0.0424 0.901 0.992 0 0.008
#> SRR959655 1 0.0237 0.900 0.996 0 0.004
#> SRR959656 1 0.0592 0.900 0.988 0 0.012
#> SRR959657 1 0.1031 0.896 0.976 0 0.024
#> SRR959658 1 0.6274 0.082 0.544 0 0.456
#> SRR959659 1 0.1643 0.885 0.956 0 0.044
#> SRR959660 1 0.6215 0.199 0.572 0 0.428
#> SRR959661 1 0.4346 0.764 0.816 0 0.184
#> SRR959662 1 0.5327 0.624 0.728 0 0.272
#> SRR959663 1 0.4654 0.732 0.792 0 0.208
#> SRR959664 3 0.5254 0.710 0.264 0 0.736
#> SRR959665 3 0.5760 0.632 0.328 0 0.672
#> SRR959666 3 0.5785 0.626 0.332 0 0.668
#> SRR959667 3 0.5138 0.724 0.252 0 0.748
#> SRR959668 3 0.5859 0.603 0.344 0 0.656
#> SRR959669 3 0.5650 0.654 0.312 0 0.688
#> SRR959670 3 0.0592 0.836 0.012 0 0.988
#> SRR959671 3 0.1163 0.834 0.028 0 0.972
#> SRR959672 3 0.3879 0.791 0.152 0 0.848
#> SRR959673 1 0.4887 0.707 0.772 0 0.228
#> SRR959674 1 0.5678 0.544 0.684 0 0.316
#> SRR959675 1 0.3551 0.819 0.868 0 0.132
#> SRR959676 1 0.0424 0.900 0.992 0 0.008
#> SRR959677 1 0.0892 0.897 0.980 0 0.020
#> SRR959678 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959680 1 0.2356 0.868 0.928 0 0.072
#> SRR959681 1 0.1031 0.896 0.976 0 0.024
#> SRR959682 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959683 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959684 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959686 3 0.5465 0.691 0.288 0 0.712
#> SRR959685 3 0.5397 0.700 0.280 0 0.720
#> SRR959688 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959687 3 0.2878 0.816 0.096 0 0.904
#> SRR959690 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959689 3 0.0237 0.835 0.004 0 0.996
#> SRR959691 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959692 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.0237 0.836 0.004 0 0.996
#> SRR959694 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959701 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959702 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959703 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959705 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959706 1 0.6111 0.296 0.604 0 0.396
#> SRR959707 1 0.1411 0.889 0.964 0 0.036
#> SRR959708 1 0.5733 0.503 0.676 0 0.324
#> SRR959709 1 0.4235 0.773 0.824 0 0.176
#> SRR959710 1 0.4842 0.702 0.776 0 0.224
#> SRR959711 1 0.3879 0.796 0.848 0 0.152
#> SRR959712 3 0.5810 0.621 0.336 0 0.664
#> SRR959713 3 0.6126 0.497 0.400 0 0.600
#> SRR959714 3 0.6168 0.465 0.412 0 0.588
#> SRR959715 3 0.5254 0.713 0.264 0 0.736
#> SRR959716 3 0.6062 0.529 0.384 0 0.616
#> SRR959717 3 0.5988 0.565 0.368 0 0.632
#> SRR959718 3 0.0592 0.836 0.012 0 0.988
#> SRR959719 3 0.1163 0.834 0.028 0 0.972
#> SRR959720 3 0.3879 0.791 0.152 0 0.848
#> SRR959721 1 0.4178 0.776 0.828 0 0.172
#> SRR959722 1 0.5254 0.645 0.736 0 0.264
#> SRR959723 1 0.2959 0.845 0.900 0 0.100
#> SRR959724 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959726 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959729 1 0.0237 0.901 0.996 0 0.004
#> SRR959728 1 0.1289 0.891 0.968 0 0.032
#> SRR959730 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959731 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959732 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959733 3 0.5465 0.692 0.288 0 0.712
#> SRR959734 3 0.5529 0.682 0.296 0 0.704
#> SRR959735 3 0.2959 0.815 0.100 0 0.900
#> SRR959736 3 0.0237 0.836 0.004 0 0.996
#> SRR959737 3 0.0237 0.835 0.004 0 0.996
#> SRR959738 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959739 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959740 3 0.0000 0.835 0.000 0 1.000
#> SRR959741 3 0.0237 0.836 0.004 0 0.996
#> SRR959742 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.901 1.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 1 0.1716 0.8332 0.936 0 0.064 0.000
#> SRR959650 1 0.1302 0.8334 0.956 0 0.044 0.000
#> SRR959651 1 0.1557 0.8329 0.944 0 0.056 0.000
#> SRR959652 1 0.2973 0.8270 0.856 0 0.144 0.000
#> SRR959653 1 0.2973 0.8270 0.856 0 0.144 0.000
#> SRR959654 1 0.2973 0.8270 0.856 0 0.144 0.000
#> SRR959655 1 0.1940 0.8329 0.924 0 0.076 0.000
#> SRR959656 1 0.3219 0.8177 0.836 0 0.164 0.000
#> SRR959657 1 0.3400 0.8058 0.820 0 0.180 0.000
#> SRR959658 3 0.6295 0.4513 0.296 0 0.616 0.088
#> SRR959659 1 0.3311 0.7726 0.828 0 0.172 0.000
#> SRR959660 3 0.6356 0.4097 0.308 0 0.604 0.088
#> SRR959661 1 0.5244 0.4204 0.556 0 0.436 0.008
#> SRR959662 3 0.5281 -0.1680 0.464 0 0.528 0.008
#> SRR959663 1 0.5257 0.4018 0.548 0 0.444 0.008
#> SRR959664 3 0.4485 0.6402 0.028 0 0.772 0.200
#> SRR959665 3 0.4465 0.6862 0.056 0 0.800 0.144
#> SRR959666 3 0.4562 0.6860 0.056 0 0.792 0.152
#> SRR959667 3 0.5814 0.5698 0.056 0 0.644 0.300
#> SRR959668 3 0.4614 0.6899 0.064 0 0.792 0.144
#> SRR959669 3 0.4553 0.6717 0.040 0 0.780 0.180
#> SRR959670 4 0.3539 0.8009 0.004 0 0.176 0.820
#> SRR959671 4 0.3791 0.7703 0.004 0 0.200 0.796
#> SRR959672 3 0.4837 0.4393 0.004 0 0.648 0.348
#> SRR959673 3 0.5512 -0.2682 0.488 0 0.496 0.016
#> SRR959674 3 0.6299 0.0109 0.420 0 0.520 0.060
#> SRR959675 1 0.4872 0.5979 0.640 0 0.356 0.004
#> SRR959676 1 0.3074 0.8209 0.848 0 0.152 0.000
#> SRR959677 1 0.3311 0.8113 0.828 0 0.172 0.000
#> SRR959678 1 0.1211 0.8334 0.960 0 0.040 0.000
#> SRR959679 1 0.1118 0.8320 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959680 1 0.4134 0.7466 0.740 0 0.260 0.000
#> SRR959681 1 0.3486 0.8000 0.812 0 0.188 0.000
#> SRR959682 4 0.0921 0.9059 0.000 0 0.028 0.972
#> SRR959683 4 0.1389 0.9071 0.000 0 0.048 0.952
#> SRR959684 4 0.1118 0.9051 0.000 0 0.036 0.964
#> SRR959686 3 0.6158 0.5645 0.080 0 0.628 0.292
#> SRR959685 3 0.6121 0.5455 0.072 0 0.620 0.308
#> SRR959688 4 0.1389 0.9028 0.000 0 0.048 0.952
#> SRR959687 4 0.4699 0.5627 0.004 0 0.320 0.676
#> SRR959690 4 0.1118 0.9065 0.000 0 0.036 0.964
#> SRR959689 4 0.1489 0.9058 0.004 0 0.044 0.952
#> SRR959691 4 0.1302 0.8889 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR959692 4 0.1302 0.8889 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR959693 4 0.1940 0.8961 0.000 0 0.076 0.924
#> SRR959694 1 0.1022 0.8275 0.968 0 0.032 0.000
#> SRR959695 1 0.1022 0.8275 0.968 0 0.032 0.000
#> SRR959696 1 0.0817 0.8263 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959698 1 0.0469 0.8292 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959697 1 0.1022 0.8328 0.968 0 0.032 0.000
#> SRR959699 1 0.0469 0.8305 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959700 1 0.2081 0.8377 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959701 1 0.2081 0.8377 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959702 1 0.2081 0.8377 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959703 1 0.0921 0.8309 0.972 0 0.028 0.000
#> SRR959704 1 0.2011 0.8382 0.920 0 0.080 0.000
#> SRR959705 1 0.1940 0.8374 0.924 0 0.076 0.000
#> SRR959706 3 0.6514 0.2528 0.408 0 0.516 0.076
#> SRR959707 1 0.3157 0.7851 0.852 0 0.144 0.004
#> SRR959708 1 0.6451 -0.0314 0.476 0 0.456 0.068
#> SRR959709 1 0.5212 0.4498 0.572 0 0.420 0.008
#> SRR959710 1 0.5193 0.3602 0.580 0 0.412 0.008
#> SRR959711 1 0.4792 0.5991 0.680 0 0.312 0.008
#> SRR959712 3 0.6187 0.6879 0.144 0 0.672 0.184
#> SRR959713 3 0.6133 0.6903 0.188 0 0.676 0.136
#> SRR959714 3 0.6240 0.6874 0.200 0 0.664 0.136
#> SRR959715 3 0.5994 0.5838 0.068 0 0.636 0.296
#> SRR959716 3 0.5990 0.6977 0.164 0 0.692 0.144
#> SRR959717 3 0.6240 0.6936 0.156 0 0.668 0.176
#> SRR959718 4 0.3539 0.8009 0.004 0 0.176 0.820
#> SRR959719 4 0.3791 0.7703 0.004 0 0.200 0.796
#> SRR959720 3 0.4837 0.4393 0.004 0 0.648 0.348
#> SRR959721 1 0.5339 0.4692 0.600 0 0.384 0.016
#> SRR959722 1 0.6114 0.2370 0.524 0 0.428 0.048
#> SRR959723 1 0.4401 0.6869 0.724 0 0.272 0.004
#> SRR959724 1 0.1792 0.8374 0.932 0 0.068 0.000
#> SRR959725 1 0.1940 0.8374 0.924 0 0.076 0.000
#> SRR959726 1 0.0469 0.8292 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959727 1 0.0707 0.8287 0.980 0 0.020 0.000
#> SRR959729 1 0.2011 0.8372 0.920 0 0.080 0.000
#> SRR959728 1 0.2814 0.8233 0.868 0 0.132 0.000
#> SRR959730 4 0.0336 0.9052 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR959731 4 0.1022 0.9065 0.000 0 0.032 0.968
#> SRR959732 4 0.0592 0.9059 0.000 0 0.016 0.984
#> SRR959733 3 0.6464 0.5567 0.096 0 0.596 0.308
#> SRR959734 3 0.6538 0.5739 0.108 0 0.600 0.292
#> SRR959735 4 0.4891 0.5704 0.012 0 0.308 0.680
#> SRR959736 4 0.1474 0.9013 0.000 0 0.052 0.948
#> SRR959737 4 0.1398 0.9058 0.004 0 0.040 0.956
#> SRR959738 4 0.1022 0.9070 0.000 0 0.032 0.968
#> SRR959739 4 0.0817 0.8987 0.000 0 0.024 0.976
#> SRR959740 4 0.0817 0.8987 0.000 0 0.024 0.976
#> SRR959741 4 0.1940 0.9014 0.000 0 0.076 0.924
#> SRR959742 1 0.0817 0.8250 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959743 1 0.0817 0.8250 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959744 1 0.0817 0.8263 0.976 0 0.024 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 1 0.368 0.6238 0.808 0 0.148 0.044 0.000
#> SRR959650 1 0.313 0.6475 0.848 0 0.120 0.032 0.000
#> SRR959651 1 0.337 0.6456 0.836 0 0.120 0.044 0.000
#> SRR959652 1 0.336 0.6093 0.844 0 0.072 0.084 0.000
#> SRR959653 1 0.336 0.6093 0.844 0 0.072 0.084 0.000
#> SRR959654 1 0.336 0.6093 0.844 0 0.072 0.084 0.000
#> SRR959655 1 0.328 0.6485 0.848 0 0.092 0.060 0.000
#> SRR959656 1 0.362 0.5876 0.820 0 0.056 0.124 0.000
#> SRR959657 1 0.375 0.5722 0.812 0 0.064 0.124 0.000
#> SRR959658 4 0.704 -0.3159 0.232 0 0.248 0.492 0.028
#> SRR959659 1 0.523 0.3535 0.676 0 0.208 0.116 0.000
#> SRR959660 4 0.720 -0.3745 0.256 0 0.244 0.468 0.032
#> SRR959661 3 0.648 0.5995 0.400 0 0.416 0.184 0.000
#> SRR959662 4 0.655 -0.5960 0.396 0 0.200 0.404 0.000
#> SRR959663 1 0.649 -0.4336 0.480 0 0.212 0.308 0.000
#> SRR959664 4 0.314 0.6077 0.004 0 0.076 0.864 0.056
#> SRR959665 4 0.311 0.5905 0.016 0 0.076 0.872 0.036
#> SRR959666 4 0.329 0.5867 0.016 0 0.088 0.860 0.036
#> SRR959667 4 0.636 0.5228 0.024 0 0.180 0.600 0.196
#> SRR959668 4 0.325 0.5884 0.040 0 0.040 0.872 0.048
#> SRR959669 4 0.278 0.6065 0.012 0 0.028 0.888 0.072
#> SRR959670 5 0.460 0.7497 0.000 0 0.076 0.192 0.732
#> SRR959671 5 0.517 0.7086 0.000 0 0.116 0.200 0.684
#> SRR959672 4 0.476 0.5463 0.000 0 0.080 0.716 0.204
#> SRR959673 1 0.692 -0.7492 0.376 0 0.280 0.340 0.004
#> SRR959674 3 0.722 0.6314 0.300 0 0.344 0.340 0.016
#> SRR959675 1 0.627 -0.3273 0.540 0 0.236 0.224 0.000
#> SRR959676 1 0.327 0.6059 0.848 0 0.056 0.096 0.000
#> SRR959677 1 0.348 0.5876 0.832 0 0.056 0.112 0.000
#> SRR959678 1 0.305 0.6488 0.852 0 0.120 0.028 0.000
#> SRR959679 1 0.319 0.6460 0.840 0 0.132 0.028 0.000
#> SRR959680 1 0.494 0.4131 0.712 0 0.116 0.172 0.000
#> SRR959681 1 0.378 0.5626 0.808 0 0.060 0.132 0.000
#> SRR959682 5 0.184 0.8557 0.000 0 0.036 0.032 0.932
#> SRR959683 5 0.223 0.8590 0.000 0 0.044 0.044 0.912
#> SRR959684 5 0.191 0.8563 0.000 0 0.028 0.044 0.928
#> SRR959686 4 0.652 0.5007 0.028 0 0.300 0.548 0.124
#> SRR959685 4 0.658 0.4922 0.024 0 0.288 0.544 0.144
#> SRR959688 5 0.257 0.8539 0.000 0 0.040 0.068 0.892
#> SRR959687 5 0.546 0.5122 0.000 0 0.080 0.328 0.592
#> SRR959690 5 0.295 0.8504 0.000 0 0.088 0.044 0.868
#> SRR959689 5 0.327 0.8464 0.000 0 0.096 0.056 0.848
#> SRR959691 5 0.225 0.8280 0.000 0 0.088 0.012 0.900
#> SRR959692 5 0.225 0.8280 0.000 0 0.088 0.012 0.900
#> SRR959693 5 0.339 0.8303 0.000 0 0.128 0.040 0.832
#> SRR959694 1 0.328 0.6277 0.824 0 0.156 0.020 0.000
#> SRR959695 1 0.328 0.6277 0.824 0 0.156 0.020 0.000
#> SRR959696 1 0.281 0.6232 0.832 0 0.168 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.218 0.6488 0.888 0 0.112 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.275 0.6390 0.856 0 0.136 0.008 0.000
#> SRR959699 1 0.228 0.6507 0.880 0 0.120 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.217 0.6405 0.912 0 0.064 0.024 0.000
#> SRR959701 1 0.217 0.6405 0.912 0 0.064 0.024 0.000
#> SRR959702 1 0.217 0.6405 0.912 0 0.064 0.024 0.000
#> SRR959703 1 0.218 0.6530 0.896 0 0.100 0.004 0.000
#> SRR959704 1 0.223 0.6460 0.912 0 0.048 0.040 0.000
#> SRR959705 1 0.192 0.6478 0.928 0 0.040 0.032 0.000
#> SRR959706 4 0.721 -0.4574 0.348 0 0.228 0.400 0.024
#> SRR959707 1 0.495 0.4207 0.712 0 0.196 0.088 0.004
#> SRR959708 1 0.713 -0.5488 0.420 0 0.208 0.348 0.024
#> SRR959709 1 0.640 -0.7581 0.420 0 0.412 0.168 0.000
#> SRR959710 1 0.636 -0.3676 0.504 0 0.192 0.304 0.000
#> SRR959711 1 0.587 -0.0712 0.604 0 0.216 0.180 0.000
#> SRR959712 4 0.492 0.5784 0.112 0 0.076 0.764 0.048
#> SRR959713 4 0.516 0.5230 0.140 0 0.092 0.736 0.032
#> SRR959714 4 0.539 0.5042 0.148 0 0.104 0.716 0.032
#> SRR959715 4 0.659 0.5196 0.036 0 0.184 0.588 0.192
#> SRR959716 4 0.483 0.5583 0.124 0 0.056 0.768 0.052
#> SRR959717 4 0.472 0.5779 0.112 0 0.040 0.776 0.072
#> SRR959718 5 0.460 0.7497 0.000 0 0.076 0.192 0.732
#> SRR959719 5 0.517 0.7086 0.000 0 0.116 0.200 0.684
#> SRR959720 4 0.481 0.5459 0.000 0 0.084 0.712 0.204
#> SRR959721 1 0.675 -0.5212 0.500 0 0.264 0.224 0.012
#> SRR959722 1 0.710 -0.7023 0.416 0 0.316 0.252 0.016
#> SRR959723 1 0.568 -0.0198 0.636 0 0.228 0.132 0.004
#> SRR959724 1 0.180 0.6538 0.932 0 0.048 0.020 0.000
#> SRR959725 1 0.207 0.6490 0.920 0 0.048 0.032 0.000
#> SRR959726 1 0.218 0.6466 0.888 0 0.112 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.271 0.6467 0.860 0 0.132 0.008 0.000
#> SRR959729 1 0.207 0.6483 0.920 0 0.044 0.036 0.000
#> SRR959728 1 0.348 0.5863 0.836 0 0.080 0.084 0.000
#> SRR959730 5 0.167 0.8577 0.000 0 0.032 0.028 0.940
#> SRR959731 5 0.223 0.8586 0.000 0 0.040 0.048 0.912
#> SRR959732 5 0.175 0.8576 0.000 0 0.028 0.036 0.936
#> SRR959733 4 0.703 0.5005 0.048 0 0.292 0.512 0.148
#> SRR959734 4 0.702 0.4984 0.056 0 0.304 0.512 0.128
#> SRR959735 5 0.571 0.5187 0.008 0 0.084 0.312 0.596
#> SRR959736 5 0.263 0.8530 0.000 0 0.040 0.072 0.888
#> SRR959737 5 0.328 0.8457 0.000 0 0.092 0.060 0.848
#> SRR959738 5 0.296 0.8506 0.000 0 0.084 0.048 0.868
#> SRR959739 5 0.213 0.8396 0.000 0 0.080 0.012 0.908
#> SRR959740 5 0.213 0.8396 0.000 0 0.080 0.012 0.908
#> SRR959741 5 0.339 0.8363 0.000 0 0.128 0.040 0.832
#> SRR959742 1 0.269 0.6268 0.844 0 0.156 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.269 0.6268 0.844 0 0.156 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.277 0.6267 0.836 0 0.164 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 1 0.433 0.533 0.620 0 0.352 0.024 0.000 0.004
#> SRR959650 1 0.393 0.575 0.676 0 0.304 0.020 0.000 0.000
#> SRR959651 1 0.420 0.570 0.668 0 0.300 0.028 0.000 0.004
#> SRR959652 1 0.320 0.522 0.824 0 0.136 0.036 0.000 0.004
#> SRR959653 1 0.320 0.522 0.824 0 0.136 0.036 0.000 0.004
#> SRR959654 1 0.320 0.522 0.824 0 0.136 0.036 0.000 0.004
#> SRR959655 1 0.420 0.580 0.696 0 0.260 0.040 0.000 0.004
#> SRR959656 1 0.393 0.498 0.780 0 0.140 0.068 0.000 0.012
#> SRR959657 1 0.397 0.485 0.776 0 0.144 0.068 0.000 0.012
#> SRR959658 4 0.737 -0.283 0.196 0 0.296 0.396 0.008 0.104
#> SRR959659 1 0.533 0.152 0.496 0 0.420 0.072 0.000 0.012
#> SRR959660 4 0.755 -0.354 0.212 0 0.292 0.380 0.016 0.100
#> SRR959661 3 0.614 0.714 0.304 0 0.532 0.056 0.000 0.108
#> SRR959662 1 0.687 -0.480 0.356 0 0.260 0.336 0.000 0.048
#> SRR959663 1 0.661 -0.392 0.440 0 0.300 0.220 0.000 0.040
#> SRR959664 4 0.312 0.505 0.004 0 0.040 0.860 0.024 0.072
#> SRR959665 4 0.410 0.539 0.020 0 0.088 0.792 0.008 0.092
#> SRR959666 4 0.437 0.533 0.024 0 0.096 0.776 0.012 0.092
#> SRR959667 4 0.694 0.378 0.020 0 0.148 0.548 0.156 0.128
#> SRR959668 4 0.355 0.512 0.032 0 0.068 0.844 0.028 0.028
#> SRR959669 4 0.351 0.513 0.012 0 0.052 0.844 0.060 0.032
#> SRR959670 5 0.538 0.656 0.000 0 0.028 0.176 0.652 0.144
#> SRR959671 5 0.623 0.588 0.000 0 0.060 0.188 0.568 0.184
#> SRR959672 4 0.450 0.401 0.000 0 0.024 0.744 0.136 0.096
#> SRR959673 3 0.673 0.701 0.300 0 0.412 0.252 0.004 0.032
#> SRR959674 3 0.711 0.656 0.224 0 0.440 0.256 0.008 0.072
#> SRR959675 1 0.606 -0.393 0.484 0 0.356 0.132 0.000 0.028
#> SRR959676 1 0.350 0.517 0.804 0 0.140 0.052 0.000 0.004
#> SRR959677 1 0.374 0.498 0.796 0 0.132 0.060 0.000 0.012
#> SRR959678 1 0.377 0.577 0.684 0 0.304 0.012 0.000 0.000
#> SRR959679 1 0.414 0.571 0.664 0 0.312 0.012 0.000 0.012
#> SRR959680 1 0.500 0.316 0.676 0 0.196 0.112 0.000 0.016
#> SRR959681 1 0.408 0.471 0.768 0 0.144 0.076 0.000 0.012
#> SRR959682 5 0.176 0.780 0.000 0 0.004 0.020 0.928 0.048
#> SRR959683 5 0.218 0.783 0.000 0 0.008 0.032 0.908 0.052
#> SRR959684 5 0.176 0.782 0.000 0 0.008 0.028 0.932 0.032
#> SRR959686 6 0.609 0.909 0.028 0 0.036 0.344 0.060 0.532
#> SRR959685 6 0.611 0.912 0.020 0 0.032 0.340 0.080 0.528
#> SRR959688 5 0.299 0.777 0.000 0 0.012 0.032 0.852 0.104
#> SRR959687 5 0.621 0.406 0.000 0 0.036 0.280 0.520 0.164
#> SRR959690 5 0.337 0.763 0.000 0 0.020 0.012 0.804 0.164
#> SRR959689 5 0.367 0.755 0.000 0 0.024 0.016 0.780 0.180
#> SRR959691 5 0.323 0.730 0.000 0 0.032 0.008 0.824 0.136
#> SRR959692 5 0.323 0.730 0.000 0 0.032 0.008 0.824 0.136
#> SRR959693 5 0.481 0.709 0.000 0 0.068 0.020 0.680 0.232
#> SRR959694 1 0.451 0.534 0.616 0 0.348 0.012 0.000 0.024
#> SRR959695 1 0.451 0.534 0.616 0 0.348 0.012 0.000 0.024
#> SRR959696 1 0.421 0.516 0.620 0 0.356 0.000 0.000 0.024
#> SRR959698 1 0.308 0.581 0.760 0 0.240 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.352 0.563 0.724 0 0.268 0.004 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.319 0.582 0.760 0 0.236 0.000 0.000 0.004
#> SRR959700 1 0.120 0.560 0.944 0 0.056 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.120 0.560 0.944 0 0.056 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.120 0.560 0.944 0 0.056 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.305 0.588 0.780 0 0.216 0.000 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.158 0.566 0.940 0 0.036 0.016 0.000 0.008
#> SRR959705 1 0.119 0.569 0.956 0 0.032 0.008 0.000 0.004
#> SRR959706 1 0.737 -0.507 0.332 0 0.240 0.328 0.004 0.096
#> SRR959707 1 0.499 0.242 0.552 0 0.388 0.048 0.000 0.012
#> SRR959708 1 0.729 -0.480 0.400 0 0.236 0.280 0.012 0.072
#> SRR959709 3 0.595 0.700 0.336 0 0.520 0.036 0.000 0.108
#> SRR959710 1 0.639 -0.300 0.500 0 0.192 0.268 0.000 0.040
#> SRR959711 1 0.571 -0.116 0.604 0 0.236 0.124 0.000 0.036
#> SRR959712 4 0.489 0.534 0.116 0 0.044 0.744 0.016 0.080
#> SRR959713 4 0.554 0.531 0.148 0 0.072 0.680 0.008 0.092
#> SRR959714 4 0.573 0.523 0.160 0 0.076 0.660 0.008 0.096
#> SRR959715 4 0.711 0.386 0.032 0 0.152 0.540 0.152 0.124
#> SRR959716 4 0.467 0.521 0.124 0 0.048 0.760 0.020 0.048
#> SRR959717 4 0.505 0.529 0.108 0 0.044 0.744 0.052 0.052
#> SRR959718 5 0.538 0.656 0.000 0 0.028 0.176 0.652 0.144
#> SRR959719 5 0.623 0.588 0.000 0 0.060 0.188 0.568 0.184
#> SRR959720 4 0.454 0.401 0.000 0 0.024 0.740 0.136 0.100
#> SRR959721 1 0.648 -0.605 0.448 0 0.360 0.148 0.004 0.040
#> SRR959722 3 0.701 0.653 0.364 0 0.380 0.180 0.004 0.072
#> SRR959723 1 0.533 -0.187 0.604 0 0.296 0.072 0.000 0.028
#> SRR959724 1 0.101 0.579 0.956 0 0.044 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.127 0.572 0.952 0 0.036 0.008 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.297 0.584 0.776 0 0.224 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.375 0.578 0.712 0 0.272 0.004 0.000 0.012
#> SRR959729 1 0.134 0.570 0.948 0 0.040 0.008 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.305 0.500 0.852 0 0.092 0.044 0.000 0.012
#> SRR959730 5 0.150 0.781 0.000 0 0.000 0.012 0.936 0.052
#> SRR959731 5 0.211 0.782 0.000 0 0.008 0.032 0.912 0.048
#> SRR959732 5 0.146 0.783 0.000 0 0.004 0.016 0.944 0.036
#> SRR959733 6 0.625 0.913 0.036 0 0.032 0.312 0.076 0.544
#> SRR959734 6 0.625 0.908 0.048 0 0.036 0.312 0.056 0.548
#> SRR959735 5 0.640 0.416 0.008 0 0.036 0.268 0.524 0.164
#> SRR959736 5 0.310 0.776 0.000 0 0.012 0.036 0.844 0.108
#> SRR959737 5 0.376 0.755 0.000 0 0.020 0.024 0.776 0.180
#> SRR959738 5 0.346 0.763 0.000 0 0.016 0.020 0.800 0.164
#> SRR959739 5 0.314 0.741 0.000 0 0.024 0.012 0.832 0.132
#> SRR959740 5 0.314 0.741 0.000 0 0.024 0.012 0.832 0.132
#> SRR959741 5 0.486 0.715 0.000 0 0.064 0.024 0.676 0.236
#> SRR959742 1 0.399 0.536 0.676 0 0.300 0.000 0.000 0.024
#> SRR959743 1 0.399 0.536 0.676 0 0.300 0.000 0.000 0.024
#> SRR959744 1 0.415 0.521 0.636 0 0.340 0.000 0.000 0.024
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.776 0.902 0.869 0.2999 0.807 0.635
#> 4 4 0.639 0.640 0.813 0.1135 0.997 0.990
#> 5 5 0.672 0.600 0.738 0.0780 0.924 0.774
#> 6 6 0.664 0.541 0.660 0.0448 0.914 0.702
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959592 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959596 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959598 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959606 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959614 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959615 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959619 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959624 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.5397 0.770 0.000 0.720 0.280
#> SRR959626 2 0.5397 0.770 0.000 0.720 0.280
#> SRR959627 2 0.5397 0.770 0.000 0.720 0.280
#> SRR959628 2 0.5397 0.770 0.000 0.720 0.280
#> SRR959629 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959632 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959637 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0237 0.982 0.000 0.996 0.004
#> SRR959641 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959642 2 0.0424 0.980 0.000 0.992 0.008
#> SRR959643 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.984 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959650 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959651 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959652 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959653 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959654 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959655 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959656 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959657 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959658 1 0.5216 0.365 0.740 0.000 0.260
#> SRR959659 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959660 1 0.6008 -0.222 0.628 0.000 0.372
#> SRR959661 1 0.1753 0.862 0.952 0.000 0.048
#> SRR959662 1 0.0747 0.891 0.984 0.000 0.016
#> SRR959663 1 0.0592 0.895 0.988 0.000 0.012
#> SRR959664 3 0.5948 0.920 0.360 0.000 0.640
#> SRR959665 3 0.6111 0.892 0.396 0.000 0.604
#> SRR959666 3 0.6079 0.900 0.388 0.000 0.612
#> SRR959667 3 0.5926 0.921 0.356 0.000 0.644
#> SRR959668 3 0.6244 0.835 0.440 0.000 0.560
#> SRR959669 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959670 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959671 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959672 3 0.5926 0.921 0.356 0.000 0.644
#> SRR959673 1 0.3340 0.748 0.880 0.000 0.120
#> SRR959674 1 0.5926 -0.129 0.644 0.000 0.356
#> SRR959675 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959676 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959677 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959678 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959679 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959680 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959681 1 0.0237 0.899 0.996 0.000 0.004
#> SRR959682 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959683 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959684 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959686 3 0.6154 0.878 0.408 0.000 0.592
#> SRR959685 3 0.5968 0.917 0.364 0.000 0.636
#> SRR959688 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959687 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959690 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959689 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959691 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959692 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959693 3 0.5905 0.922 0.352 0.000 0.648
#> SRR959694 1 0.0000 0.900 1.000 0.000 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 0.900 1.000 0.000 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 0.900 1.000 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959697 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959699 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959700 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959701 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959702 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959703 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959704 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959705 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959706 1 0.4750 0.676 0.784 0.000 0.216
#> SRR959707 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959708 1 0.4555 0.712 0.800 0.000 0.200
#> SRR959709 1 0.2356 0.894 0.928 0.000 0.072
#> SRR959710 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959711 1 0.2165 0.899 0.936 0.000 0.064
#> SRR959712 3 0.5882 0.880 0.348 0.000 0.652
#> SRR959713 3 0.5948 0.866 0.360 0.000 0.640
#> SRR959714 3 0.6235 0.729 0.436 0.000 0.564
#> SRR959715 3 0.5678 0.909 0.316 0.000 0.684
#> SRR959716 3 0.6204 0.759 0.424 0.000 0.576
#> SRR959717 3 0.5760 0.901 0.328 0.000 0.672
#> SRR959718 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959719 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959720 3 0.5621 0.913 0.308 0.000 0.692
#> SRR959721 1 0.3340 0.844 0.880 0.000 0.120
#> SRR959722 1 0.5178 0.572 0.744 0.000 0.256
#> SRR959723 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959724 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959725 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959726 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959727 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959729 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959728 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959730 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959731 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959732 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959733 3 0.5760 0.901 0.328 0.000 0.672
#> SRR959734 3 0.6168 0.779 0.412 0.000 0.588
#> SRR959735 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959736 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959737 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959738 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959739 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959740 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959741 3 0.5529 0.917 0.296 0.000 0.704
#> SRR959742 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959743 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
#> SRR959744 1 0.2066 0.901 0.940 0.000 0.060
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.2399 0.92109 0.000 0.920 0.048 0.032
#> SRR959592 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959593 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959594 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959595 2 0.2399 0.92109 0.000 0.920 0.048 0.032
#> SRR959596 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959597 2 0.1489 0.93704 0.000 0.952 0.044 0.004
#> SRR959598 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959599 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959600 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959601 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959602 2 0.1004 0.93854 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR959603 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959604 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959605 2 0.1545 0.93785 0.000 0.952 0.040 0.008
#> SRR959606 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959607 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959608 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959609 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959610 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959611 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959612 2 0.1302 0.93621 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR959613 2 0.1302 0.93499 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR959614 2 0.1302 0.93499 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR959615 2 0.1489 0.93544 0.000 0.952 0.044 0.004
#> SRR959616 2 0.1661 0.93422 0.000 0.944 0.052 0.004
#> SRR959617 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959618 2 0.2313 0.92517 0.000 0.924 0.044 0.032
#> SRR959619 2 0.1389 0.93555 0.000 0.952 0.048 0.000
#> SRR959620 2 0.1389 0.93555 0.000 0.952 0.048 0.000
#> SRR959621 2 0.1824 0.93737 0.000 0.936 0.060 0.004
#> SRR959622 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959623 2 0.2623 0.92150 0.000 0.908 0.064 0.028
#> SRR959624 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959625 2 0.4998 0.52401 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR959626 2 0.4998 0.52401 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR959627 2 0.4998 0.52401 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR959628 2 0.4998 0.52401 0.000 0.512 0.000 0.488
#> SRR959629 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959630 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959631 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959632 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959633 2 0.1211 0.93910 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959634 2 0.1302 0.93913 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR959635 2 0.1489 0.93915 0.000 0.952 0.044 0.004
#> SRR959636 2 0.3013 0.91871 0.000 0.888 0.080 0.032
#> SRR959637 2 0.1743 0.93806 0.000 0.940 0.056 0.004
#> SRR959638 2 0.1576 0.93911 0.000 0.948 0.048 0.004
#> SRR959639 2 0.1489 0.93544 0.000 0.952 0.044 0.004
#> SRR959640 2 0.1489 0.93544 0.000 0.952 0.044 0.004
#> SRR959641 2 0.2623 0.92150 0.000 0.908 0.064 0.028
#> SRR959642 2 0.2546 0.92294 0.000 0.912 0.060 0.028
#> SRR959643 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959644 2 0.1389 0.93555 0.000 0.952 0.048 0.000
#> SRR959645 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959646 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959647 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959648 2 0.1211 0.93559 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR959649 1 0.2149 0.73695 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR959650 1 0.1637 0.74002 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR959651 1 0.1716 0.74027 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959652 1 0.1042 0.74247 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR959653 1 0.1042 0.74247 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR959654 1 0.1042 0.74247 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR959655 1 0.1716 0.74005 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959656 1 0.0895 0.74402 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR959657 1 0.0188 0.74705 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959658 1 0.7110 -0.15249 0.564 0.000 0.236 0.200
#> SRR959659 1 0.3494 0.69641 0.824 0.000 0.004 0.172
#> SRR959660 1 0.7493 -0.44222 0.480 0.000 0.320 0.200
#> SRR959661 1 0.4595 0.56146 0.780 0.000 0.044 0.176
#> SRR959662 1 0.4379 0.56498 0.792 0.000 0.036 0.172
#> SRR959663 1 0.3958 0.60146 0.816 0.000 0.024 0.160
#> SRR959664 3 0.6881 0.22799 0.236 0.000 0.592 0.172
#> SRR959665 3 0.7438 -0.15704 0.328 0.000 0.484 0.188
#> SRR959666 3 0.7449 -0.16414 0.332 0.000 0.480 0.188
#> SRR959667 3 0.6279 0.41768 0.180 0.000 0.664 0.156
#> SRR959668 3 0.7483 -0.26394 0.360 0.000 0.456 0.184
#> SRR959669 3 0.7082 0.12607 0.252 0.000 0.564 0.184
#> SRR959670 3 0.3355 0.63162 0.160 0.000 0.836 0.004
#> SRR959671 3 0.4050 0.61709 0.168 0.000 0.808 0.024
#> SRR959672 3 0.5972 0.47206 0.176 0.000 0.692 0.132
#> SRR959673 1 0.6016 0.29388 0.680 0.000 0.112 0.208
#> SRR959674 1 0.7506 -0.42190 0.484 0.000 0.308 0.208
#> SRR959675 1 0.3300 0.65208 0.848 0.000 0.008 0.144
#> SRR959676 1 0.0000 0.74729 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959677 1 0.0188 0.74705 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959678 1 0.1637 0.74002 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR959679 1 0.1716 0.73982 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR959680 1 0.2542 0.70430 0.904 0.000 0.012 0.084
#> SRR959681 1 0.0336 0.74633 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959682 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959683 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959684 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959686 3 0.6856 0.14680 0.284 0.000 0.576 0.140
#> SRR959685 3 0.6386 0.35847 0.236 0.000 0.640 0.124
#> SRR959688 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959687 3 0.4776 0.59346 0.164 0.000 0.776 0.060
#> SRR959690 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959689 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959691 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959692 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959693 3 0.3172 0.63247 0.160 0.000 0.840 0.000
#> SRR959694 1 0.1792 0.74168 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR959695 1 0.1792 0.74168 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR959696 1 0.1867 0.74072 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR959698 1 0.4267 0.73587 0.788 0.000 0.024 0.188
#> SRR959697 1 0.4538 0.73180 0.760 0.000 0.024 0.216
#> SRR959699 1 0.4307 0.73606 0.784 0.000 0.024 0.192
#> SRR959700 1 0.3910 0.73556 0.820 0.000 0.024 0.156
#> SRR959701 1 0.3910 0.73556 0.820 0.000 0.024 0.156
#> SRR959702 1 0.3910 0.73556 0.820 0.000 0.024 0.156
#> SRR959703 1 0.4307 0.73584 0.784 0.000 0.024 0.192
#> SRR959704 1 0.3862 0.73731 0.824 0.000 0.024 0.152
#> SRR959705 1 0.3606 0.74145 0.844 0.000 0.024 0.132
#> SRR959706 1 0.7059 0.22998 0.528 0.000 0.140 0.332
#> SRR959707 1 0.4898 0.72233 0.716 0.000 0.024 0.260
#> SRR959708 1 0.6819 0.27650 0.540 0.000 0.112 0.348
#> SRR959709 1 0.5182 0.62926 0.684 0.000 0.028 0.288
#> SRR959710 1 0.5062 0.62925 0.692 0.000 0.024 0.284
#> SRR959711 1 0.4927 0.65493 0.712 0.000 0.024 0.264
#> SRR959712 3 0.7628 -0.70701 0.212 0.000 0.440 0.348
#> SRR959713 3 0.7673 -0.79754 0.216 0.000 0.416 0.368
#> SRR959714 4 0.7800 0.00000 0.248 0.000 0.372 0.380
#> SRR959715 3 0.7045 -0.10218 0.148 0.000 0.544 0.308
#> SRR959716 3 0.7854 -0.89505 0.272 0.000 0.384 0.344
#> SRR959717 3 0.7535 -0.57387 0.200 0.000 0.464 0.336
#> SRR959718 3 0.4791 0.60434 0.136 0.000 0.784 0.080
#> SRR959719 3 0.5092 0.59235 0.140 0.000 0.764 0.096
#> SRR959720 3 0.6416 0.40682 0.152 0.000 0.648 0.200
#> SRR959721 1 0.5971 0.43409 0.584 0.000 0.048 0.368
#> SRR959722 1 0.7286 -0.00842 0.480 0.000 0.156 0.364
#> SRR959723 1 0.4644 0.69822 0.748 0.000 0.024 0.228
#> SRR959724 1 0.3606 0.74037 0.844 0.000 0.024 0.132
#> SRR959725 1 0.3606 0.74145 0.844 0.000 0.024 0.132
#> SRR959726 1 0.4267 0.73587 0.788 0.000 0.024 0.188
#> SRR959727 1 0.4267 0.73587 0.788 0.000 0.024 0.188
#> SRR959729 1 0.3659 0.73990 0.840 0.000 0.024 0.136
#> SRR959728 1 0.4004 0.73378 0.812 0.000 0.024 0.164
#> SRR959730 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959731 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959732 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959733 3 0.6942 0.09377 0.176 0.000 0.584 0.240
#> SRR959734 3 0.7721 -0.66607 0.272 0.000 0.448 0.280
#> SRR959735 3 0.5321 0.58165 0.140 0.000 0.748 0.112
#> SRR959736 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959737 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959738 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959739 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959740 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959741 3 0.4724 0.60540 0.136 0.000 0.788 0.076
#> SRR959742 1 0.4307 0.73584 0.784 0.000 0.024 0.192
#> SRR959743 1 0.4307 0.73584 0.784 0.000 0.024 0.192
#> SRR959744 1 0.4348 0.73463 0.780 0.000 0.024 0.196
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.3561 0.81640 0.000 0.844 0.100 0.032 0.024
#> SRR959592 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959593 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959594 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959595 2 0.3561 0.81640 0.000 0.844 0.100 0.032 0.024
#> SRR959596 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959597 2 0.1997 0.89184 0.000 0.924 0.040 0.036 0.000
#> SRR959598 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959599 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959600 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959601 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959602 2 0.1403 0.89497 0.000 0.952 0.024 0.024 0.000
#> SRR959603 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959604 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959605 2 0.2236 0.88189 0.000 0.908 0.068 0.000 0.024
#> SRR959606 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959607 2 0.1830 0.88933 0.000 0.924 0.068 0.000 0.008
#> SRR959608 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959609 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959610 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959611 2 0.1792 0.88426 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.1851 0.89581 0.000 0.912 0.088 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.2304 0.87101 0.000 0.892 0.100 0.008 0.000
#> SRR959614 2 0.2304 0.87101 0.000 0.892 0.100 0.008 0.000
#> SRR959615 2 0.1608 0.88889 0.000 0.928 0.072 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.1792 0.88572 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.1792 0.88283 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.3730 0.81716 0.000 0.828 0.120 0.028 0.024
#> SRR959619 2 0.1908 0.88108 0.000 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.1908 0.88108 0.000 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.2270 0.89427 0.000 0.908 0.072 0.016 0.004
#> SRR959622 2 0.1571 0.89327 0.000 0.936 0.060 0.000 0.004
#> SRR959623 2 0.3519 0.81023 0.000 0.828 0.136 0.008 0.028
#> SRR959624 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959625 5 0.4219 0.39894 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584
#> SRR959626 5 0.4219 0.39894 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584
#> SRR959627 5 0.4219 0.39894 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584
#> SRR959628 5 0.4219 0.39894 0.000 0.416 0.000 0.000 0.584
#> SRR959629 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959630 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959631 2 0.1830 0.89126 0.000 0.924 0.068 0.000 0.008
#> SRR959632 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959633 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959634 2 0.1764 0.89088 0.000 0.928 0.064 0.000 0.008
#> SRR959635 2 0.1662 0.89649 0.000 0.936 0.056 0.004 0.004
#> SRR959636 2 0.3915 0.81423 0.000 0.812 0.136 0.028 0.024
#> SRR959637 2 0.2171 0.89546 0.000 0.912 0.064 0.024 0.000
#> SRR959638 2 0.1731 0.89598 0.000 0.932 0.060 0.004 0.004
#> SRR959639 2 0.1732 0.88350 0.000 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.1732 0.88350 0.000 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.3563 0.80562 0.000 0.824 0.140 0.008 0.028
#> SRR959642 2 0.3606 0.81556 0.000 0.816 0.152 0.008 0.024
#> SRR959643 2 0.1792 0.88283 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.1908 0.88108 0.000 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.1792 0.88426 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.1792 0.88426 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.1792 0.88426 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.1792 0.88283 0.000 0.916 0.084 0.000 0.000
#> SRR959649 1 0.4790 0.44572 0.672 0.000 0.292 0.020 0.016
#> SRR959650 1 0.4260 0.47265 0.720 0.000 0.256 0.020 0.004
#> SRR959651 1 0.4430 0.46766 0.708 0.000 0.264 0.020 0.008
#> SRR959652 1 0.5494 0.31707 0.496 0.000 0.456 0.020 0.028
#> SRR959653 1 0.5494 0.31707 0.496 0.000 0.456 0.020 0.028
#> SRR959654 1 0.5494 0.31707 0.496 0.000 0.456 0.020 0.028
#> SRR959655 1 0.4311 0.47089 0.712 0.000 0.264 0.020 0.004
#> SRR959656 1 0.5257 0.32984 0.512 0.000 0.452 0.020 0.016
#> SRR959657 1 0.5146 0.35703 0.536 0.000 0.432 0.020 0.012
#> SRR959658 3 0.6885 0.45660 0.212 0.000 0.568 0.164 0.056
#> SRR959659 1 0.5474 0.17732 0.520 0.000 0.432 0.020 0.028
#> SRR959660 3 0.7109 0.51408 0.148 0.000 0.544 0.236 0.072
#> SRR959661 3 0.5579 0.10696 0.348 0.000 0.588 0.040 0.024
#> SRR959662 3 0.5760 0.22643 0.320 0.000 0.600 0.048 0.032
#> SRR959663 3 0.5546 0.08984 0.364 0.000 0.576 0.040 0.020
#> SRR959664 4 0.6831 0.21450 0.048 0.000 0.328 0.512 0.112
#> SRR959665 3 0.7167 0.12804 0.068 0.000 0.424 0.400 0.108
#> SRR959666 3 0.7047 0.14563 0.064 0.000 0.440 0.396 0.100
#> SRR959667 4 0.6304 0.46429 0.048 0.000 0.228 0.620 0.104
#> SRR959668 3 0.7224 0.16452 0.080 0.000 0.428 0.392 0.100
#> SRR959669 4 0.6890 0.16527 0.052 0.000 0.344 0.496 0.108
#> SRR959670 4 0.2581 0.72140 0.048 0.000 0.020 0.904 0.028
#> SRR959671 4 0.4009 0.68372 0.048 0.000 0.072 0.828 0.052
#> SRR959672 4 0.6144 0.50281 0.048 0.000 0.204 0.644 0.104
#> SRR959673 3 0.6791 0.42029 0.240 0.000 0.576 0.116 0.068
#> SRR959674 3 0.7188 0.51483 0.140 0.000 0.540 0.236 0.084
#> SRR959675 3 0.5164 -0.06628 0.392 0.000 0.572 0.020 0.016
#> SRR959676 1 0.5114 0.37755 0.556 0.000 0.412 0.020 0.012
#> SRR959677 1 0.5140 0.36260 0.540 0.000 0.428 0.020 0.012
#> SRR959678 1 0.4260 0.47265 0.720 0.000 0.256 0.020 0.004
#> SRR959679 1 0.4546 0.44817 0.688 0.000 0.284 0.020 0.008
#> SRR959680 3 0.5242 -0.23815 0.448 0.000 0.516 0.024 0.012
#> SRR959681 1 0.5160 0.33409 0.524 0.000 0.444 0.020 0.012
#> SRR959682 4 0.1701 0.72504 0.048 0.000 0.000 0.936 0.016
#> SRR959683 4 0.1597 0.72518 0.048 0.000 0.000 0.940 0.012
#> SRR959684 4 0.1701 0.72504 0.048 0.000 0.000 0.936 0.016
#> SRR959686 4 0.7164 0.24148 0.088 0.000 0.276 0.524 0.112
#> SRR959685 4 0.6520 0.39864 0.056 0.000 0.244 0.596 0.104
#> SRR959688 4 0.1484 0.72581 0.048 0.000 0.000 0.944 0.008
#> SRR959687 4 0.4226 0.66537 0.048 0.000 0.092 0.812 0.048
#> SRR959690 4 0.1701 0.72574 0.048 0.000 0.000 0.936 0.016
#> SRR959689 4 0.1701 0.72508 0.048 0.000 0.000 0.936 0.016
#> SRR959691 4 0.1701 0.72481 0.048 0.000 0.000 0.936 0.016
#> SRR959692 4 0.1597 0.72476 0.048 0.000 0.000 0.940 0.012
#> SRR959693 4 0.2379 0.71807 0.048 0.000 0.012 0.912 0.028
#> SRR959694 1 0.4481 0.49707 0.732 0.000 0.228 0.016 0.024
#> SRR959695 1 0.4481 0.49707 0.732 0.000 0.228 0.016 0.024
#> SRR959696 1 0.4451 0.49674 0.736 0.000 0.224 0.016 0.024
#> SRR959698 1 0.0000 0.61050 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1117 0.60656 0.964 0.000 0.020 0.000 0.016
#> SRR959699 1 0.0451 0.61041 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR959700 1 0.3846 0.58703 0.800 0.000 0.144 0.000 0.056
#> SRR959701 1 0.3846 0.58703 0.800 0.000 0.144 0.000 0.056
#> SRR959702 1 0.3846 0.58703 0.800 0.000 0.144 0.000 0.056
#> SRR959703 1 0.0290 0.60990 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.3551 0.59572 0.820 0.000 0.136 0.000 0.044
#> SRR959705 1 0.3115 0.60405 0.852 0.000 0.112 0.000 0.036
#> SRR959706 1 0.7267 0.07300 0.500 0.000 0.284 0.068 0.148
#> SRR959707 1 0.3169 0.56019 0.856 0.000 0.084 0.000 0.060
#> SRR959708 1 0.7055 0.10762 0.520 0.000 0.276 0.052 0.152
#> SRR959709 1 0.5211 0.44741 0.668 0.000 0.232 0.000 0.100
#> SRR959710 1 0.5403 0.38549 0.644 0.000 0.248 0.000 0.108
#> SRR959711 1 0.5073 0.47216 0.688 0.000 0.212 0.000 0.100
#> SRR959712 5 0.8575 -0.40515 0.204 0.000 0.260 0.260 0.276
#> SRR959713 5 0.8579 -0.38145 0.212 0.000 0.272 0.240 0.276
#> SRR959714 3 0.8585 0.00379 0.248 0.000 0.272 0.212 0.268
#> SRR959715 4 0.8306 0.32003 0.152 0.000 0.216 0.368 0.264
#> SRR959716 3 0.8570 -0.00474 0.220 0.000 0.292 0.224 0.264
#> SRR959717 4 0.8439 0.16571 0.156 0.000 0.272 0.308 0.264
#> SRR959718 4 0.5494 0.71527 0.068 0.000 0.064 0.716 0.152
#> SRR959719 4 0.5665 0.71280 0.068 0.000 0.068 0.700 0.164
#> SRR959720 4 0.7461 0.52625 0.076 0.000 0.180 0.492 0.252
#> SRR959721 1 0.6861 0.11522 0.508 0.000 0.296 0.028 0.168
#> SRR959722 1 0.7307 0.04895 0.488 0.000 0.284 0.060 0.168
#> SRR959723 1 0.4693 0.52099 0.724 0.000 0.196 0.000 0.080
#> SRR959724 1 0.2959 0.60649 0.864 0.000 0.100 0.000 0.036
#> SRR959725 1 0.3115 0.60405 0.852 0.000 0.112 0.000 0.036
#> SRR959726 1 0.0000 0.61050 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0451 0.61133 0.988 0.000 0.004 0.000 0.008
#> SRR959729 1 0.3192 0.60271 0.848 0.000 0.112 0.000 0.040
#> SRR959728 1 0.3803 0.58948 0.804 0.000 0.140 0.000 0.056
#> SRR959730 4 0.4784 0.72830 0.068 0.000 0.044 0.772 0.116
#> SRR959731 4 0.4736 0.72854 0.068 0.000 0.044 0.776 0.112
#> SRR959732 4 0.4784 0.72830 0.068 0.000 0.044 0.772 0.116
#> SRR959733 4 0.7949 0.44006 0.120 0.000 0.188 0.436 0.256
#> SRR959734 4 0.8484 0.19218 0.204 0.000 0.200 0.324 0.272
#> SRR959735 4 0.6089 0.68771 0.068 0.000 0.092 0.664 0.176
#> SRR959736 4 0.4687 0.72885 0.068 0.000 0.044 0.780 0.108
#> SRR959737 4 0.4830 0.72748 0.068 0.000 0.044 0.768 0.120
#> SRR959738 4 0.4736 0.72800 0.068 0.000 0.044 0.776 0.112
#> SRR959739 4 0.4830 0.72778 0.068 0.000 0.044 0.768 0.120
#> SRR959740 4 0.4736 0.72780 0.068 0.000 0.044 0.776 0.112
#> SRR959741 4 0.4876 0.72780 0.068 0.000 0.044 0.764 0.124
#> SRR959742 1 0.0898 0.60768 0.972 0.000 0.008 0.000 0.020
#> SRR959743 1 0.0898 0.60768 0.972 0.000 0.008 0.000 0.020
#> SRR959744 1 0.0609 0.60838 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.4147 0.6895 0.136 0.780 0.000 0.004 0.048 0.032
#> SRR959592 2 0.1858 0.8000 0.076 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959593 2 0.1757 0.8007 0.076 0.916 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959594 2 0.1858 0.8000 0.076 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959595 2 0.4147 0.6895 0.136 0.780 0.000 0.004 0.048 0.032
#> SRR959596 2 0.1757 0.8007 0.076 0.916 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959597 2 0.2985 0.7668 0.116 0.844 0.000 0.004 0.036 0.000
#> SRR959598 2 0.1757 0.8007 0.076 0.916 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959599 2 0.1858 0.8000 0.076 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959600 2 0.1757 0.8007 0.076 0.916 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR959601 2 0.1858 0.8000 0.076 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959602 2 0.1858 0.8000 0.076 0.912 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959603 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959604 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959605 2 0.2632 0.7808 0.000 0.832 0.000 0.000 0.004 0.164
#> SRR959606 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959607 2 0.2655 0.7862 0.008 0.848 0.000 0.000 0.004 0.140
#> SRR959608 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959609 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959610 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959611 2 0.2627 0.7928 0.024 0.880 0.000 0.004 0.084 0.008
#> SRR959612 2 0.2924 0.8032 0.024 0.872 0.000 0.004 0.068 0.032
#> SRR959613 2 0.3754 0.7300 0.076 0.800 0.000 0.012 0.112 0.000
#> SRR959614 2 0.3754 0.7300 0.076 0.800 0.000 0.012 0.112 0.000
#> SRR959615 2 0.2209 0.7967 0.024 0.900 0.000 0.004 0.072 0.000
#> SRR959616 2 0.2519 0.7939 0.044 0.884 0.000 0.004 0.068 0.000
#> SRR959617 2 0.2361 0.7908 0.028 0.884 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR959618 2 0.3999 0.7220 0.092 0.804 0.000 0.008 0.068 0.028
#> SRR959619 2 0.2631 0.7908 0.044 0.876 0.000 0.004 0.076 0.000
#> SRR959620 2 0.2575 0.7915 0.044 0.880 0.000 0.004 0.072 0.000
#> SRR959621 2 0.3191 0.8031 0.048 0.840 0.000 0.004 0.004 0.104
#> SRR959622 2 0.2402 0.7925 0.000 0.856 0.000 0.004 0.000 0.140
#> SRR959623 2 0.4772 0.6747 0.072 0.732 0.000 0.004 0.040 0.152
#> SRR959624 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959625 6 0.5717 0.9975 0.040 0.280 0.000 0.000 0.096 0.584
#> SRR959626 6 0.5717 0.9975 0.040 0.280 0.000 0.000 0.096 0.584
#> SRR959627 6 0.5717 0.9975 0.040 0.280 0.000 0.000 0.096 0.584
#> SRR959628 6 0.5853 0.9926 0.044 0.280 0.000 0.000 0.104 0.572
#> SRR959629 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959630 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959631 2 0.2553 0.7896 0.000 0.848 0.000 0.000 0.008 0.144
#> SRR959632 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959633 2 0.2300 0.7906 0.000 0.856 0.000 0.000 0.000 0.144
#> SRR959634 2 0.2260 0.7919 0.000 0.860 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR959635 2 0.2288 0.8016 0.004 0.876 0.000 0.004 0.000 0.116
#> SRR959636 2 0.5012 0.6907 0.128 0.724 0.000 0.008 0.044 0.096
#> SRR959637 2 0.3251 0.8031 0.068 0.844 0.000 0.004 0.008 0.076
#> SRR959638 2 0.2377 0.7998 0.004 0.868 0.000 0.004 0.000 0.124
#> SRR959639 2 0.2282 0.7907 0.024 0.888 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR959640 2 0.2412 0.7880 0.028 0.880 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR959641 2 0.4865 0.6633 0.080 0.728 0.000 0.004 0.044 0.144
#> SRR959642 2 0.4824 0.6913 0.080 0.744 0.000 0.008 0.052 0.116
#> SRR959643 2 0.2412 0.7879 0.028 0.880 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR959644 2 0.2679 0.7834 0.040 0.864 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR959645 2 0.2282 0.7907 0.024 0.888 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR959646 2 0.2333 0.7890 0.024 0.884 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR959647 2 0.2476 0.7900 0.024 0.880 0.000 0.000 0.092 0.004
#> SRR959648 2 0.2333 0.7890 0.024 0.884 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR959649 3 0.1332 0.5010 0.028 0.000 0.952 0.000 0.008 0.012
#> SRR959650 3 0.0000 0.5069 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0260 0.5064 0.008 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.4980 0.4153 0.176 0.000 0.700 0.000 0.084 0.040
#> SRR959653 3 0.4980 0.4153 0.176 0.000 0.700 0.000 0.084 0.040
#> SRR959654 3 0.4980 0.4153 0.176 0.000 0.700 0.000 0.084 0.040
#> SRR959655 3 0.0405 0.5069 0.004 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR959656 3 0.4614 0.4260 0.168 0.000 0.728 0.000 0.076 0.028
#> SRR959657 3 0.4091 0.4464 0.144 0.000 0.776 0.000 0.044 0.036
#> SRR959658 5 0.7009 0.3931 0.092 0.000 0.352 0.072 0.448 0.036
#> SRR959659 3 0.4543 0.3853 0.068 0.000 0.732 0.000 0.172 0.028
#> SRR959660 5 0.7046 0.5236 0.080 0.000 0.296 0.100 0.488 0.036
#> SRR959661 3 0.6671 0.1004 0.160 0.000 0.472 0.008 0.312 0.048
#> SRR959662 3 0.6161 0.0793 0.128 0.000 0.476 0.000 0.360 0.036
#> SRR959663 3 0.6222 0.1693 0.148 0.000 0.496 0.000 0.320 0.036
#> SRR959664 5 0.4891 0.5899 0.008 0.000 0.072 0.240 0.672 0.008
#> SRR959665 5 0.5690 0.6525 0.036 0.000 0.120 0.172 0.656 0.016
#> SRR959666 5 0.5893 0.6529 0.052 0.000 0.116 0.172 0.644 0.016
#> SRR959667 5 0.5385 0.4868 0.012 0.000 0.056 0.296 0.612 0.024
#> SRR959668 5 0.5949 0.6511 0.068 0.000 0.144 0.156 0.628 0.004
#> SRR959669 5 0.5394 0.6125 0.032 0.000 0.076 0.220 0.660 0.012
#> SRR959670 4 0.5239 0.4836 0.012 0.000 0.032 0.668 0.228 0.060
#> SRR959671 4 0.5585 0.3501 0.012 0.000 0.040 0.592 0.308 0.048
#> SRR959672 5 0.5202 0.4421 0.008 0.000 0.044 0.316 0.608 0.024
#> SRR959673 5 0.6729 0.3290 0.120 0.000 0.344 0.028 0.468 0.040
#> SRR959674 5 0.7146 0.5126 0.092 0.000 0.296 0.092 0.480 0.040
#> SRR959675 3 0.6267 0.2678 0.180 0.000 0.536 0.000 0.240 0.044
#> SRR959676 3 0.3782 0.4471 0.148 0.000 0.792 0.000 0.028 0.032
#> SRR959677 3 0.4063 0.4478 0.148 0.000 0.776 0.000 0.040 0.036
#> SRR959678 3 0.0146 0.5067 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0405 0.5077 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004 0.000
#> SRR959680 3 0.5553 0.3703 0.160 0.000 0.640 0.000 0.164 0.036
#> SRR959681 3 0.4531 0.4422 0.148 0.000 0.744 0.000 0.072 0.036
#> SRR959682 4 0.4599 0.5447 0.012 0.000 0.032 0.748 0.156 0.052
#> SRR959683 4 0.4657 0.5445 0.012 0.000 0.032 0.744 0.156 0.056
#> SRR959684 4 0.4622 0.5477 0.012 0.000 0.032 0.748 0.152 0.056
#> SRR959686 5 0.6842 0.4994 0.052 0.000 0.092 0.272 0.528 0.056
#> SRR959685 5 0.6529 0.3386 0.052 0.000 0.068 0.344 0.500 0.036
#> SRR959688 4 0.4714 0.5435 0.012 0.000 0.032 0.740 0.156 0.060
#> SRR959687 4 0.5724 0.2030 0.012 0.000 0.044 0.524 0.380 0.040
#> SRR959690 4 0.4751 0.5494 0.016 0.000 0.032 0.744 0.144 0.064
#> SRR959689 4 0.4906 0.5447 0.020 0.000 0.032 0.732 0.152 0.064
#> SRR959691 4 0.4877 0.5454 0.016 0.000 0.032 0.732 0.152 0.068
#> SRR959692 4 0.4877 0.5454 0.016 0.000 0.032 0.732 0.152 0.068
#> SRR959693 4 0.5361 0.4559 0.012 0.000 0.032 0.652 0.240 0.064
#> SRR959694 3 0.1716 0.4845 0.028 0.000 0.932 0.000 0.004 0.036
#> SRR959695 3 0.1716 0.4845 0.028 0.000 0.932 0.000 0.004 0.036
#> SRR959696 3 0.1719 0.4767 0.032 0.000 0.932 0.000 0.004 0.032
#> SRR959698 3 0.4138 -0.0356 0.312 0.000 0.664 0.012 0.000 0.012
#> SRR959697 3 0.4408 -0.1132 0.348 0.000 0.624 0.012 0.004 0.012
#> SRR959699 3 0.4093 -0.0506 0.324 0.000 0.656 0.012 0.000 0.008
#> SRR959700 1 0.5094 0.5692 0.548 0.000 0.396 0.012 0.032 0.012
#> SRR959701 1 0.5036 0.5680 0.548 0.000 0.400 0.012 0.028 0.012
#> SRR959702 1 0.5036 0.5680 0.548 0.000 0.400 0.012 0.028 0.012
#> SRR959703 3 0.4321 -0.0421 0.316 0.000 0.652 0.012 0.000 0.020
#> SRR959704 1 0.4810 0.5556 0.540 0.000 0.420 0.012 0.024 0.004
#> SRR959705 1 0.4576 0.4878 0.504 0.000 0.468 0.012 0.000 0.016
#> SRR959706 1 0.7526 0.4670 0.476 0.000 0.164 0.100 0.216 0.044
#> SRR959707 3 0.5791 -0.3373 0.392 0.000 0.508 0.012 0.052 0.036
#> SRR959708 1 0.7616 0.4691 0.456 0.000 0.176 0.084 0.232 0.052
#> SRR959709 1 0.6274 0.5751 0.556 0.000 0.268 0.012 0.120 0.044
#> SRR959710 1 0.6691 0.5631 0.512 0.000 0.272 0.020 0.152 0.044
#> SRR959711 1 0.6262 0.5857 0.548 0.000 0.296 0.020 0.096 0.040
#> SRR959712 4 0.7522 -0.0692 0.216 0.000 0.040 0.352 0.340 0.052
#> SRR959713 4 0.7601 -0.0857 0.232 0.000 0.040 0.344 0.328 0.056
#> SRR959714 4 0.7733 -0.0834 0.264 0.000 0.048 0.336 0.296 0.056
#> SRR959715 4 0.7127 0.0566 0.184 0.000 0.024 0.456 0.280 0.056
#> SRR959716 4 0.7695 -0.1087 0.260 0.000 0.052 0.328 0.312 0.048
#> SRR959717 4 0.7385 -0.0464 0.208 0.000 0.032 0.384 0.324 0.052
#> SRR959718 4 0.2553 0.5916 0.016 0.000 0.020 0.900 0.024 0.040
#> SRR959719 4 0.2936 0.5792 0.020 0.000 0.020 0.880 0.036 0.044
#> SRR959720 4 0.6268 0.1492 0.080 0.000 0.024 0.556 0.292 0.048
#> SRR959721 1 0.7482 0.4511 0.472 0.000 0.156 0.084 0.240 0.048
#> SRR959722 1 0.7716 0.4196 0.444 0.000 0.156 0.096 0.248 0.056
#> SRR959723 1 0.5842 0.5911 0.572 0.000 0.304 0.012 0.080 0.032
#> SRR959724 1 0.4498 0.4869 0.504 0.000 0.472 0.012 0.000 0.012
#> SRR959725 1 0.4574 0.4864 0.508 0.000 0.464 0.012 0.000 0.016
#> SRR959726 3 0.4155 -0.0335 0.316 0.000 0.660 0.012 0.000 0.012
#> SRR959727 3 0.4307 -0.0485 0.320 0.000 0.652 0.012 0.004 0.012
#> SRR959729 1 0.4486 0.5134 0.524 0.000 0.452 0.012 0.000 0.012
#> SRR959728 1 0.4477 0.5679 0.564 0.000 0.412 0.012 0.004 0.008
#> SRR959730 4 0.0692 0.6127 0.000 0.000 0.020 0.976 0.004 0.000
#> SRR959731 4 0.0951 0.6129 0.000 0.000 0.020 0.968 0.004 0.008
#> SRR959732 4 0.0837 0.6127 0.000 0.000 0.020 0.972 0.004 0.004
#> SRR959733 4 0.6748 0.2028 0.172 0.000 0.024 0.544 0.204 0.056
#> SRR959734 4 0.7801 0.0373 0.228 0.000 0.064 0.420 0.216 0.072
#> SRR959735 4 0.3608 0.5537 0.032 0.000 0.020 0.840 0.068 0.040
#> SRR959736 4 0.1053 0.6121 0.004 0.000 0.020 0.964 0.000 0.012
#> SRR959737 4 0.1406 0.6116 0.008 0.000 0.020 0.952 0.004 0.016
#> SRR959738 4 0.1293 0.6120 0.004 0.000 0.020 0.956 0.004 0.016
#> SRR959739 4 0.1406 0.6112 0.004 0.000 0.020 0.952 0.008 0.016
#> SRR959740 4 0.1406 0.6112 0.004 0.000 0.020 0.952 0.008 0.016
#> SRR959741 4 0.1495 0.6109 0.008 0.000 0.020 0.948 0.004 0.020
#> SRR959742 3 0.4689 -0.0155 0.304 0.000 0.644 0.012 0.004 0.036
#> SRR959743 3 0.4689 -0.0155 0.304 0.000 0.644 0.012 0.004 0.036
#> SRR959744 3 0.4655 -0.0129 0.296 0.000 0.652 0.012 0.004 0.036
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.929 0.936 0.968 0.3990 0.807 0.635
#> 4 4 0.843 0.684 0.855 0.0987 0.906 0.734
#> 5 5 0.842 0.767 0.828 0.0473 0.915 0.718
#> 6 6 0.855 0.673 0.769 0.0210 0.961 0.844
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959650 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959651 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959652 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959653 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959654 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959655 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959656 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959657 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959658 1 0.5327 0.628 0.728 0 0.272
#> SRR959659 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959660 1 0.6215 0.234 0.572 0 0.428
#> SRR959661 1 0.0592 0.963 0.988 0 0.012
#> SRR959662 1 0.0424 0.965 0.992 0 0.008
#> SRR959663 1 0.0424 0.965 0.992 0 0.008
#> SRR959664 3 0.1529 0.905 0.040 0 0.960
#> SRR959665 3 0.5058 0.740 0.244 0 0.756
#> SRR959666 3 0.4504 0.796 0.196 0 0.804
#> SRR959667 3 0.1031 0.912 0.024 0 0.976
#> SRR959668 3 0.5327 0.704 0.272 0 0.728
#> SRR959669 3 0.2537 0.886 0.080 0 0.920
#> SRR959670 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959671 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959672 3 0.0747 0.915 0.016 0 0.984
#> SRR959673 1 0.2165 0.913 0.936 0 0.064
#> SRR959674 1 0.6079 0.363 0.612 0 0.388
#> SRR959675 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959676 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959677 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959678 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959679 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959680 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959681 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959682 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959683 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959684 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959686 3 0.3752 0.843 0.144 0 0.856
#> SRR959685 3 0.2711 0.880 0.088 0 0.912
#> SRR959688 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959687 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959690 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959689 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959691 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959692 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.0000 0.918 0.000 0 1.000
#> SRR959694 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959695 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959696 1 0.0237 0.968 0.996 0 0.004
#> SRR959698 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959706 1 0.3551 0.836 0.868 0 0.132
#> SRR959707 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959708 1 0.2165 0.913 0.936 0 0.064
#> SRR959709 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959712 3 0.5431 0.693 0.284 0 0.716
#> SRR959713 3 0.5835 0.597 0.340 0 0.660
#> SRR959714 3 0.6079 0.499 0.388 0 0.612
#> SRR959715 3 0.3267 0.863 0.116 0 0.884
#> SRR959716 3 0.6079 0.495 0.388 0 0.612
#> SRR959717 3 0.4605 0.793 0.204 0 0.796
#> SRR959718 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959719 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959720 3 0.0892 0.915 0.020 0 0.980
#> SRR959721 1 0.0892 0.952 0.980 0 0.020
#> SRR959722 1 0.3340 0.851 0.880 0 0.120
#> SRR959723 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959730 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959731 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959732 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959733 3 0.3752 0.844 0.144 0 0.856
#> SRR959734 3 0.5397 0.698 0.280 0 0.720
#> SRR959735 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959736 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959737 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959738 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959739 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959740 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959741 3 0.0237 0.918 0.004 0 0.996
#> SRR959742 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.968 1.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 1 0.4933 0.3724 0.568 0 0.432 0.000
#> SRR959650 1 0.4916 0.3792 0.576 0 0.424 0.000
#> SRR959651 1 0.4916 0.3792 0.576 0 0.424 0.000
#> SRR959652 1 0.4994 0.3426 0.520 0 0.480 0.000
#> SRR959653 1 0.4994 0.3426 0.520 0 0.480 0.000
#> SRR959654 1 0.4994 0.3426 0.520 0 0.480 0.000
#> SRR959655 1 0.4925 0.3753 0.572 0 0.428 0.000
#> SRR959656 1 0.4994 0.3426 0.520 0 0.480 0.000
#> SRR959657 1 0.4977 0.3612 0.540 0 0.460 0.000
#> SRR959658 3 0.2101 0.5256 0.060 0 0.928 0.012
#> SRR959659 3 0.4916 -0.1555 0.424 0 0.576 0.000
#> SRR959660 3 0.1297 0.5577 0.020 0 0.964 0.016
#> SRR959661 3 0.4356 0.1589 0.292 0 0.708 0.000
#> SRR959662 3 0.2973 0.4335 0.144 0 0.856 0.000
#> SRR959663 3 0.4040 0.2658 0.248 0 0.752 0.000
#> SRR959664 3 0.3528 0.5334 0.000 0 0.808 0.192
#> SRR959665 3 0.1474 0.5751 0.000 0 0.948 0.052
#> SRR959666 3 0.1716 0.5763 0.000 0 0.936 0.064
#> SRR959667 3 0.5004 0.1791 0.004 0 0.604 0.392
#> SRR959668 3 0.1807 0.5743 0.008 0 0.940 0.052
#> SRR959669 3 0.3764 0.5041 0.000 0 0.784 0.216
#> SRR959670 4 0.1716 0.9024 0.000 0 0.064 0.936
#> SRR959671 4 0.2216 0.8858 0.000 0 0.092 0.908
#> SRR959672 3 0.4989 -0.0817 0.000 0 0.528 0.472
#> SRR959673 3 0.0817 0.5445 0.024 0 0.976 0.000
#> SRR959674 3 0.1406 0.5536 0.024 0 0.960 0.016
#> SRR959675 3 0.4605 0.0354 0.336 0 0.664 0.000
#> SRR959676 1 0.4972 0.3660 0.544 0 0.456 0.000
#> SRR959677 1 0.4977 0.3612 0.540 0 0.460 0.000
#> SRR959678 1 0.4916 0.3792 0.576 0 0.424 0.000
#> SRR959679 1 0.4941 0.3722 0.564 0 0.436 0.000
#> SRR959680 3 0.4996 -0.3130 0.484 0 0.516 0.000
#> SRR959681 1 0.4977 0.3612 0.540 0 0.460 0.000
#> SRR959682 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959683 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959684 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959686 3 0.5968 0.4944 0.092 0 0.672 0.236
#> SRR959685 3 0.5476 0.1966 0.020 0 0.584 0.396
#> SRR959688 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959687 4 0.3649 0.7618 0.000 0 0.204 0.796
#> SRR959690 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959689 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959691 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959692 4 0.1557 0.9045 0.000 0 0.056 0.944
#> SRR959693 4 0.1637 0.9037 0.000 0 0.060 0.940
#> SRR959694 1 0.4877 0.3920 0.592 0 0.408 0.000
#> SRR959695 1 0.4877 0.3920 0.592 0 0.408 0.000
#> SRR959696 1 0.4843 0.3988 0.604 0 0.396 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.1118 0.5975 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959701 1 0.1118 0.5975 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959702 1 0.1118 0.5975 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.1118 0.5975 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959705 1 0.0817 0.6002 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959706 1 0.5921 -0.0724 0.516 0 0.448 0.036
#> SRR959707 1 0.1940 0.5572 0.924 0 0.076 0.000
#> SRR959708 1 0.5833 -0.0600 0.528 0 0.440 0.032
#> SRR959709 1 0.3668 0.4417 0.808 0 0.188 0.004
#> SRR959710 1 0.4920 0.1320 0.628 0 0.368 0.004
#> SRR959711 1 0.3873 0.3833 0.772 0 0.228 0.000
#> SRR959712 3 0.6882 0.2430 0.392 0 0.500 0.108
#> SRR959713 3 0.6882 0.2430 0.392 0 0.500 0.108
#> SRR959714 1 0.7008 -0.2123 0.448 0 0.436 0.116
#> SRR959715 3 0.7714 0.3356 0.292 0 0.448 0.260
#> SRR959716 3 0.7113 0.2565 0.384 0 0.484 0.132
#> SRR959717 3 0.7321 0.3122 0.328 0 0.500 0.172
#> SRR959718 4 0.0524 0.9020 0.004 0 0.008 0.988
#> SRR959719 4 0.1151 0.8921 0.008 0 0.024 0.968
#> SRR959720 4 0.5564 0.0988 0.020 0 0.436 0.544
#> SRR959721 1 0.5853 -0.0905 0.508 0 0.460 0.032
#> SRR959722 1 0.6080 -0.1233 0.488 0 0.468 0.044
#> SRR959723 1 0.2921 0.5089 0.860 0 0.140 0.000
#> SRR959724 1 0.0817 0.6002 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959725 1 0.0817 0.6002 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0336 0.5988 0.992 0 0.008 0.000
#> SRR959729 1 0.0817 0.6002 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959728 1 0.0817 0.6002 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959730 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959731 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959732 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959733 4 0.7782 -0.1235 0.296 0 0.276 0.428
#> SRR959734 1 0.7563 -0.1571 0.476 0 0.304 0.220
#> SRR959735 4 0.2376 0.8478 0.016 0 0.068 0.916
#> SRR959736 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959737 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959738 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959739 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959740 4 0.0000 0.9055 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959741 4 0.0188 0.9047 0.000 0 0.004 0.996
#> SRR959742 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.6004 1.000 0 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4367 0.657 0.416 0 0.580 0.004 0.000
#> SRR959650 3 0.4294 0.647 0.468 0 0.532 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.4287 0.649 0.460 0 0.540 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.2674 0.734 0.140 0 0.856 0.004 0.000
#> SRR959653 3 0.2674 0.734 0.140 0 0.856 0.004 0.000
#> SRR959654 3 0.2674 0.734 0.140 0 0.856 0.004 0.000
#> SRR959655 3 0.4283 0.648 0.456 0 0.544 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.2773 0.737 0.164 0 0.836 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.2966 0.736 0.184 0 0.816 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.4083 0.468 0.000 0 0.744 0.228 0.028
#> SRR959659 3 0.4485 0.680 0.292 0 0.680 0.028 0.000
#> SRR959660 3 0.4325 0.447 0.000 0 0.724 0.240 0.036
#> SRR959661 3 0.2325 0.651 0.028 0 0.904 0.068 0.000
#> SRR959662 3 0.3495 0.603 0.032 0 0.816 0.152 0.000
#> SRR959663 3 0.2863 0.675 0.064 0 0.876 0.060 0.000
#> SRR959664 4 0.6363 0.530 0.000 0 0.192 0.504 0.304
#> SRR959665 4 0.6458 0.519 0.000 0 0.280 0.496 0.224
#> SRR959666 4 0.6647 0.513 0.000 0 0.304 0.444 0.252
#> SRR959667 4 0.6273 0.424 0.000 0 0.148 0.436 0.416
#> SRR959668 4 0.6596 0.514 0.000 0 0.308 0.456 0.236
#> SRR959669 4 0.6482 0.541 0.000 0 0.232 0.492 0.276
#> SRR959670 5 0.1251 0.667 0.000 0 0.008 0.036 0.956
#> SRR959671 5 0.2511 0.599 0.000 0 0.028 0.080 0.892
#> SRR959672 4 0.6146 0.476 0.000 0 0.136 0.488 0.376
#> SRR959673 3 0.3989 0.427 0.008 0 0.728 0.260 0.004
#> SRR959674 3 0.4547 0.401 0.000 0 0.704 0.252 0.044
#> SRR959675 3 0.1997 0.676 0.040 0 0.924 0.036 0.000
#> SRR959676 3 0.3274 0.727 0.220 0 0.780 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.2966 0.736 0.184 0 0.816 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.4294 0.647 0.468 0 0.532 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.4287 0.649 0.460 0 0.540 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.2773 0.727 0.112 0 0.868 0.020 0.000
#> SRR959681 3 0.2891 0.737 0.176 0 0.824 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.0162 0.692 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959683 5 0.0162 0.692 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959684 5 0.0162 0.692 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959686 4 0.7141 0.458 0.012 0 0.316 0.352 0.320
#> SRR959685 5 0.6759 -0.438 0.000 0 0.276 0.328 0.396
#> SRR959688 5 0.0162 0.691 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959687 5 0.4136 0.392 0.000 0 0.048 0.188 0.764
#> SRR959690 5 0.0000 0.692 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959689 5 0.0000 0.692 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959691 5 0.0162 0.691 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959692 5 0.0162 0.691 0.000 0 0.000 0.004 0.996
#> SRR959693 5 0.1364 0.660 0.000 0 0.012 0.036 0.952
#> SRR959694 3 0.4302 0.623 0.480 0 0.520 0.000 0.000
#> SRR959695 3 0.4302 0.623 0.480 0 0.520 0.000 0.000
#> SRR959696 3 0.4307 0.610 0.500 0 0.500 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.711 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1124 0.714 0.960 0 0.036 0.004 0.000
#> SRR959699 1 0.0162 0.712 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.4768 0.761 0.724 0 0.180 0.096 0.000
#> SRR959701 1 0.4768 0.761 0.724 0 0.180 0.096 0.000
#> SRR959702 1 0.4768 0.761 0.724 0 0.180 0.096 0.000
#> SRR959703 1 0.0404 0.711 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.4496 0.765 0.752 0 0.156 0.092 0.000
#> SRR959705 1 0.4334 0.763 0.768 0 0.140 0.092 0.000
#> SRR959706 1 0.6198 0.498 0.492 0 0.124 0.380 0.004
#> SRR959707 1 0.2974 0.713 0.868 0 0.080 0.052 0.000
#> SRR959708 1 0.6015 0.537 0.516 0 0.124 0.360 0.000
#> SRR959709 1 0.5849 0.694 0.608 0 0.196 0.196 0.000
#> SRR959710 1 0.5765 0.630 0.580 0 0.116 0.304 0.000
#> SRR959711 1 0.5567 0.719 0.644 0 0.160 0.196 0.000
#> SRR959712 4 0.1894 0.580 0.072 0 0.008 0.920 0.000
#> SRR959713 4 0.2575 0.578 0.100 0 0.012 0.884 0.004
#> SRR959714 4 0.3906 0.515 0.132 0 0.068 0.800 0.000
#> SRR959715 4 0.3553 0.504 0.048 0 0.020 0.848 0.084
#> SRR959716 4 0.3289 0.571 0.108 0 0.048 0.844 0.000
#> SRR959717 4 0.2429 0.578 0.068 0 0.020 0.904 0.008
#> SRR959718 5 0.4138 0.638 0.000 0 0.000 0.384 0.616
#> SRR959719 5 0.4299 0.631 0.004 0 0.000 0.388 0.608
#> SRR959720 4 0.2462 0.468 0.000 0 0.008 0.880 0.112
#> SRR959721 1 0.6127 0.476 0.484 0 0.132 0.384 0.000
#> SRR959722 1 0.6105 0.479 0.480 0 0.128 0.392 0.000
#> SRR959723 1 0.5752 0.713 0.620 0 0.208 0.172 0.000
#> SRR959724 1 0.4158 0.765 0.784 0 0.124 0.092 0.000
#> SRR959725 1 0.4334 0.763 0.768 0 0.140 0.092 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.711 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0290 0.712 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.4437 0.764 0.760 0 0.140 0.100 0.000
#> SRR959728 1 0.4717 0.766 0.736 0 0.144 0.120 0.000
#> SRR959730 5 0.3949 0.681 0.000 0 0.000 0.332 0.668
#> SRR959731 5 0.3932 0.683 0.000 0 0.000 0.328 0.672
#> SRR959732 5 0.3932 0.683 0.000 0 0.000 0.328 0.672
#> SRR959733 4 0.5239 0.442 0.064 0 0.080 0.744 0.112
#> SRR959734 4 0.4796 0.511 0.112 0 0.088 0.768 0.032
#> SRR959735 5 0.4450 0.485 0.004 0 0.000 0.488 0.508
#> SRR959736 5 0.3932 0.683 0.000 0 0.000 0.328 0.672
#> SRR959737 5 0.3913 0.683 0.000 0 0.000 0.324 0.676
#> SRR959738 5 0.3913 0.683 0.000 0 0.000 0.324 0.676
#> SRR959739 5 0.3932 0.682 0.000 0 0.000 0.328 0.672
#> SRR959740 5 0.3932 0.682 0.000 0 0.000 0.328 0.672
#> SRR959741 5 0.3949 0.682 0.000 0 0.000 0.332 0.668
#> SRR959742 1 0.0404 0.711 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0404 0.711 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.711 1.000 0 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4427 0.4606 0.412 0 0.564 0.000 0.016 0.008
#> SRR959650 3 0.4211 0.4429 0.456 0 0.532 0.000 0.004 0.008
#> SRR959651 3 0.4385 0.4516 0.440 0 0.540 0.000 0.012 0.008
#> SRR959652 3 0.2434 0.6422 0.056 0 0.896 0.000 0.032 0.016
#> SRR959653 3 0.2434 0.6422 0.056 0 0.896 0.000 0.032 0.016
#> SRR959654 3 0.2434 0.6422 0.056 0 0.896 0.000 0.032 0.016
#> SRR959655 3 0.4285 0.4519 0.432 0 0.552 0.000 0.008 0.008
#> SRR959656 3 0.2094 0.6485 0.068 0 0.908 0.000 0.016 0.008
#> SRR959657 3 0.2113 0.6445 0.092 0 0.896 0.000 0.008 0.004
#> SRR959658 3 0.5694 0.0952 0.000 0 0.504 0.000 0.312 0.184
#> SRR959659 3 0.5956 0.4944 0.324 0 0.528 0.000 0.112 0.036
#> SRR959660 3 0.5852 -0.0595 0.004 0 0.452 0.000 0.376 0.168
#> SRR959661 3 0.3958 0.5408 0.016 0 0.768 0.000 0.172 0.044
#> SRR959662 3 0.5090 0.4528 0.024 0 0.680 0.000 0.176 0.120
#> SRR959663 3 0.4100 0.5619 0.040 0 0.772 0.000 0.152 0.036
#> SRR959664 5 0.5159 0.6387 0.000 0 0.092 0.000 0.528 0.380
#> SRR959665 5 0.5806 0.6301 0.000 0 0.160 0.004 0.460 0.376
#> SRR959666 5 0.5887 0.6167 0.000 0 0.216 0.000 0.456 0.328
#> SRR959667 5 0.5925 0.6192 0.000 0 0.088 0.064 0.576 0.272
#> SRR959668 5 0.5763 0.6138 0.000 0 0.176 0.000 0.452 0.372
#> SRR959669 5 0.5548 0.6469 0.000 0 0.108 0.008 0.496 0.388
#> SRR959670 4 0.4402 0.4516 0.000 0 0.004 0.564 0.412 0.020
#> SRR959671 5 0.4631 -0.2586 0.000 0 0.012 0.440 0.528 0.020
#> SRR959672 5 0.5739 0.6243 0.000 0 0.056 0.060 0.544 0.340
#> SRR959673 3 0.5980 -0.0651 0.004 0 0.472 0.000 0.304 0.220
#> SRR959674 3 0.5861 -0.0843 0.000 0 0.444 0.000 0.356 0.200
#> SRR959675 3 0.3106 0.6130 0.016 0 0.852 0.000 0.084 0.048
#> SRR959676 3 0.1958 0.6445 0.100 0 0.896 0.000 0.000 0.004
#> SRR959677 3 0.2113 0.6445 0.092 0 0.896 0.000 0.008 0.004
#> SRR959678 3 0.4211 0.4429 0.456 0 0.532 0.000 0.004 0.008
#> SRR959679 3 0.4204 0.4457 0.448 0 0.540 0.000 0.004 0.008
#> SRR959680 3 0.2011 0.6559 0.064 0 0.912 0.000 0.020 0.004
#> SRR959681 3 0.2162 0.6476 0.088 0 0.896 0.000 0.012 0.004
#> SRR959682 4 0.3547 0.6188 0.000 0 0.000 0.696 0.300 0.004
#> SRR959683 4 0.3584 0.6153 0.000 0 0.000 0.688 0.308 0.004
#> SRR959684 4 0.3547 0.6188 0.000 0 0.000 0.696 0.300 0.004
#> SRR959686 5 0.5218 0.5384 0.004 0 0.136 0.012 0.660 0.188
#> SRR959685 5 0.5365 0.5441 0.000 0 0.100 0.044 0.660 0.196
#> SRR959688 4 0.3619 0.6149 0.000 0 0.000 0.680 0.316 0.004
#> SRR959687 5 0.5028 0.0356 0.000 0 0.012 0.340 0.588 0.060
#> SRR959690 4 0.3499 0.6160 0.000 0 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR959689 4 0.3563 0.6066 0.000 0 0.000 0.664 0.336 0.000
#> SRR959691 4 0.3499 0.6127 0.000 0 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR959692 4 0.3499 0.6127 0.000 0 0.000 0.680 0.320 0.000
#> SRR959693 4 0.4165 0.4853 0.000 0 0.008 0.568 0.420 0.004
#> SRR959694 1 0.4801 -0.4202 0.484 0 0.476 0.000 0.016 0.024
#> SRR959695 1 0.4801 -0.4202 0.484 0 0.476 0.000 0.016 0.024
#> SRR959696 1 0.4792 -0.4021 0.508 0 0.452 0.000 0.016 0.024
#> SRR959698 1 0.0692 0.5905 0.976 0 0.020 0.000 0.004 0.000
#> SRR959697 1 0.1760 0.5803 0.928 0 0.048 0.000 0.004 0.020
#> SRR959699 1 0.1116 0.5907 0.960 0 0.028 0.000 0.004 0.008
#> SRR959700 1 0.5895 0.5010 0.560 0 0.256 0.000 0.024 0.160
#> SRR959701 1 0.5895 0.5010 0.560 0 0.256 0.000 0.024 0.160
#> SRR959702 1 0.5895 0.5010 0.560 0 0.256 0.000 0.024 0.160
#> SRR959703 1 0.1194 0.5913 0.956 0 0.032 0.000 0.008 0.004
#> SRR959704 1 0.5495 0.5183 0.588 0 0.252 0.000 0.008 0.152
#> SRR959705 1 0.5269 0.5286 0.612 0 0.240 0.000 0.004 0.144
#> SRR959706 6 0.6090 0.3037 0.340 0 0.052 0.016 0.060 0.532
#> SRR959707 1 0.3521 0.4867 0.820 0 0.040 0.000 0.024 0.116
#> SRR959708 6 0.6484 0.2362 0.352 0 0.080 0.016 0.064 0.488
#> SRR959709 1 0.6596 0.1796 0.448 0 0.172 0.000 0.052 0.328
#> SRR959710 6 0.5692 -0.0313 0.412 0 0.112 0.000 0.012 0.464
#> SRR959711 1 0.6012 0.2326 0.472 0 0.172 0.000 0.012 0.344
#> SRR959712 6 0.3332 0.5361 0.020 0 0.000 0.072 0.068 0.840
#> SRR959713 6 0.3275 0.5574 0.032 0 0.000 0.088 0.036 0.844
#> SRR959714 6 0.5000 0.5715 0.060 0 0.056 0.088 0.044 0.752
#> SRR959715 6 0.4790 0.5034 0.024 0 0.004 0.196 0.068 0.708
#> SRR959716 6 0.3817 0.5350 0.036 0 0.012 0.060 0.068 0.824
#> SRR959717 6 0.3339 0.5467 0.024 0 0.000 0.100 0.040 0.836
#> SRR959718 4 0.3432 0.6120 0.000 0 0.000 0.764 0.020 0.216
#> SRR959719 4 0.3975 0.5554 0.000 0 0.000 0.716 0.040 0.244
#> SRR959720 6 0.4354 0.4083 0.000 0 0.000 0.216 0.080 0.704
#> SRR959721 6 0.5550 0.4045 0.256 0 0.096 0.004 0.028 0.616
#> SRR959722 6 0.6186 0.3225 0.328 0 0.056 0.020 0.060 0.536
#> SRR959723 1 0.6118 0.3248 0.504 0 0.188 0.000 0.020 0.288
#> SRR959724 1 0.5102 0.5325 0.620 0 0.240 0.000 0.000 0.140
#> SRR959725 1 0.5237 0.5314 0.616 0 0.240 0.000 0.004 0.140
#> SRR959726 1 0.0692 0.5905 0.976 0 0.020 0.000 0.004 0.000
#> SRR959727 1 0.0858 0.5884 0.968 0 0.028 0.000 0.004 0.000
#> SRR959729 1 0.5333 0.5232 0.604 0 0.240 0.000 0.004 0.152
#> SRR959728 1 0.5362 0.4991 0.588 0 0.228 0.000 0.000 0.184
#> SRR959730 4 0.1908 0.7066 0.000 0 0.000 0.900 0.004 0.096
#> SRR959731 4 0.1970 0.7070 0.000 0 0.000 0.900 0.008 0.092
#> SRR959732 4 0.1908 0.7066 0.000 0 0.000 0.900 0.004 0.096
#> SRR959733 6 0.6132 0.4021 0.016 0 0.024 0.152 0.232 0.576
#> SRR959734 6 0.6172 0.4378 0.020 0 0.052 0.100 0.228 0.600
#> SRR959735 4 0.4453 0.4075 0.000 0 0.000 0.624 0.044 0.332
#> SRR959736 4 0.2311 0.7028 0.000 0 0.000 0.880 0.016 0.104
#> SRR959737 4 0.2798 0.6931 0.000 0 0.000 0.852 0.036 0.112
#> SRR959738 4 0.2282 0.7047 0.000 0 0.000 0.888 0.024 0.088
#> SRR959739 4 0.2282 0.7026 0.000 0 0.000 0.888 0.024 0.088
#> SRR959740 4 0.2361 0.7025 0.000 0 0.000 0.884 0.028 0.088
#> SRR959741 4 0.3017 0.6918 0.000 0 0.000 0.840 0.052 0.108
#> SRR959742 1 0.1180 0.5761 0.960 0 0.012 0.000 0.012 0.016
#> SRR959743 1 0.1180 0.5761 0.960 0 0.012 0.000 0.012 0.016
#> SRR959744 1 0.0820 0.5755 0.972 0 0.000 0.000 0.012 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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.760 0.843 0.920 0.3982 0.815 0.649
#> 4 4 0.805 0.772 0.878 0.0977 0.883 0.679
#> 5 5 0.813 0.728 0.825 0.0469 0.932 0.761
#> 6 6 0.835 0.732 0.817 0.0261 0.961 0.843
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 1 0.3752 0.811 0.856 0 0.144
#> SRR959650 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959651 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959652 1 0.3340 0.820 0.880 0 0.120
#> SRR959653 1 0.3267 0.821 0.884 0 0.116
#> SRR959654 1 0.3412 0.818 0.876 0 0.124
#> SRR959655 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959656 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959657 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959658 3 0.5835 0.430 0.340 0 0.660
#> SRR959659 1 0.6235 0.323 0.564 0 0.436
#> SRR959660 3 0.5706 0.497 0.320 0 0.680
#> SRR959661 1 0.5968 0.513 0.636 0 0.364
#> SRR959662 1 0.4796 0.730 0.780 0 0.220
#> SRR959663 1 0.5497 0.620 0.708 0 0.292
#> SRR959664 3 0.2356 0.835 0.072 0 0.928
#> SRR959665 3 0.4346 0.737 0.184 0 0.816
#> SRR959666 3 0.4555 0.716 0.200 0 0.800
#> SRR959667 3 0.2066 0.838 0.060 0 0.940
#> SRR959668 3 0.6126 0.269 0.400 0 0.600
#> SRR959669 3 0.3116 0.816 0.108 0 0.892
#> SRR959670 3 0.0892 0.851 0.020 0 0.980
#> SRR959671 3 0.1031 0.851 0.024 0 0.976
#> SRR959672 3 0.1163 0.852 0.028 0 0.972
#> SRR959673 1 0.6299 0.168 0.524 0 0.476
#> SRR959674 3 0.3879 0.766 0.152 0 0.848
#> SRR959675 1 0.4002 0.798 0.840 0 0.160
#> SRR959676 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959677 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959678 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959679 1 0.3340 0.818 0.880 0 0.120
#> SRR959680 1 0.3340 0.817 0.880 0 0.120
#> SRR959681 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959682 3 0.0000 0.854 0.000 0 1.000
#> SRR959683 3 0.0592 0.855 0.012 0 0.988
#> SRR959684 3 0.0592 0.856 0.012 0 0.988
#> SRR959686 3 0.5678 0.507 0.316 0 0.684
#> SRR959685 3 0.4504 0.724 0.196 0 0.804
#> SRR959688 3 0.0237 0.854 0.004 0 0.996
#> SRR959687 3 0.0424 0.854 0.008 0 0.992
#> SRR959690 3 0.0000 0.854 0.000 0 1.000
#> SRR959689 3 0.0592 0.855 0.012 0 0.988
#> SRR959691 3 0.0592 0.856 0.012 0 0.988
#> SRR959692 3 0.0000 0.854 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.1163 0.846 0.028 0 0.972
#> SRR959694 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959695 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959696 1 0.2959 0.825 0.900 0 0.100
#> SRR959698 1 0.0592 0.838 0.988 0 0.012
#> SRR959697 1 0.1643 0.829 0.956 0 0.044
#> SRR959699 1 0.0747 0.837 0.984 0 0.016
#> SRR959700 1 0.0892 0.838 0.980 0 0.020
#> SRR959701 1 0.1031 0.835 0.976 0 0.024
#> SRR959702 1 0.1163 0.835 0.972 0 0.028
#> SRR959703 1 0.0000 0.838 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0424 0.838 0.992 0 0.008
#> SRR959705 1 0.0592 0.838 0.988 0 0.012
#> SRR959706 1 0.4974 0.656 0.764 0 0.236
#> SRR959707 1 0.2261 0.820 0.932 0 0.068
#> SRR959708 1 0.3686 0.771 0.860 0 0.140
#> SRR959709 1 0.2066 0.825 0.940 0 0.060
#> SRR959710 1 0.1289 0.834 0.968 0 0.032
#> SRR959711 1 0.1753 0.827 0.952 0 0.048
#> SRR959712 1 0.6095 0.330 0.608 0 0.392
#> SRR959713 1 0.6140 0.289 0.596 0 0.404
#> SRR959714 1 0.5591 0.531 0.696 0 0.304
#> SRR959715 1 0.6111 0.316 0.604 0 0.396
#> SRR959716 1 0.5058 0.651 0.756 0 0.244
#> SRR959717 1 0.6235 0.191 0.564 0 0.436
#> SRR959718 3 0.5678 0.574 0.316 0 0.684
#> SRR959719 3 0.5098 0.696 0.248 0 0.752
#> SRR959720 3 0.3752 0.817 0.144 0 0.856
#> SRR959721 1 0.2878 0.806 0.904 0 0.096
#> SRR959722 1 0.5363 0.592 0.724 0 0.276
#> SRR959723 1 0.1289 0.834 0.968 0 0.032
#> SRR959724 1 0.0592 0.837 0.988 0 0.012
#> SRR959725 1 0.0424 0.837 0.992 0 0.008
#> SRR959726 1 0.0747 0.837 0.984 0 0.016
#> SRR959727 1 0.1289 0.836 0.968 0 0.032
#> SRR959729 1 0.0000 0.838 1.000 0 0.000
#> SRR959728 1 0.1031 0.836 0.976 0 0.024
#> SRR959730 3 0.2959 0.833 0.100 0 0.900
#> SRR959731 3 0.2959 0.833 0.100 0 0.900
#> SRR959732 3 0.3116 0.832 0.108 0 0.892
#> SRR959733 1 0.6244 0.162 0.560 0 0.440
#> SRR959734 1 0.4399 0.718 0.812 0 0.188
#> SRR959735 3 0.3192 0.832 0.112 0 0.888
#> SRR959736 3 0.2959 0.833 0.100 0 0.900
#> SRR959737 3 0.2959 0.833 0.100 0 0.900
#> SRR959738 3 0.2959 0.833 0.100 0 0.900
#> SRR959739 3 0.3192 0.831 0.112 0 0.888
#> SRR959740 3 0.3551 0.822 0.132 0 0.868
#> SRR959741 3 0.3551 0.822 0.132 0 0.868
#> SRR959742 1 0.0000 0.838 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.838 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0892 0.836 0.980 0 0.020
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3801 0.6824 0.220 0 0.780 0.000
#> SRR959650 3 0.4916 0.5482 0.424 0 0.576 0.000
#> SRR959651 3 0.4790 0.5926 0.380 0 0.620 0.000
#> SRR959652 3 0.4456 0.6796 0.280 0 0.716 0.004
#> SRR959653 3 0.4560 0.6716 0.296 0 0.700 0.004
#> SRR959654 3 0.4401 0.6828 0.272 0 0.724 0.004
#> SRR959655 3 0.4998 0.4918 0.488 0 0.512 0.000
#> SRR959656 3 0.4804 0.6146 0.384 0 0.616 0.000
#> SRR959657 3 0.4996 0.5016 0.484 0 0.516 0.000
#> SRR959658 3 0.2376 0.6628 0.016 0 0.916 0.068
#> SRR959659 3 0.1510 0.6753 0.028 0 0.956 0.016
#> SRR959660 3 0.3731 0.6513 0.036 0 0.844 0.120
#> SRR959661 3 0.3895 0.6961 0.132 0 0.832 0.036
#> SRR959662 3 0.4072 0.6917 0.252 0 0.748 0.000
#> SRR959663 3 0.4697 0.6805 0.296 0 0.696 0.008
#> SRR959664 3 0.3751 0.5336 0.004 0 0.800 0.196
#> SRR959665 3 0.3196 0.6193 0.008 0 0.856 0.136
#> SRR959666 3 0.2530 0.6407 0.004 0 0.896 0.100
#> SRR959667 3 0.5256 0.1489 0.012 0 0.596 0.392
#> SRR959668 3 0.3764 0.6831 0.076 0 0.852 0.072
#> SRR959669 3 0.4387 0.4876 0.012 0 0.752 0.236
#> SRR959670 4 0.3837 0.7233 0.000 0 0.224 0.776
#> SRR959671 4 0.4454 0.5903 0.000 0 0.308 0.692
#> SRR959672 4 0.4977 0.3348 0.000 0 0.460 0.540
#> SRR959673 3 0.2142 0.6803 0.056 0 0.928 0.016
#> SRR959674 3 0.2928 0.6277 0.012 0 0.880 0.108
#> SRR959675 3 0.3870 0.6962 0.208 0 0.788 0.004
#> SRR959676 3 0.4989 0.5146 0.472 0 0.528 0.000
#> SRR959677 3 0.4992 0.5130 0.476 0 0.524 0.000
#> SRR959678 3 0.4967 0.5104 0.452 0 0.548 0.000
#> SRR959679 3 0.4382 0.6652 0.296 0 0.704 0.000
#> SRR959680 3 0.4605 0.6605 0.336 0 0.664 0.000
#> SRR959681 3 0.4996 0.5016 0.484 0 0.516 0.000
#> SRR959682 4 0.1302 0.8747 0.000 0 0.044 0.956
#> SRR959683 4 0.0817 0.8774 0.000 0 0.024 0.976
#> SRR959684 4 0.0921 0.8777 0.000 0 0.028 0.972
#> SRR959686 3 0.6204 0.6449 0.160 0 0.672 0.168
#> SRR959685 3 0.5327 0.5727 0.060 0 0.720 0.220
#> SRR959688 4 0.1211 0.8767 0.000 0 0.040 0.960
#> SRR959687 4 0.4933 0.3614 0.000 0 0.432 0.568
#> SRR959690 4 0.0469 0.8759 0.000 0 0.012 0.988
#> SRR959689 4 0.1637 0.8663 0.000 0 0.060 0.940
#> SRR959691 4 0.0817 0.8766 0.000 0 0.024 0.976
#> SRR959692 4 0.1118 0.8749 0.000 0 0.036 0.964
#> SRR959693 4 0.4925 0.3964 0.000 0 0.428 0.572
#> SRR959694 1 0.4992 -0.4500 0.524 0 0.476 0.000
#> SRR959695 1 0.4996 -0.4663 0.516 0 0.484 0.000
#> SRR959696 1 0.4994 -0.4045 0.520 0 0.480 0.000
#> SRR959698 1 0.1211 0.7534 0.960 0 0.040 0.000
#> SRR959697 1 0.2081 0.7487 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959699 1 0.1118 0.7547 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959700 1 0.2149 0.7318 0.912 0 0.088 0.000
#> SRR959701 1 0.1474 0.7500 0.948 0 0.052 0.000
#> SRR959702 1 0.2011 0.7345 0.920 0 0.080 0.000
#> SRR959703 1 0.0469 0.7558 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959704 1 0.0592 0.7537 0.984 0 0.016 0.000
#> SRR959705 1 0.0469 0.7539 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959706 1 0.6194 0.5242 0.644 0 0.260 0.096
#> SRR959707 1 0.4290 0.6573 0.772 0 0.212 0.016
#> SRR959708 1 0.4174 0.6716 0.816 0 0.140 0.044
#> SRR959709 1 0.2335 0.7446 0.920 0 0.060 0.020
#> SRR959710 1 0.0817 0.7569 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959711 1 0.0469 0.7565 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959712 1 0.7301 0.4116 0.536 0 0.232 0.232
#> SRR959713 1 0.7315 0.3452 0.516 0 0.184 0.300
#> SRR959714 1 0.6495 0.5135 0.624 0 0.124 0.252
#> SRR959715 1 0.6549 0.1194 0.488 0 0.076 0.436
#> SRR959716 1 0.5759 0.5807 0.708 0 0.180 0.112
#> SRR959717 1 0.7582 0.1958 0.456 0 0.208 0.336
#> SRR959718 4 0.2623 0.8391 0.064 0 0.028 0.908
#> SRR959719 4 0.2124 0.8588 0.040 0 0.028 0.932
#> SRR959720 4 0.3876 0.8090 0.040 0 0.124 0.836
#> SRR959721 1 0.5022 0.5715 0.708 0 0.264 0.028
#> SRR959722 1 0.6746 0.4352 0.568 0 0.316 0.116
#> SRR959723 1 0.1576 0.7521 0.948 0 0.048 0.004
#> SRR959724 1 0.0188 0.7556 0.996 0 0.004 0.000
#> SRR959725 1 0.0469 0.7545 0.988 0 0.012 0.000
#> SRR959726 1 0.1118 0.7548 0.964 0 0.036 0.000
#> SRR959727 1 0.1022 0.7558 0.968 0 0.032 0.000
#> SRR959729 1 0.0592 0.7535 0.984 0 0.016 0.000
#> SRR959728 1 0.0188 0.7560 0.996 0 0.004 0.000
#> SRR959730 4 0.1022 0.8784 0.000 0 0.032 0.968
#> SRR959731 4 0.0188 0.8765 0.000 0 0.004 0.996
#> SRR959732 4 0.0707 0.8765 0.000 0 0.020 0.980
#> SRR959733 4 0.6745 0.0178 0.428 0 0.092 0.480
#> SRR959734 1 0.4337 0.6647 0.808 0 0.052 0.140
#> SRR959735 4 0.1798 0.8736 0.016 0 0.040 0.944
#> SRR959736 4 0.0921 0.8777 0.000 0 0.028 0.972
#> SRR959737 4 0.0657 0.8782 0.004 0 0.012 0.984
#> SRR959738 4 0.0336 0.8776 0.000 0 0.008 0.992
#> SRR959739 4 0.0524 0.8773 0.004 0 0.008 0.988
#> SRR959740 4 0.0927 0.8773 0.008 0 0.016 0.976
#> SRR959741 4 0.1706 0.8718 0.016 0 0.036 0.948
#> SRR959742 1 0.0707 0.7578 0.980 0 0.020 0.000
#> SRR959743 1 0.0921 0.7563 0.972 0 0.028 0.000
#> SRR959744 1 0.1022 0.7558 0.968 0 0.032 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3119 0.6495 0.068 0 0.860 0.000 0.072
#> SRR959650 3 0.2424 0.7038 0.132 0 0.868 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.2124 0.6981 0.096 0 0.900 0.000 0.004
#> SRR959652 3 0.4747 0.7289 0.124 0 0.744 0.004 0.128
#> SRR959653 3 0.4610 0.7303 0.112 0 0.756 0.004 0.128
#> SRR959654 3 0.4653 0.7274 0.112 0 0.752 0.004 0.132
#> SRR959655 3 0.3690 0.7589 0.224 0 0.764 0.000 0.012
#> SRR959656 3 0.4679 0.7531 0.216 0 0.716 0.000 0.068
#> SRR959657 3 0.4400 0.7294 0.308 0 0.672 0.000 0.020
#> SRR959658 5 0.4974 -0.0964 0.000 0 0.464 0.028 0.508
#> SRR959659 3 0.5103 0.0470 0.036 0 0.512 0.000 0.452
#> SRR959660 3 0.5907 0.0952 0.020 0 0.496 0.056 0.428
#> SRR959661 3 0.4977 0.5601 0.028 0 0.684 0.024 0.264
#> SRR959662 3 0.5200 0.7129 0.156 0 0.688 0.000 0.156
#> SRR959663 3 0.4836 0.7349 0.188 0 0.716 0.000 0.096
#> SRR959664 5 0.4394 0.5062 0.000 0 0.136 0.100 0.764
#> SRR959665 5 0.4815 0.4819 0.000 0 0.244 0.064 0.692
#> SRR959666 5 0.4616 0.3957 0.000 0 0.288 0.036 0.676
#> SRR959667 5 0.5375 0.2890 0.004 0 0.080 0.276 0.640
#> SRR959668 5 0.5643 0.2443 0.040 0 0.344 0.028 0.588
#> SRR959669 5 0.3865 0.4845 0.000 0 0.092 0.100 0.808
#> SRR959670 4 0.4482 0.4359 0.000 0 0.012 0.612 0.376
#> SRR959671 4 0.4675 0.4065 0.000 0 0.020 0.600 0.380
#> SRR959672 5 0.4817 0.2530 0.000 0 0.044 0.300 0.656
#> SRR959673 5 0.4196 0.2356 0.000 0 0.356 0.004 0.640
#> SRR959674 5 0.4284 0.4470 0.000 0 0.224 0.040 0.736
#> SRR959675 3 0.4718 0.7022 0.092 0 0.728 0.000 0.180
#> SRR959676 3 0.4192 0.7632 0.232 0 0.736 0.000 0.032
#> SRR959677 3 0.4252 0.7446 0.280 0 0.700 0.000 0.020
#> SRR959678 3 0.2605 0.7043 0.148 0 0.852 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.2376 0.7239 0.052 0 0.904 0.000 0.044
#> SRR959680 3 0.4555 0.7518 0.224 0 0.720 0.000 0.056
#> SRR959681 3 0.4339 0.7364 0.296 0 0.684 0.000 0.020
#> SRR959682 4 0.3752 0.5714 0.000 0 0.000 0.708 0.292
#> SRR959683 4 0.2690 0.6979 0.000 0 0.000 0.844 0.156
#> SRR959684 4 0.3143 0.6650 0.000 0 0.000 0.796 0.204
#> SRR959686 5 0.7847 0.2482 0.124 0 0.292 0.148 0.436
#> SRR959685 5 0.6763 0.4346 0.056 0 0.152 0.208 0.584
#> SRR959688 4 0.3452 0.6341 0.000 0 0.000 0.756 0.244
#> SRR959687 5 0.4961 -0.1137 0.000 0 0.028 0.448 0.524
#> SRR959690 4 0.1908 0.7161 0.000 0 0.000 0.908 0.092
#> SRR959689 4 0.2583 0.7036 0.000 0 0.004 0.864 0.132
#> SRR959691 4 0.2536 0.7090 0.000 0 0.004 0.868 0.128
#> SRR959692 4 0.2891 0.6841 0.000 0 0.000 0.824 0.176
#> SRR959693 5 0.5518 0.1073 0.000 0 0.072 0.384 0.544
#> SRR959694 3 0.4063 0.7268 0.280 0 0.708 0.000 0.012
#> SRR959695 3 0.3916 0.7339 0.256 0 0.732 0.000 0.012
#> SRR959696 3 0.3491 0.6444 0.228 0 0.768 0.000 0.004
#> SRR959698 1 0.3300 0.7351 0.792 0 0.204 0.000 0.004
#> SRR959697 1 0.4549 0.7105 0.728 0 0.220 0.004 0.048
#> SRR959699 1 0.2852 0.7588 0.828 0 0.172 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.3559 0.7490 0.836 0 0.096 0.004 0.064
#> SRR959701 1 0.2751 0.7778 0.888 0 0.056 0.004 0.052
#> SRR959702 1 0.3397 0.7545 0.848 0 0.080 0.004 0.068
#> SRR959703 1 0.1430 0.7949 0.944 0 0.052 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.1364 0.7886 0.952 0 0.036 0.000 0.012
#> SRR959705 1 0.1124 0.7884 0.960 0 0.036 0.000 0.004
#> SRR959706 1 0.6510 0.3424 0.528 0 0.052 0.072 0.348
#> SRR959707 1 0.6392 0.5169 0.540 0 0.236 0.004 0.220
#> SRR959708 1 0.5275 0.5918 0.692 0 0.036 0.044 0.228
#> SRR959709 1 0.3592 0.7415 0.832 0 0.028 0.016 0.124
#> SRR959710 1 0.1970 0.7869 0.924 0 0.012 0.004 0.060
#> SRR959711 1 0.1492 0.7904 0.948 0 0.008 0.004 0.040
#> SRR959712 5 0.6633 0.2116 0.316 0 0.016 0.160 0.508
#> SRR959713 5 0.7087 0.2100 0.264 0 0.024 0.244 0.468
#> SRR959714 1 0.7169 -0.0588 0.408 0 0.024 0.216 0.352
#> SRR959715 4 0.7001 -0.0262 0.272 0 0.008 0.384 0.336
#> SRR959716 5 0.6262 0.0635 0.436 0 0.028 0.072 0.464
#> SRR959717 5 0.6393 0.2917 0.224 0 0.008 0.212 0.556
#> SRR959718 4 0.4078 0.6564 0.040 0 0.004 0.776 0.180
#> SRR959719 4 0.3250 0.6881 0.008 0 0.004 0.820 0.168
#> SRR959720 4 0.4708 0.3619 0.016 0 0.000 0.548 0.436
#> SRR959721 5 0.5977 -0.1499 0.460 0 0.036 0.040 0.464
#> SRR959722 5 0.6572 -0.0829 0.412 0 0.032 0.096 0.460
#> SRR959723 1 0.2520 0.7802 0.888 0 0.012 0.004 0.096
#> SRR959724 1 0.0290 0.7966 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0880 0.7909 0.968 0 0.032 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.3048 0.7541 0.820 0 0.176 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.3123 0.7513 0.812 0 0.184 0.000 0.004
#> SRR959729 1 0.1430 0.7799 0.944 0 0.052 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.1356 0.7931 0.956 0 0.012 0.004 0.028
#> SRR959730 4 0.2424 0.7198 0.000 0 0.000 0.868 0.132
#> SRR959731 4 0.1410 0.7369 0.000 0 0.000 0.940 0.060
#> SRR959732 4 0.2020 0.7248 0.000 0 0.000 0.900 0.100
#> SRR959733 4 0.6913 -0.0587 0.276 0 0.004 0.372 0.348
#> SRR959734 1 0.6215 0.3848 0.608 0 0.020 0.152 0.220
#> SRR959735 4 0.4025 0.6582 0.000 0 0.008 0.700 0.292
#> SRR959736 4 0.2377 0.7244 0.000 0 0.000 0.872 0.128
#> SRR959737 4 0.2124 0.7348 0.000 0 0.004 0.900 0.096
#> SRR959738 4 0.0963 0.7279 0.000 0 0.000 0.964 0.036
#> SRR959739 4 0.1671 0.7338 0.000 0 0.000 0.924 0.076
#> SRR959740 4 0.1671 0.7335 0.000 0 0.000 0.924 0.076
#> SRR959741 4 0.3087 0.7096 0.004 0 0.008 0.836 0.152
#> SRR959742 1 0.2179 0.7867 0.896 0 0.100 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.2338 0.7828 0.884 0 0.112 0.000 0.004
#> SRR959744 1 0.2848 0.7646 0.840 0 0.156 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.1565 0.9439 0.000 0.94 0.004 0.000 0.028 0.028
#> SRR959626 2 0.1565 0.9439 0.000 0.94 0.004 0.000 0.028 0.028
#> SRR959627 2 0.1565 0.9439 0.000 0.94 0.004 0.000 0.028 0.028
#> SRR959628 2 0.1565 0.9439 0.000 0.94 0.004 0.000 0.028 0.028
#> SRR959629 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9960 0.000 1.00 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4016 0.6392 0.072 0.00 0.800 0.000 0.068 0.060
#> SRR959650 3 0.2540 0.6986 0.104 0.00 0.872 0.000 0.004 0.020
#> SRR959651 3 0.2632 0.6920 0.076 0.00 0.880 0.000 0.012 0.032
#> SRR959652 3 0.5420 0.6841 0.064 0.00 0.676 0.000 0.132 0.128
#> SRR959653 3 0.5311 0.6836 0.056 0.00 0.684 0.000 0.128 0.132
#> SRR959654 3 0.5434 0.6704 0.052 0.00 0.668 0.000 0.136 0.144
#> SRR959655 3 0.2814 0.7637 0.172 0.00 0.820 0.000 0.008 0.000
#> SRR959656 3 0.4884 0.7403 0.184 0.00 0.700 0.000 0.088 0.028
#> SRR959657 3 0.4088 0.7186 0.308 0.00 0.668 0.000 0.020 0.004
#> SRR959658 5 0.6332 0.1888 0.000 0.00 0.316 0.012 0.408 0.264
#> SRR959659 5 0.6522 0.1469 0.028 0.00 0.368 0.000 0.384 0.220
#> SRR959660 5 0.7130 0.1688 0.020 0.00 0.296 0.032 0.352 0.300
#> SRR959661 3 0.5982 0.5451 0.032 0.00 0.604 0.012 0.212 0.140
#> SRR959662 3 0.5268 0.6765 0.120 0.00 0.672 0.000 0.172 0.036
#> SRR959663 3 0.4908 0.7195 0.168 0.00 0.692 0.000 0.124 0.016
#> SRR959664 5 0.4133 0.5346 0.000 0.00 0.064 0.024 0.772 0.140
#> SRR959665 5 0.4026 0.5473 0.000 0.00 0.088 0.024 0.788 0.100
#> SRR959666 5 0.3518 0.5448 0.000 0.00 0.116 0.012 0.816 0.056
#> SRR959667 5 0.5400 0.5128 0.004 0.00 0.040 0.168 0.672 0.116
#> SRR959668 5 0.5269 0.4993 0.032 0.00 0.216 0.012 0.672 0.068
#> SRR959669 5 0.4965 0.4563 0.000 0.00 0.056 0.044 0.684 0.216
#> SRR959670 5 0.4439 -0.0818 0.000 0.00 0.000 0.432 0.540 0.028
#> SRR959671 5 0.4928 -0.1664 0.000 0.00 0.004 0.444 0.500 0.052
#> SRR959672 5 0.4276 0.5294 0.000 0.00 0.020 0.136 0.760 0.084
#> SRR959673 5 0.5142 0.4244 0.000 0.00 0.172 0.000 0.624 0.204
#> SRR959674 5 0.4822 0.3745 0.000 0.00 0.068 0.004 0.620 0.308
#> SRR959675 3 0.5129 0.6841 0.044 0.00 0.692 0.000 0.164 0.100
#> SRR959676 3 0.3301 0.7661 0.188 0.00 0.788 0.000 0.024 0.000
#> SRR959677 3 0.3956 0.7466 0.252 0.00 0.716 0.000 0.028 0.004
#> SRR959678 3 0.2492 0.7104 0.100 0.00 0.876 0.000 0.004 0.020
#> SRR959679 3 0.2411 0.7252 0.024 0.00 0.900 0.000 0.044 0.032
#> SRR959680 3 0.4418 0.7383 0.228 0.00 0.700 0.000 0.068 0.004
#> SRR959681 3 0.4127 0.7302 0.284 0.00 0.684 0.000 0.028 0.004
#> SRR959682 4 0.4176 0.3811 0.000 0.00 0.000 0.580 0.404 0.016
#> SRR959683 4 0.3215 0.6732 0.000 0.00 0.000 0.756 0.240 0.004
#> SRR959684 4 0.3816 0.5867 0.000 0.00 0.000 0.688 0.296 0.016
#> SRR959686 5 0.6482 0.4563 0.096 0.00 0.220 0.052 0.588 0.044
#> SRR959685 5 0.5285 0.5440 0.028 0.00 0.088 0.100 0.724 0.060
#> SRR959688 4 0.4433 0.5096 0.000 0.00 0.000 0.616 0.344 0.040
#> SRR959687 5 0.4038 0.3884 0.000 0.00 0.000 0.244 0.712 0.044
#> SRR959690 4 0.2277 0.7688 0.000 0.00 0.000 0.892 0.076 0.032
#> SRR959689 4 0.3054 0.7436 0.000 0.00 0.000 0.828 0.136 0.036
#> SRR959691 4 0.3247 0.7395 0.000 0.00 0.000 0.808 0.156 0.036
#> SRR959692 4 0.3834 0.6845 0.000 0.00 0.000 0.732 0.232 0.036
#> SRR959693 5 0.4765 0.3905 0.000 0.00 0.012 0.244 0.672 0.072
#> SRR959694 3 0.3714 0.7333 0.264 0.00 0.720 0.000 0.008 0.008
#> SRR959695 3 0.3712 0.7393 0.232 0.00 0.744 0.000 0.012 0.012
#> SRR959696 3 0.3643 0.6428 0.200 0.00 0.768 0.000 0.008 0.024
#> SRR959698 1 0.3755 0.6482 0.732 0.00 0.244 0.000 0.004 0.020
#> SRR959697 1 0.5888 0.4008 0.524 0.00 0.212 0.000 0.008 0.256
#> SRR959699 1 0.3845 0.6968 0.768 0.00 0.172 0.000 0.004 0.056
#> SRR959700 1 0.5306 0.5868 0.668 0.00 0.052 0.000 0.084 0.196
#> SRR959701 1 0.4851 0.6352 0.712 0.00 0.040 0.000 0.076 0.172
#> SRR959702 1 0.5333 0.5817 0.664 0.00 0.052 0.000 0.084 0.200
#> SRR959703 1 0.1010 0.7598 0.960 0.00 0.036 0.000 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.1863 0.7461 0.920 0.00 0.044 0.000 0.000 0.036
#> SRR959705 1 0.1682 0.7455 0.928 0.00 0.052 0.000 0.000 0.020
#> SRR959706 6 0.5425 0.4712 0.244 0.00 0.004 0.020 0.104 0.628
#> SRR959707 6 0.5792 0.3470 0.240 0.00 0.156 0.000 0.024 0.580
#> SRR959708 6 0.5706 0.1191 0.444 0.00 0.004 0.016 0.088 0.448
#> SRR959709 1 0.4306 0.0722 0.520 0.00 0.000 0.004 0.012 0.464
#> SRR959710 1 0.2939 0.7164 0.856 0.00 0.032 0.000 0.012 0.100
#> SRR959711 1 0.2264 0.7318 0.888 0.00 0.012 0.000 0.004 0.096
#> SRR959712 6 0.4508 0.5561 0.068 0.00 0.000 0.064 0.108 0.760
#> SRR959713 6 0.5621 0.5334 0.072 0.00 0.004 0.132 0.124 0.668
#> SRR959714 6 0.5020 0.5934 0.116 0.00 0.004 0.112 0.048 0.720
#> SRR959715 6 0.6149 0.5028 0.120 0.00 0.008 0.236 0.052 0.584
#> SRR959716 5 0.7082 -0.1868 0.220 0.00 0.028 0.028 0.364 0.360
#> SRR959717 6 0.6170 0.0797 0.060 0.00 0.000 0.088 0.384 0.468
#> SRR959718 4 0.4395 0.5734 0.016 0.00 0.000 0.676 0.028 0.280
#> SRR959719 4 0.3555 0.6990 0.000 0.00 0.000 0.780 0.044 0.176
#> SRR959720 6 0.5468 0.1232 0.000 0.00 0.000 0.380 0.128 0.492
#> SRR959721 6 0.4298 0.5523 0.140 0.00 0.000 0.004 0.116 0.740
#> SRR959722 6 0.4608 0.5606 0.148 0.00 0.000 0.024 0.096 0.732
#> SRR959723 1 0.3511 0.6387 0.760 0.00 0.000 0.000 0.024 0.216
#> SRR959724 1 0.0891 0.7601 0.968 0.00 0.008 0.000 0.000 0.024
#> SRR959725 1 0.1492 0.7536 0.940 0.00 0.036 0.000 0.000 0.024
#> SRR959726 1 0.3459 0.6794 0.768 0.00 0.212 0.000 0.004 0.016
#> SRR959727 1 0.4013 0.6691 0.740 0.00 0.212 0.000 0.008 0.040
#> SRR959729 1 0.2001 0.7409 0.912 0.00 0.048 0.000 0.000 0.040
#> SRR959728 1 0.2020 0.7340 0.896 0.00 0.008 0.000 0.000 0.096
#> SRR959730 4 0.2790 0.7411 0.000 0.00 0.000 0.840 0.020 0.140
#> SRR959731 4 0.1257 0.7872 0.000 0.00 0.000 0.952 0.028 0.020
#> SRR959732 4 0.1333 0.7850 0.000 0.00 0.000 0.944 0.008 0.048
#> SRR959733 6 0.6920 0.4304 0.168 0.00 0.004 0.252 0.092 0.484
#> SRR959734 6 0.5841 0.3809 0.396 0.00 0.012 0.072 0.024 0.496
#> SRR959735 4 0.5515 0.3725 0.000 0.00 0.000 0.528 0.152 0.320
#> SRR959736 4 0.2006 0.7784 0.000 0.00 0.000 0.904 0.016 0.080
#> SRR959737 4 0.2255 0.7824 0.000 0.00 0.000 0.892 0.028 0.080
#> SRR959738 4 0.1334 0.7789 0.000 0.00 0.000 0.948 0.020 0.032
#> SRR959739 4 0.0972 0.7852 0.000 0.00 0.000 0.964 0.008 0.028
#> SRR959740 4 0.1010 0.7849 0.000 0.00 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR959741 4 0.3014 0.7547 0.000 0.00 0.000 0.832 0.036 0.132
#> SRR959742 1 0.1732 0.7554 0.920 0.00 0.072 0.000 0.004 0.004
#> SRR959743 1 0.2062 0.7499 0.900 0.00 0.088 0.000 0.004 0.008
#> SRR959744 1 0.3035 0.7163 0.828 0.00 0.148 0.000 0.008 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", "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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4731 0.527 0.527
#> 3 3 0.876 0.948 0.948 0.3919 0.804 0.629
#> 4 4 0.853 0.822 0.885 0.0870 0.934 0.804
#> 5 5 0.887 0.841 0.905 0.0589 0.912 0.709
#> 6 6 0.882 0.721 0.849 0.0190 0.994 0.976
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
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959625 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959626 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959627 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959628 2 0.0376 0.996 0.004 0.996
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR959649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959652 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959653 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959654 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959655 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959656 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959658 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959667 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959668 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959669 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959670 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959674 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959680 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959681 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959682 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959690 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959719 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959720 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959731 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959732 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959734 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959735 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959736 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959737 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959738 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959739 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959740 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959741 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959614 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959618 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959626 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959627 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959628 2 0.0237 0.997 0.004 0.996 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2711 0.963 0.088 0.000 0.912
#> SRR959650 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959651 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959652 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959653 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959654 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959655 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959656 3 0.2537 0.966 0.080 0.000 0.920
#> SRR959657 3 0.2537 0.966 0.080 0.000 0.920
#> SRR959658 3 0.2165 0.967 0.064 0.000 0.936
#> SRR959659 3 0.2356 0.968 0.072 0.000 0.928
#> SRR959660 3 0.2165 0.967 0.064 0.000 0.936
#> SRR959661 3 0.2356 0.968 0.072 0.000 0.928
#> SRR959662 3 0.2261 0.968 0.068 0.000 0.932
#> SRR959663 3 0.2448 0.967 0.076 0.000 0.924
#> SRR959664 3 0.2066 0.967 0.060 0.000 0.940
#> SRR959665 3 0.2066 0.967 0.060 0.000 0.940
#> SRR959666 3 0.2066 0.967 0.060 0.000 0.940
#> SRR959667 3 0.2165 0.961 0.064 0.000 0.936
#> SRR959668 3 0.2066 0.967 0.060 0.000 0.940
#> SRR959669 3 0.2066 0.965 0.060 0.000 0.940
#> SRR959670 3 0.0892 0.934 0.020 0.000 0.980
#> SRR959671 3 0.0424 0.932 0.008 0.000 0.992
#> SRR959672 3 0.2261 0.964 0.068 0.000 0.932
#> SRR959673 3 0.2261 0.968 0.068 0.000 0.932
#> SRR959674 3 0.2066 0.967 0.060 0.000 0.940
#> SRR959675 3 0.2356 0.968 0.072 0.000 0.928
#> SRR959676 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959677 3 0.2537 0.966 0.080 0.000 0.920
#> SRR959678 3 0.2625 0.965 0.084 0.000 0.916
#> SRR959679 3 0.2537 0.966 0.080 0.000 0.920
#> SRR959680 3 0.2448 0.967 0.076 0.000 0.924
#> SRR959681 3 0.2537 0.966 0.080 0.000 0.920
#> SRR959682 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959683 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959684 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959686 3 0.2261 0.964 0.068 0.000 0.932
#> SRR959685 3 0.1964 0.966 0.056 0.000 0.944
#> SRR959688 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959687 3 0.0000 0.932 0.000 0.000 1.000
#> SRR959690 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959689 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959691 3 0.1031 0.932 0.024 0.000 0.976
#> SRR959692 3 0.0892 0.929 0.020 0.000 0.980
#> SRR959693 3 0.0424 0.932 0.008 0.000 0.992
#> SRR959694 3 0.2711 0.963 0.088 0.000 0.912
#> SRR959695 3 0.2711 0.963 0.088 0.000 0.912
#> SRR959696 3 0.3267 0.943 0.116 0.000 0.884
#> SRR959698 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959697 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959700 1 0.1163 0.908 0.972 0.000 0.028
#> SRR959701 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.0592 0.906 0.988 0.000 0.012
#> SRR959705 1 0.0424 0.904 0.992 0.000 0.008
#> SRR959706 1 0.2066 0.906 0.940 0.000 0.060
#> SRR959707 1 0.0892 0.907 0.980 0.000 0.020
#> SRR959708 1 0.1529 0.907 0.960 0.000 0.040
#> SRR959709 1 0.1289 0.908 0.968 0.000 0.032
#> SRR959710 1 0.1289 0.908 0.968 0.000 0.032
#> SRR959711 1 0.1411 0.908 0.964 0.000 0.036
#> SRR959712 1 0.3686 0.881 0.860 0.000 0.140
#> SRR959713 1 0.3816 0.878 0.852 0.000 0.148
#> SRR959714 1 0.3619 0.883 0.864 0.000 0.136
#> SRR959715 1 0.4121 0.868 0.832 0.000 0.168
#> SRR959716 1 0.2878 0.897 0.904 0.000 0.096
#> SRR959717 1 0.4002 0.870 0.840 0.000 0.160
#> SRR959718 1 0.4796 0.857 0.780 0.000 0.220
#> SRR959719 1 0.4654 0.863 0.792 0.000 0.208
#> SRR959720 1 0.3879 0.875 0.848 0.000 0.152
#> SRR959721 1 0.1031 0.907 0.976 0.000 0.024
#> SRR959722 1 0.1964 0.906 0.944 0.000 0.056
#> SRR959723 1 0.1031 0.907 0.976 0.000 0.024
#> SRR959724 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959725 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.0592 0.906 0.988 0.000 0.012
#> SRR959729 1 0.0592 0.905 0.988 0.000 0.012
#> SRR959728 1 0.1411 0.908 0.964 0.000 0.036
#> SRR959730 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959731 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959732 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959733 1 0.4654 0.835 0.792 0.000 0.208
#> SRR959734 1 0.4555 0.838 0.800 0.000 0.200
#> SRR959735 1 0.5327 0.821 0.728 0.000 0.272
#> SRR959736 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959737 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959738 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959739 1 0.5327 0.818 0.728 0.000 0.272
#> SRR959740 1 0.5363 0.817 0.724 0.000 0.276
#> SRR959741 1 0.5291 0.823 0.732 0.000 0.268
#> SRR959742 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
#> SRR959744 1 0.0237 0.903 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0188 0.9970 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2125 0.8435 0.076 0.000 0.920 0.004
#> SRR959650 3 0.1584 0.8581 0.036 0.000 0.952 0.012
#> SRR959651 3 0.1398 0.8548 0.040 0.000 0.956 0.004
#> SRR959652 3 0.2282 0.8574 0.052 0.000 0.924 0.024
#> SRR959653 3 0.1767 0.8579 0.044 0.000 0.944 0.012
#> SRR959654 3 0.1305 0.8558 0.036 0.000 0.960 0.004
#> SRR959655 3 0.1209 0.8550 0.032 0.000 0.964 0.004
#> SRR959656 3 0.0707 0.8576 0.020 0.000 0.980 0.000
#> SRR959657 3 0.0921 0.8563 0.028 0.000 0.972 0.000
#> SRR959658 3 0.3501 0.8419 0.020 0.000 0.848 0.132
#> SRR959659 3 0.2089 0.8594 0.048 0.000 0.932 0.020
#> SRR959660 3 0.3708 0.8341 0.020 0.000 0.832 0.148
#> SRR959661 3 0.3587 0.8546 0.052 0.000 0.860 0.088
#> SRR959662 3 0.3441 0.8465 0.024 0.000 0.856 0.120
#> SRR959663 3 0.3581 0.8487 0.032 0.000 0.852 0.116
#> SRR959664 3 0.4158 0.7738 0.008 0.000 0.768 0.224
#> SRR959665 3 0.4136 0.8011 0.016 0.000 0.788 0.196
#> SRR959666 3 0.4204 0.8048 0.020 0.000 0.788 0.192
#> SRR959667 3 0.5271 0.6545 0.024 0.000 0.656 0.320
#> SRR959668 3 0.3658 0.8347 0.020 0.000 0.836 0.144
#> SRR959669 3 0.4963 0.7085 0.020 0.000 0.696 0.284
#> SRR959670 3 0.5296 0.2734 0.008 0.000 0.500 0.492
#> SRR959671 3 0.5080 0.4920 0.004 0.000 0.576 0.420
#> SRR959672 3 0.4746 0.6734 0.008 0.000 0.688 0.304
#> SRR959673 3 0.3149 0.8544 0.032 0.000 0.880 0.088
#> SRR959674 3 0.3962 0.8308 0.028 0.000 0.820 0.152
#> SRR959675 3 0.1488 0.8602 0.032 0.000 0.956 0.012
#> SRR959676 3 0.1388 0.8585 0.028 0.000 0.960 0.012
#> SRR959677 3 0.1724 0.8606 0.032 0.000 0.948 0.020
#> SRR959678 3 0.1798 0.8544 0.040 0.000 0.944 0.016
#> SRR959679 3 0.1406 0.8590 0.024 0.000 0.960 0.016
#> SRR959680 3 0.2313 0.8630 0.044 0.000 0.924 0.032
#> SRR959681 3 0.1510 0.8607 0.028 0.000 0.956 0.016
#> SRR959682 4 0.4072 0.4466 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR959683 4 0.4103 0.4402 0.000 0.000 0.256 0.744
#> SRR959684 4 0.4040 0.4497 0.000 0.000 0.248 0.752
#> SRR959686 3 0.4903 0.7506 0.028 0.000 0.724 0.248
#> SRR959685 3 0.5131 0.7065 0.028 0.000 0.692 0.280
#> SRR959688 4 0.4164 0.4294 0.000 0.000 0.264 0.736
#> SRR959687 3 0.4761 0.5966 0.000 0.000 0.628 0.372
#> SRR959690 4 0.4040 0.4503 0.000 0.000 0.248 0.752
#> SRR959689 4 0.4164 0.4266 0.000 0.000 0.264 0.736
#> SRR959691 4 0.4040 0.4471 0.000 0.000 0.248 0.752
#> SRR959692 4 0.4072 0.4417 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR959693 4 0.4866 0.0339 0.000 0.000 0.404 0.596
#> SRR959694 3 0.2335 0.8419 0.060 0.000 0.920 0.020
#> SRR959695 3 0.2335 0.8419 0.060 0.000 0.920 0.020
#> SRR959696 3 0.2699 0.8340 0.068 0.000 0.904 0.028
#> SRR959698 1 0.1706 0.8400 0.948 0.000 0.036 0.016
#> SRR959697 1 0.1724 0.8398 0.948 0.000 0.032 0.020
#> SRR959699 1 0.1406 0.8303 0.960 0.000 0.024 0.016
#> SRR959700 1 0.2521 0.8499 0.912 0.000 0.024 0.064
#> SRR959701 1 0.1624 0.8416 0.952 0.000 0.028 0.020
#> SRR959702 1 0.1733 0.8439 0.948 0.000 0.028 0.024
#> SRR959703 1 0.1452 0.8340 0.956 0.000 0.036 0.008
#> SRR959704 1 0.2928 0.8511 0.896 0.000 0.052 0.052
#> SRR959705 1 0.2586 0.8491 0.912 0.000 0.048 0.040
#> SRR959706 1 0.4139 0.8347 0.816 0.000 0.040 0.144
#> SRR959707 1 0.2722 0.8531 0.904 0.000 0.032 0.064
#> SRR959708 1 0.4188 0.8329 0.812 0.000 0.040 0.148
#> SRR959709 1 0.3266 0.8482 0.868 0.000 0.024 0.108
#> SRR959710 1 0.3392 0.8510 0.872 0.000 0.056 0.072
#> SRR959711 1 0.3149 0.8523 0.880 0.000 0.032 0.088
#> SRR959712 1 0.5156 0.7757 0.720 0.000 0.044 0.236
#> SRR959713 1 0.5279 0.7610 0.704 0.000 0.044 0.252
#> SRR959714 1 0.5021 0.7734 0.724 0.000 0.036 0.240
#> SRR959715 1 0.5517 0.6818 0.648 0.000 0.036 0.316
#> SRR959716 1 0.4719 0.8120 0.772 0.000 0.048 0.180
#> SRR959717 1 0.5549 0.7246 0.672 0.000 0.048 0.280
#> SRR959718 1 0.4855 0.5459 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959719 1 0.4866 0.5444 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR959720 1 0.5814 0.6928 0.644 0.000 0.056 0.300
#> SRR959721 1 0.3850 0.8442 0.840 0.000 0.044 0.116
#> SRR959722 1 0.4466 0.8174 0.784 0.000 0.036 0.180
#> SRR959723 1 0.3128 0.8512 0.884 0.000 0.040 0.076
#> SRR959724 1 0.1545 0.8351 0.952 0.000 0.040 0.008
#> SRR959725 1 0.1545 0.8371 0.952 0.000 0.040 0.008
#> SRR959726 1 0.1724 0.8245 0.948 0.000 0.032 0.020
#> SRR959727 1 0.1677 0.8395 0.948 0.000 0.040 0.012
#> SRR959729 1 0.2670 0.8489 0.908 0.000 0.052 0.040
#> SRR959728 1 0.3051 0.8517 0.884 0.000 0.028 0.088
#> SRR959730 4 0.4406 0.3849 0.300 0.000 0.000 0.700
#> SRR959731 4 0.4406 0.3843 0.300 0.000 0.000 0.700
#> SRR959732 4 0.4331 0.4022 0.288 0.000 0.000 0.712
#> SRR959733 1 0.5578 0.6793 0.648 0.000 0.040 0.312
#> SRR959734 1 0.5383 0.7132 0.672 0.000 0.036 0.292
#> SRR959735 1 0.4967 0.4241 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR959736 4 0.4564 0.3235 0.328 0.000 0.000 0.672
#> SRR959737 4 0.4564 0.3234 0.328 0.000 0.000 0.672
#> SRR959738 4 0.4304 0.4066 0.284 0.000 0.000 0.716
#> SRR959739 4 0.4584 0.3774 0.300 0.000 0.004 0.696
#> SRR959740 4 0.4250 0.4122 0.276 0.000 0.000 0.724
#> SRR959741 4 0.4713 0.2253 0.360 0.000 0.000 0.640
#> SRR959742 1 0.1629 0.8201 0.952 0.000 0.024 0.024
#> SRR959743 1 0.1520 0.8203 0.956 0.000 0.024 0.020
#> SRR959744 1 0.1624 0.8229 0.952 0.000 0.028 0.020
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0162 0.997 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2965 0.825 0.084 0.000 0.876 0.012 0.028
#> SRR959650 3 0.1243 0.836 0.028 0.000 0.960 0.004 0.008
#> SRR959651 3 0.1412 0.836 0.036 0.000 0.952 0.004 0.008
#> SRR959652 3 0.3584 0.806 0.040 0.000 0.836 0.012 0.112
#> SRR959653 3 0.2234 0.834 0.036 0.000 0.920 0.012 0.032
#> SRR959654 3 0.2536 0.837 0.032 0.000 0.904 0.012 0.052
#> SRR959655 3 0.0854 0.838 0.008 0.000 0.976 0.004 0.012
#> SRR959656 3 0.1768 0.836 0.004 0.000 0.924 0.000 0.072
#> SRR959657 3 0.1732 0.833 0.000 0.000 0.920 0.000 0.080
#> SRR959658 5 0.5014 0.201 0.020 0.000 0.412 0.008 0.560
#> SRR959659 3 0.3413 0.805 0.044 0.000 0.832 0.000 0.124
#> SRR959660 5 0.5166 0.314 0.028 0.000 0.368 0.012 0.592
#> SRR959661 3 0.5481 0.337 0.048 0.000 0.544 0.008 0.400
#> SRR959662 3 0.4593 0.101 0.004 0.000 0.512 0.004 0.480
#> SRR959663 3 0.4641 0.194 0.012 0.000 0.532 0.000 0.456
#> SRR959664 5 0.2339 0.845 0.004 0.000 0.100 0.004 0.892
#> SRR959665 5 0.3190 0.810 0.012 0.000 0.140 0.008 0.840
#> SRR959666 5 0.3127 0.819 0.020 0.000 0.128 0.004 0.848
#> SRR959667 5 0.2568 0.855 0.024 0.000 0.064 0.012 0.900
#> SRR959668 5 0.3607 0.682 0.000 0.000 0.244 0.004 0.752
#> SRR959669 5 0.2414 0.852 0.012 0.000 0.080 0.008 0.900
#> SRR959670 5 0.1862 0.867 0.004 0.000 0.016 0.048 0.932
#> SRR959671 5 0.2142 0.868 0.004 0.000 0.028 0.048 0.920
#> SRR959672 5 0.2237 0.854 0.004 0.000 0.084 0.008 0.904
#> SRR959673 3 0.4883 0.152 0.016 0.000 0.516 0.004 0.464
#> SRR959674 5 0.4768 0.532 0.036 0.000 0.288 0.004 0.672
#> SRR959675 3 0.4089 0.674 0.016 0.000 0.736 0.004 0.244
#> SRR959676 3 0.1106 0.839 0.012 0.000 0.964 0.000 0.024
#> SRR959677 3 0.2011 0.830 0.004 0.000 0.908 0.000 0.088
#> SRR959678 3 0.1059 0.835 0.020 0.000 0.968 0.008 0.004
#> SRR959679 3 0.1605 0.842 0.012 0.000 0.944 0.004 0.040
#> SRR959680 3 0.3724 0.730 0.020 0.000 0.776 0.000 0.204
#> SRR959681 3 0.2561 0.796 0.000 0.000 0.856 0.000 0.144
#> SRR959682 5 0.1430 0.861 0.004 0.000 0.000 0.052 0.944
#> SRR959683 5 0.1430 0.861 0.004 0.000 0.000 0.052 0.944
#> SRR959684 5 0.1430 0.861 0.004 0.000 0.000 0.052 0.944
#> SRR959686 5 0.2914 0.844 0.012 0.000 0.100 0.016 0.872
#> SRR959685 5 0.2586 0.852 0.012 0.000 0.084 0.012 0.892
#> SRR959688 5 0.1569 0.865 0.004 0.000 0.008 0.044 0.944
#> SRR959687 5 0.2459 0.868 0.004 0.000 0.040 0.052 0.904
#> SRR959690 5 0.1410 0.858 0.000 0.000 0.000 0.060 0.940
#> SRR959689 5 0.1478 0.858 0.000 0.000 0.000 0.064 0.936
#> SRR959691 5 0.1571 0.859 0.000 0.000 0.004 0.060 0.936
#> SRR959692 5 0.1628 0.859 0.000 0.000 0.008 0.056 0.936
#> SRR959693 5 0.2536 0.868 0.004 0.000 0.052 0.044 0.900
#> SRR959694 3 0.1041 0.830 0.032 0.000 0.964 0.000 0.004
#> SRR959695 3 0.1041 0.828 0.032 0.000 0.964 0.004 0.000
#> SRR959696 3 0.1443 0.832 0.044 0.000 0.948 0.004 0.004
#> SRR959698 1 0.1485 0.806 0.948 0.000 0.032 0.020 0.000
#> SRR959697 1 0.1412 0.804 0.952 0.000 0.004 0.036 0.008
#> SRR959699 1 0.0404 0.797 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.3446 0.775 0.828 0.000 0.012 0.144 0.016
#> SRR959701 1 0.1413 0.803 0.956 0.000 0.012 0.020 0.012
#> SRR959702 1 0.1596 0.805 0.948 0.000 0.012 0.028 0.012
#> SRR959703 1 0.1444 0.801 0.948 0.000 0.040 0.012 0.000
#> SRR959704 1 0.4709 0.755 0.748 0.000 0.052 0.180 0.020
#> SRR959705 1 0.4103 0.782 0.800 0.000 0.056 0.132 0.012
#> SRR959706 1 0.5116 0.201 0.508 0.000 0.004 0.460 0.028
#> SRR959707 1 0.3840 0.743 0.780 0.000 0.008 0.196 0.016
#> SRR959708 1 0.4973 0.144 0.496 0.000 0.004 0.480 0.020
#> SRR959709 1 0.4625 0.595 0.660 0.000 0.012 0.316 0.012
#> SRR959710 1 0.5597 0.597 0.616 0.000 0.056 0.308 0.020
#> SRR959711 1 0.5046 0.637 0.656 0.000 0.044 0.292 0.008
#> SRR959712 4 0.4385 0.788 0.160 0.000 0.020 0.776 0.044
#> SRR959713 4 0.4159 0.788 0.172 0.000 0.012 0.780 0.036
#> SRR959714 4 0.4065 0.747 0.212 0.000 0.008 0.760 0.020
#> SRR959715 4 0.3484 0.819 0.152 0.000 0.004 0.820 0.024
#> SRR959716 4 0.5158 0.645 0.232 0.000 0.040 0.696 0.032
#> SRR959717 4 0.3722 0.827 0.128 0.000 0.016 0.824 0.032
#> SRR959718 4 0.1965 0.867 0.052 0.000 0.000 0.924 0.024
#> SRR959719 4 0.1670 0.866 0.052 0.000 0.000 0.936 0.012
#> SRR959720 4 0.3684 0.841 0.092 0.000 0.024 0.840 0.044
#> SRR959721 1 0.5486 0.141 0.476 0.000 0.032 0.476 0.016
#> SRR959722 4 0.5024 0.230 0.396 0.000 0.004 0.572 0.028
#> SRR959723 1 0.4796 0.658 0.680 0.000 0.028 0.280 0.012
#> SRR959724 1 0.1787 0.804 0.936 0.000 0.044 0.016 0.004
#> SRR959725 1 0.2514 0.805 0.896 0.000 0.060 0.044 0.000
#> SRR959726 1 0.0794 0.795 0.972 0.000 0.028 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.2153 0.808 0.916 0.000 0.044 0.040 0.000
#> SRR959729 1 0.4582 0.759 0.752 0.000 0.056 0.180 0.012
#> SRR959728 1 0.3943 0.755 0.784 0.000 0.016 0.184 0.016
#> SRR959730 4 0.0404 0.861 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959731 4 0.0566 0.862 0.004 0.000 0.000 0.984 0.012
#> SRR959732 4 0.0404 0.861 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959733 4 0.3523 0.836 0.116 0.000 0.008 0.836 0.040
#> SRR959734 4 0.3887 0.812 0.148 0.000 0.008 0.804 0.040
#> SRR959735 4 0.1522 0.868 0.044 0.000 0.000 0.944 0.012
#> SRR959736 4 0.1074 0.865 0.012 0.000 0.004 0.968 0.016
#> SRR959737 4 0.0404 0.859 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959738 4 0.0404 0.859 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959739 4 0.0510 0.860 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959740 4 0.0510 0.859 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959741 4 0.1310 0.867 0.024 0.000 0.000 0.956 0.020
#> SRR959742 1 0.1121 0.794 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.1197 0.795 0.952 0.000 0.048 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.1124 0.799 0.960 0.000 0.036 0.004 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959614 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959615 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959618 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959619 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959621 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959626 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959627 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959628 2 0.0146 0.9969 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959629 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9994 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2954 0.8373 0.068 0.000 0.872 0.008 0.032 0.020
#> SRR959650 3 0.1623 0.8392 0.020 0.000 0.940 0.004 0.004 0.032
#> SRR959651 3 0.1899 0.8413 0.032 0.000 0.928 0.004 0.008 0.028
#> SRR959652 3 0.2981 0.8251 0.044 0.000 0.856 0.004 0.092 0.004
#> SRR959653 3 0.2220 0.8442 0.044 0.000 0.908 0.000 0.036 0.012
#> SRR959654 3 0.2471 0.8444 0.040 0.000 0.896 0.000 0.044 0.020
#> SRR959655 3 0.1419 0.8450 0.012 0.000 0.952 0.004 0.016 0.016
#> SRR959656 3 0.1901 0.8445 0.008 0.000 0.924 0.004 0.052 0.012
#> SRR959657 3 0.1801 0.8387 0.000 0.000 0.924 0.004 0.056 0.016
#> SRR959658 5 0.4926 0.3343 0.008 0.000 0.328 0.004 0.608 0.052
#> SRR959659 3 0.3815 0.8028 0.052 0.000 0.800 0.004 0.128 0.016
#> SRR959660 5 0.5009 0.4538 0.012 0.000 0.260 0.016 0.660 0.052
#> SRR959661 3 0.5695 0.2723 0.032 0.000 0.504 0.012 0.404 0.048
#> SRR959662 3 0.5103 0.1003 0.004 0.000 0.500 0.008 0.440 0.048
#> SRR959663 3 0.5312 0.1314 0.020 0.000 0.488 0.000 0.436 0.056
#> SRR959664 5 0.2697 0.7077 0.012 0.000 0.088 0.004 0.876 0.020
#> SRR959665 5 0.3147 0.6744 0.008 0.000 0.108 0.004 0.844 0.036
#> SRR959666 5 0.3046 0.6837 0.008 0.000 0.112 0.004 0.848 0.028
#> SRR959667 5 0.2581 0.7276 0.008 0.000 0.044 0.008 0.892 0.048
#> SRR959668 5 0.4362 0.5350 0.012 0.000 0.264 0.000 0.688 0.036
#> SRR959669 5 0.2246 0.7215 0.012 0.000 0.056 0.004 0.908 0.020
#> SRR959670 5 0.3658 0.7295 0.000 0.000 0.008 0.048 0.792 0.152
#> SRR959671 5 0.3293 0.7349 0.000 0.000 0.020 0.048 0.840 0.092
#> SRR959672 5 0.2281 0.7244 0.012 0.000 0.048 0.004 0.908 0.028
#> SRR959673 5 0.5513 -0.0341 0.016 0.000 0.436 0.008 0.480 0.060
#> SRR959674 5 0.4750 0.5344 0.016 0.000 0.216 0.012 0.704 0.052
#> SRR959675 3 0.4562 0.6557 0.024 0.000 0.704 0.004 0.232 0.036
#> SRR959676 3 0.1138 0.8469 0.012 0.000 0.960 0.000 0.024 0.004
#> SRR959677 3 0.1921 0.8457 0.012 0.000 0.920 0.000 0.056 0.012
#> SRR959678 3 0.1406 0.8434 0.020 0.000 0.952 0.004 0.008 0.016
#> SRR959679 3 0.1894 0.8494 0.012 0.000 0.928 0.004 0.040 0.016
#> SRR959680 3 0.4225 0.7133 0.016 0.000 0.748 0.004 0.188 0.044
#> SRR959681 3 0.2822 0.7949 0.000 0.000 0.856 0.004 0.108 0.032
#> SRR959682 5 0.4609 0.6771 0.000 0.000 0.000 0.048 0.588 0.364
#> SRR959683 5 0.4598 0.6792 0.000 0.000 0.000 0.048 0.592 0.360
#> SRR959684 5 0.4619 0.6673 0.000 0.000 0.000 0.044 0.564 0.392
#> SRR959686 5 0.3232 0.7179 0.008 0.000 0.072 0.012 0.852 0.056
#> SRR959685 5 0.2937 0.7231 0.008 0.000 0.056 0.012 0.872 0.052
#> SRR959688 5 0.4913 0.6682 0.000 0.000 0.004 0.056 0.548 0.392
#> SRR959687 5 0.3043 0.7345 0.004 0.000 0.032 0.040 0.868 0.056
#> SRR959690 5 0.4895 0.6449 0.000 0.000 0.000 0.060 0.496 0.444
#> SRR959689 5 0.4957 0.6574 0.000 0.000 0.000 0.068 0.520 0.412
#> SRR959691 5 0.4983 0.6380 0.000 0.000 0.004 0.056 0.484 0.456
#> SRR959692 5 0.5126 0.6429 0.000 0.000 0.008 0.060 0.484 0.448
#> SRR959693 5 0.4044 0.7335 0.000 0.000 0.040 0.052 0.788 0.120
#> SRR959694 3 0.1965 0.8297 0.024 0.000 0.924 0.008 0.004 0.040
#> SRR959695 3 0.1965 0.8297 0.024 0.000 0.924 0.008 0.004 0.040
#> SRR959696 3 0.2265 0.8280 0.040 0.000 0.908 0.008 0.004 0.040
#> SRR959698 1 0.2265 0.6937 0.912 0.000 0.028 0.024 0.004 0.032
#> SRR959697 1 0.2207 0.6823 0.908 0.000 0.008 0.020 0.004 0.060
#> SRR959699 1 0.1401 0.6774 0.948 0.000 0.020 0.004 0.000 0.028
#> SRR959700 1 0.3414 0.6463 0.832 0.000 0.004 0.080 0.008 0.076
#> SRR959701 1 0.2121 0.6862 0.916 0.000 0.004 0.032 0.008 0.040
#> SRR959702 1 0.2194 0.6849 0.912 0.000 0.004 0.036 0.008 0.040
#> SRR959703 1 0.2078 0.6883 0.916 0.000 0.032 0.012 0.000 0.040
#> SRR959704 1 0.4551 0.6184 0.764 0.000 0.040 0.080 0.008 0.108
#> SRR959705 1 0.4181 0.6451 0.792 0.000 0.048 0.068 0.004 0.088
#> SRR959706 1 0.6729 -0.7394 0.404 0.000 0.004 0.216 0.036 0.340
#> SRR959707 1 0.4606 0.4743 0.716 0.000 0.000 0.100 0.012 0.172
#> SRR959708 1 0.6681 -0.7628 0.400 0.000 0.004 0.216 0.032 0.348
#> SRR959709 1 0.5583 0.1502 0.612 0.000 0.000 0.140 0.024 0.224
#> SRR959710 1 0.5823 0.3545 0.632 0.000 0.044 0.128 0.008 0.188
#> SRR959711 1 0.5655 0.3558 0.636 0.000 0.028 0.132 0.008 0.196
#> SRR959712 4 0.6199 0.0397 0.120 0.000 0.012 0.500 0.024 0.344
#> SRR959713 4 0.6454 -0.1166 0.132 0.000 0.008 0.472 0.040 0.348
#> SRR959714 4 0.6360 -0.0853 0.144 0.000 0.004 0.480 0.036 0.336
#> SRR959715 4 0.5934 0.2109 0.124 0.000 0.004 0.560 0.028 0.284
#> SRR959716 4 0.6644 -0.2848 0.240 0.000 0.028 0.480 0.012 0.240
#> SRR959717 4 0.5989 0.2202 0.112 0.000 0.008 0.552 0.028 0.300
#> SRR959718 4 0.3398 0.6305 0.040 0.000 0.000 0.824 0.016 0.120
#> SRR959719 4 0.3058 0.6470 0.036 0.000 0.000 0.848 0.012 0.104
#> SRR959720 4 0.4371 0.5830 0.076 0.000 0.012 0.780 0.032 0.100
#> SRR959721 1 0.6459 -0.6573 0.432 0.000 0.012 0.232 0.008 0.316
#> SRR959722 6 0.6659 0.0000 0.328 0.000 0.004 0.292 0.020 0.356
#> SRR959723 1 0.5099 0.4323 0.680 0.000 0.016 0.120 0.004 0.180
#> SRR959724 1 0.2699 0.6896 0.888 0.000 0.048 0.028 0.004 0.032
#> SRR959725 1 0.3049 0.6898 0.868 0.000 0.052 0.044 0.004 0.032
#> SRR959726 1 0.1478 0.6773 0.944 0.000 0.032 0.004 0.000 0.020
#> SRR959727 1 0.2527 0.6973 0.900 0.000 0.024 0.032 0.008 0.036
#> SRR959729 1 0.4853 0.5878 0.732 0.000 0.048 0.080 0.004 0.136
#> SRR959728 1 0.4935 0.5086 0.708 0.000 0.008 0.112 0.016 0.156
#> SRR959730 4 0.0291 0.6758 0.000 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR959731 4 0.0653 0.6737 0.004 0.000 0.000 0.980 0.004 0.012
#> SRR959732 4 0.0291 0.6758 0.000 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR959733 4 0.5363 0.3131 0.080 0.000 0.000 0.580 0.020 0.320
#> SRR959734 4 0.5768 0.1541 0.116 0.000 0.000 0.524 0.020 0.340
#> SRR959735 4 0.2510 0.6608 0.028 0.000 0.000 0.884 0.008 0.080
#> SRR959736 4 0.0767 0.6775 0.004 0.000 0.000 0.976 0.008 0.012
#> SRR959737 4 0.0692 0.6764 0.000 0.000 0.000 0.976 0.004 0.020
#> SRR959738 4 0.0363 0.6718 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959739 4 0.0508 0.6718 0.000 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR959740 4 0.0363 0.6718 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR959741 4 0.2046 0.6704 0.032 0.000 0.000 0.916 0.008 0.044
#> SRR959742 1 0.2177 0.6737 0.908 0.000 0.032 0.008 0.000 0.052
#> SRR959743 1 0.2177 0.6737 0.908 0.000 0.032 0.008 0.000 0.052
#> SRR959744 1 0.1788 0.6759 0.928 0.000 0.028 0.004 0.000 0.040
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.957 0.943 0.973 0.4092 0.805 0.630
#> 4 4 0.770 0.804 0.878 0.0734 0.836 0.575
#> 5 5 0.756 0.654 0.784 0.0434 0.966 0.879
#> 6 6 0.753 0.579 0.738 0.0196 0.949 0.812
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 1 0.1753 0.928 0.952 0 0.048
#> SRR959650 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959652 1 0.2165 0.917 0.936 0 0.064
#> SRR959653 1 0.1529 0.933 0.960 0 0.040
#> SRR959654 1 0.2711 0.897 0.912 0 0.088
#> SRR959655 1 0.0237 0.949 0.996 0 0.004
#> SRR959656 1 0.0892 0.944 0.980 0 0.020
#> SRR959657 1 0.0237 0.949 0.996 0 0.004
#> SRR959658 3 0.1031 0.944 0.024 0 0.976
#> SRR959659 1 0.5560 0.601 0.700 0 0.300
#> SRR959660 3 0.0424 0.954 0.008 0 0.992
#> SRR959661 3 0.5859 0.473 0.344 0 0.656
#> SRR959662 1 0.4178 0.809 0.828 0 0.172
#> SRR959663 1 0.4796 0.741 0.780 0 0.220
#> SRR959664 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959665 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959666 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959667 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959668 3 0.1163 0.942 0.028 0 0.972
#> SRR959669 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959670 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959671 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959672 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959673 3 0.4842 0.722 0.224 0 0.776
#> SRR959674 3 0.0237 0.955 0.004 0 0.996
#> SRR959675 1 0.4121 0.814 0.832 0 0.168
#> SRR959676 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959677 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959678 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959680 1 0.4399 0.791 0.812 0 0.188
#> SRR959681 1 0.0424 0.948 0.992 0 0.008
#> SRR959682 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959683 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959684 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959686 3 0.1643 0.931 0.044 0 0.956
#> SRR959685 3 0.0237 0.955 0.004 0 0.996
#> SRR959688 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959687 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959690 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959689 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959691 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959692 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959694 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0592 0.947 0.988 0 0.012
#> SRR959701 1 0.0237 0.949 0.996 0 0.004
#> SRR959702 1 0.0424 0.948 0.992 0 0.008
#> SRR959703 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0237 0.949 0.996 0 0.004
#> SRR959705 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959706 3 0.5138 0.675 0.252 0 0.748
#> SRR959707 1 0.1860 0.925 0.948 0 0.052
#> SRR959708 3 0.5926 0.453 0.356 0 0.644
#> SRR959709 1 0.4654 0.758 0.792 0 0.208
#> SRR959710 1 0.1860 0.925 0.948 0 0.052
#> SRR959711 1 0.0747 0.945 0.984 0 0.016
#> SRR959712 3 0.2356 0.908 0.072 0 0.928
#> SRR959713 3 0.1163 0.942 0.028 0 0.972
#> SRR959714 3 0.2066 0.919 0.060 0 0.940
#> SRR959715 3 0.0237 0.955 0.004 0 0.996
#> SRR959716 3 0.2537 0.900 0.080 0 0.920
#> SRR959717 3 0.0237 0.955 0.004 0 0.996
#> SRR959718 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959719 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959720 3 0.0237 0.955 0.004 0 0.996
#> SRR959721 1 0.6286 0.131 0.536 0 0.464
#> SRR959722 3 0.4605 0.751 0.204 0 0.796
#> SRR959723 1 0.0747 0.946 0.984 0 0.016
#> SRR959724 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959728 1 0.1031 0.942 0.976 0 0.024
#> SRR959730 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959731 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959732 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959733 3 0.1529 0.933 0.040 0 0.960
#> SRR959734 3 0.4654 0.750 0.208 0 0.792
#> SRR959735 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959736 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959737 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959738 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959739 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959740 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959741 3 0.0000 0.957 0.000 0 1.000
#> SRR959742 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.950 1.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.5127 0.4801 0.012 0 0.632 0.356
#> SRR959650 4 0.3024 0.6143 0.000 0 0.148 0.852
#> SRR959651 4 0.5016 0.2020 0.004 0 0.396 0.600
#> SRR959652 3 0.4423 0.7387 0.036 0 0.788 0.176
#> SRR959653 3 0.5137 0.6563 0.040 0 0.716 0.244
#> SRR959654 3 0.4914 0.7023 0.044 0 0.748 0.208
#> SRR959655 4 0.5290 -0.0891 0.008 0 0.476 0.516
#> SRR959656 3 0.3725 0.7220 0.008 0 0.812 0.180
#> SRR959657 3 0.4635 0.6255 0.012 0 0.720 0.268
#> SRR959658 3 0.1716 0.8341 0.064 0 0.936 0.000
#> SRR959659 3 0.2443 0.8163 0.024 0 0.916 0.060
#> SRR959660 3 0.2081 0.8344 0.084 0 0.916 0.000
#> SRR959661 3 0.2830 0.8262 0.040 0 0.900 0.060
#> SRR959662 3 0.1109 0.8204 0.004 0 0.968 0.028
#> SRR959663 3 0.1576 0.8172 0.004 0 0.948 0.048
#> SRR959664 3 0.1637 0.8328 0.060 0 0.940 0.000
#> SRR959665 3 0.1716 0.8344 0.064 0 0.936 0.000
#> SRR959666 3 0.1637 0.8361 0.060 0 0.940 0.000
#> SRR959667 3 0.3123 0.8229 0.156 0 0.844 0.000
#> SRR959668 3 0.0921 0.8323 0.028 0 0.972 0.000
#> SRR959669 3 0.1716 0.8344 0.064 0 0.936 0.000
#> SRR959670 3 0.2973 0.8279 0.144 0 0.856 0.000
#> SRR959671 3 0.3024 0.8277 0.148 0 0.852 0.000
#> SRR959672 3 0.1940 0.8326 0.076 0 0.924 0.000
#> SRR959673 3 0.1151 0.8252 0.024 0 0.968 0.008
#> SRR959674 3 0.2334 0.8310 0.088 0 0.908 0.004
#> SRR959675 3 0.1807 0.8146 0.008 0 0.940 0.052
#> SRR959676 4 0.4483 0.4686 0.004 0 0.284 0.712
#> SRR959677 3 0.5097 0.2777 0.004 0 0.568 0.428
#> SRR959678 4 0.3219 0.6048 0.000 0 0.164 0.836
#> SRR959679 3 0.4522 0.5446 0.000 0 0.680 0.320
#> SRR959680 3 0.2987 0.8013 0.016 0 0.880 0.104
#> SRR959681 3 0.4122 0.6718 0.004 0 0.760 0.236
#> SRR959682 3 0.4134 0.7824 0.260 0 0.740 0.000
#> SRR959683 3 0.4072 0.7896 0.252 0 0.748 0.000
#> SRR959684 3 0.4040 0.7797 0.248 0 0.752 0.000
#> SRR959686 3 0.3647 0.8170 0.152 0 0.832 0.016
#> SRR959685 3 0.3668 0.8132 0.188 0 0.808 0.004
#> SRR959688 3 0.4072 0.7895 0.252 0 0.748 0.000
#> SRR959687 3 0.3074 0.8290 0.152 0 0.848 0.000
#> SRR959690 3 0.4356 0.7650 0.292 0 0.708 0.000
#> SRR959689 3 0.4500 0.7364 0.316 0 0.684 0.000
#> SRR959691 3 0.4804 0.6528 0.384 0 0.616 0.000
#> SRR959692 3 0.4164 0.7835 0.264 0 0.736 0.000
#> SRR959693 3 0.2973 0.8296 0.144 0 0.856 0.000
#> SRR959694 4 0.1902 0.6401 0.004 0 0.064 0.932
#> SRR959695 4 0.2053 0.6479 0.004 0 0.072 0.924
#> SRR959696 4 0.3324 0.6374 0.012 0 0.136 0.852
#> SRR959698 4 0.2530 0.6681 0.100 0 0.004 0.896
#> SRR959697 1 0.5003 0.4760 0.676 0 0.016 0.308
#> SRR959699 4 0.5193 0.3991 0.412 0 0.008 0.580
#> SRR959700 1 0.5827 -0.0611 0.532 0 0.032 0.436
#> SRR959701 1 0.5152 0.4235 0.664 0 0.020 0.316
#> SRR959702 1 0.5137 0.4663 0.680 0 0.024 0.296
#> SRR959703 4 0.3870 0.6651 0.208 0 0.004 0.788
#> SRR959704 4 0.6071 0.2630 0.452 0 0.044 0.504
#> SRR959705 4 0.5130 0.5623 0.332 0 0.016 0.652
#> SRR959706 1 0.4149 0.7762 0.812 0 0.152 0.036
#> SRR959707 1 0.5648 0.5803 0.684 0 0.064 0.252
#> SRR959708 1 0.4163 0.7739 0.828 0 0.076 0.096
#> SRR959709 1 0.4864 0.7051 0.768 0 0.060 0.172
#> SRR959710 1 0.6435 0.5594 0.640 0 0.136 0.224
#> SRR959711 1 0.5250 0.6642 0.736 0 0.068 0.196
#> SRR959712 1 0.3545 0.7788 0.828 0 0.164 0.008
#> SRR959713 1 0.3052 0.7919 0.860 0 0.136 0.004
#> SRR959714 1 0.2845 0.8089 0.896 0 0.076 0.028
#> SRR959715 1 0.2450 0.8083 0.912 0 0.072 0.016
#> SRR959716 1 0.3495 0.7975 0.844 0 0.140 0.016
#> SRR959717 1 0.3052 0.7943 0.860 0 0.136 0.004
#> SRR959718 1 0.2011 0.8021 0.920 0 0.080 0.000
#> SRR959719 1 0.2081 0.7992 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959720 1 0.3074 0.7875 0.848 0 0.152 0.000
#> SRR959721 1 0.4969 0.7517 0.772 0 0.140 0.088
#> SRR959722 1 0.4072 0.7865 0.828 0 0.120 0.052
#> SRR959723 1 0.5727 0.5942 0.688 0 0.076 0.236
#> SRR959724 4 0.5110 0.5225 0.352 0 0.012 0.636
#> SRR959725 4 0.3636 0.6725 0.172 0 0.008 0.820
#> SRR959726 4 0.4053 0.6562 0.228 0 0.004 0.768
#> SRR959727 4 0.5113 0.6067 0.292 0 0.024 0.684
#> SRR959729 4 0.5688 0.2566 0.464 0 0.024 0.512
#> SRR959728 1 0.4678 0.6241 0.744 0 0.024 0.232
#> SRR959730 1 0.1211 0.7996 0.960 0 0.040 0.000
#> SRR959731 1 0.1211 0.7977 0.960 0 0.040 0.000
#> SRR959732 1 0.1557 0.8039 0.944 0 0.056 0.000
#> SRR959733 1 0.1661 0.7978 0.944 0 0.052 0.004
#> SRR959734 1 0.2675 0.7890 0.908 0 0.044 0.048
#> SRR959735 1 0.1211 0.8004 0.960 0 0.040 0.000
#> SRR959736 1 0.0921 0.7983 0.972 0 0.028 0.000
#> SRR959737 1 0.0817 0.8013 0.976 0 0.024 0.000
#> SRR959738 1 0.1302 0.7876 0.956 0 0.044 0.000
#> SRR959739 1 0.0921 0.7961 0.972 0 0.028 0.000
#> SRR959740 1 0.0921 0.7950 0.972 0 0.028 0.000
#> SRR959741 1 0.2081 0.7653 0.916 0 0.084 0.000
#> SRR959742 4 0.5105 0.6240 0.276 0 0.028 0.696
#> SRR959743 4 0.4516 0.6435 0.252 0 0.012 0.736
#> SRR959744 4 0.5407 0.1891 0.484 0 0.012 0.504
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.000 1.000000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.650 0.053544 0.440 0 0.444 0.040 0.076
#> SRR959650 1 0.391 0.542745 0.792 0 0.172 0.012 0.024
#> SRR959651 1 0.523 0.394321 0.652 0 0.288 0.016 0.044
#> SRR959652 3 0.686 0.282429 0.228 0 0.492 0.016 0.264
#> SRR959653 5 0.722 -0.149341 0.316 0 0.332 0.016 0.336
#> SRR959654 3 0.715 0.106776 0.280 0 0.400 0.016 0.304
#> SRR959655 1 0.524 -0.010930 0.516 0 0.444 0.004 0.036
#> SRR959656 3 0.398 0.634877 0.120 0 0.808 0.008 0.064
#> SRR959657 3 0.567 0.512167 0.240 0 0.640 0.008 0.112
#> SRR959658 3 0.385 0.652874 0.000 0 0.788 0.172 0.040
#> SRR959659 3 0.489 0.653829 0.076 0 0.760 0.128 0.036
#> SRR959660 3 0.315 0.676249 0.000 0 0.856 0.092 0.052
#> SRR959661 3 0.429 0.674908 0.040 0 0.808 0.088 0.064
#> SRR959662 3 0.402 0.670317 0.032 0 0.824 0.084 0.060
#> SRR959663 3 0.315 0.670732 0.048 0 0.876 0.028 0.048
#> SRR959664 3 0.475 0.618684 0.012 0 0.736 0.192 0.060
#> SRR959665 3 0.388 0.659597 0.004 0 0.800 0.152 0.044
#> SRR959666 3 0.237 0.673480 0.000 0 0.904 0.040 0.056
#> SRR959667 3 0.459 0.612896 0.000 0 0.728 0.204 0.068
#> SRR959668 3 0.275 0.676610 0.004 0 0.888 0.048 0.060
#> SRR959669 3 0.376 0.655899 0.000 0 0.800 0.156 0.044
#> SRR959670 3 0.414 0.625254 0.000 0 0.776 0.064 0.160
#> SRR959671 3 0.348 0.646610 0.000 0 0.828 0.048 0.124
#> SRR959672 3 0.508 0.558817 0.012 0 0.680 0.256 0.052
#> SRR959673 3 0.308 0.662463 0.000 0 0.832 0.156 0.012
#> SRR959674 3 0.442 0.617488 0.004 0 0.740 0.212 0.044
#> SRR959675 3 0.261 0.678263 0.012 0 0.900 0.056 0.032
#> SRR959676 1 0.521 0.260678 0.592 0 0.352 0.000 0.056
#> SRR959677 3 0.599 0.278702 0.356 0 0.540 0.008 0.096
#> SRR959678 1 0.420 0.504803 0.752 0 0.216 0.012 0.020
#> SRR959679 3 0.576 0.523606 0.232 0 0.652 0.024 0.092
#> SRR959680 3 0.357 0.654193 0.076 0 0.844 0.012 0.068
#> SRR959681 3 0.541 0.543229 0.176 0 0.684 0.008 0.132
#> SRR959682 3 0.577 0.284995 0.000 0 0.572 0.112 0.316
#> SRR959683 3 0.561 0.280791 0.000 0 0.568 0.088 0.344
#> SRR959684 3 0.614 0.269637 0.000 0 0.552 0.176 0.272
#> SRR959686 3 0.533 0.376057 0.012 0 0.596 0.040 0.352
#> SRR959685 3 0.535 0.469066 0.012 0 0.664 0.072 0.252
#> SRR959688 3 0.586 0.138689 0.000 0 0.520 0.104 0.376
#> SRR959687 3 0.303 0.650093 0.000 0 0.856 0.032 0.112
#> SRR959690 5 0.586 0.179616 0.000 0 0.396 0.100 0.504
#> SRR959689 3 0.606 -0.078451 0.000 0 0.472 0.120 0.408
#> SRR959691 5 0.629 0.237584 0.008 0 0.372 0.124 0.496
#> SRR959692 5 0.571 0.118346 0.004 0 0.412 0.072 0.512
#> SRR959693 3 0.375 0.582276 0.000 0 0.756 0.012 0.232
#> SRR959694 1 0.661 0.569124 0.616 0 0.108 0.084 0.192
#> SRR959695 1 0.485 0.589778 0.748 0 0.076 0.020 0.156
#> SRR959696 1 0.732 0.548371 0.544 0 0.108 0.156 0.192
#> SRR959698 1 0.285 0.619068 0.872 0 0.000 0.092 0.036
#> SRR959697 4 0.617 -0.113139 0.416 0 0.004 0.464 0.116
#> SRR959699 1 0.521 0.521128 0.640 0 0.000 0.284 0.076
#> SRR959700 1 0.697 0.302250 0.440 0 0.012 0.248 0.300
#> SRR959701 1 0.693 0.119734 0.368 0 0.004 0.344 0.284
#> SRR959702 4 0.673 -0.119484 0.364 0 0.000 0.384 0.252
#> SRR959703 1 0.479 0.618199 0.752 0 0.012 0.108 0.128
#> SRR959704 1 0.733 0.218279 0.392 0 0.040 0.376 0.192
#> SRR959705 1 0.660 0.532487 0.564 0 0.024 0.216 0.196
#> SRR959706 4 0.412 0.638270 0.040 0 0.072 0.820 0.068
#> SRR959707 4 0.439 0.549329 0.184 0 0.024 0.764 0.028
#> SRR959708 4 0.339 0.664360 0.056 0 0.040 0.864 0.040
#> SRR959709 4 0.415 0.654487 0.088 0 0.024 0.812 0.076
#> SRR959710 4 0.569 0.460475 0.108 0 0.044 0.696 0.152
#> SRR959711 4 0.444 0.595722 0.108 0 0.028 0.792 0.072
#> SRR959712 4 0.425 0.626322 0.036 0 0.100 0.808 0.056
#> SRR959713 4 0.350 0.644442 0.016 0 0.092 0.848 0.044
#> SRR959714 4 0.298 0.663418 0.012 0 0.048 0.880 0.060
#> SRR959715 4 0.279 0.658637 0.016 0 0.036 0.892 0.056
#> SRR959716 4 0.550 0.581993 0.032 0 0.104 0.704 0.160
#> SRR959717 4 0.296 0.650612 0.004 0 0.060 0.876 0.060
#> SRR959718 4 0.459 0.544583 0.004 0 0.056 0.732 0.208
#> SRR959719 4 0.411 0.592510 0.004 0 0.048 0.780 0.168
#> SRR959720 4 0.377 0.639845 0.032 0 0.072 0.840 0.056
#> SRR959721 4 0.251 0.662543 0.020 0 0.032 0.908 0.040
#> SRR959722 4 0.305 0.659751 0.020 0 0.048 0.880 0.052
#> SRR959723 4 0.395 0.638807 0.084 0 0.032 0.828 0.056
#> SRR959724 1 0.542 0.534892 0.644 0 0.008 0.272 0.076
#> SRR959725 1 0.593 0.600290 0.652 0 0.024 0.188 0.136
#> SRR959726 1 0.332 0.613586 0.820 0 0.000 0.160 0.020
#> SRR959727 1 0.620 0.501915 0.564 0 0.016 0.308 0.112
#> SRR959729 4 0.736 -0.266101 0.348 0 0.036 0.400 0.216
#> SRR959728 4 0.508 0.495687 0.204 0 0.012 0.708 0.076
#> SRR959730 4 0.468 0.427128 0.004 0 0.028 0.668 0.300
#> SRR959731 4 0.490 0.310127 0.004 0 0.028 0.616 0.352
#> SRR959732 4 0.427 0.528080 0.004 0 0.028 0.736 0.232
#> SRR959733 4 0.548 0.337287 0.020 0 0.040 0.596 0.344
#> SRR959734 4 0.648 0.286120 0.060 0 0.056 0.504 0.380
#> SRR959735 4 0.426 0.536463 0.012 0 0.016 0.736 0.236
#> SRR959736 4 0.502 0.285151 0.012 0 0.020 0.596 0.372
#> SRR959737 4 0.426 0.415567 0.004 0 0.008 0.680 0.308
#> SRR959738 5 0.508 0.000973 0.008 0 0.020 0.468 0.504
#> SRR959739 5 0.525 -0.000429 0.024 0 0.012 0.460 0.504
#> SRR959740 5 0.548 0.066807 0.024 0 0.024 0.436 0.516
#> SRR959741 4 0.589 -0.078028 0.016 0 0.060 0.468 0.456
#> SRR959742 1 0.679 0.354904 0.440 0 0.020 0.388 0.152
#> SRR959743 1 0.599 0.551698 0.608 0 0.012 0.256 0.124
#> SRR959744 1 0.599 0.297794 0.476 0 0.004 0.424 0.096
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959592 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959593 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959594 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959595 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959596 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959597 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959600 2 0.0146 0.99670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959601 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959614 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959615 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959626 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959627 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959628 2 0.0146 0.99657 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959629 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.99908 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.5984 0.23092 0.396 0.000 0.492 0.040 0.056 0.016
#> SRR959650 1 0.4672 0.22755 0.688 0.000 0.252 0.016 0.016 0.028
#> SRR959651 1 0.4952 0.22983 0.652 0.000 0.280 0.016 0.036 0.016
#> SRR959652 3 0.7028 0.34263 0.196 0.000 0.472 0.024 0.260 0.048
#> SRR959653 3 0.7268 0.16623 0.236 0.000 0.356 0.024 0.340 0.044
#> SRR959654 3 0.7080 0.28140 0.228 0.000 0.424 0.024 0.288 0.036
#> SRR959655 3 0.6099 0.19940 0.408 0.000 0.460 0.004 0.080 0.048
#> SRR959656 3 0.5522 0.56477 0.096 0.000 0.688 0.012 0.068 0.136
#> SRR959657 3 0.6271 0.45563 0.116 0.000 0.564 0.004 0.068 0.248
#> SRR959658 3 0.5698 0.54455 0.012 0.000 0.640 0.216 0.044 0.088
#> SRR959659 3 0.5994 0.56216 0.048 0.000 0.620 0.232 0.068 0.032
#> SRR959660 3 0.4207 0.59794 0.008 0.000 0.776 0.136 0.020 0.060
#> SRR959661 3 0.5225 0.58924 0.044 0.000 0.708 0.160 0.068 0.020
#> SRR959662 3 0.4665 0.58855 0.012 0.000 0.712 0.080 0.004 0.192
#> SRR959663 3 0.4465 0.59560 0.044 0.000 0.748 0.024 0.012 0.172
#> SRR959664 3 0.6314 0.49112 0.000 0.000 0.528 0.240 0.044 0.188
#> SRR959665 3 0.5918 0.54525 0.000 0.000 0.596 0.224 0.052 0.128
#> SRR959666 3 0.3649 0.60404 0.000 0.000 0.816 0.076 0.020 0.088
#> SRR959667 3 0.5934 0.45991 0.000 0.000 0.520 0.348 0.080 0.052
#> SRR959668 3 0.4954 0.59634 0.000 0.000 0.684 0.100 0.020 0.196
#> SRR959669 3 0.6006 0.51765 0.000 0.000 0.564 0.272 0.052 0.112
#> SRR959670 3 0.5013 0.55625 0.000 0.000 0.700 0.128 0.140 0.032
#> SRR959671 3 0.3906 0.58600 0.000 0.000 0.788 0.112 0.088 0.012
#> SRR959672 3 0.6318 0.44383 0.000 0.000 0.488 0.296 0.032 0.184
#> SRR959673 3 0.5623 0.55594 0.000 0.000 0.612 0.256 0.060 0.072
#> SRR959674 3 0.6270 0.46045 0.016 0.000 0.520 0.336 0.056 0.072
#> SRR959675 3 0.4335 0.60948 0.032 0.000 0.796 0.064 0.036 0.072
#> SRR959676 3 0.6920 0.12347 0.380 0.000 0.412 0.020 0.056 0.132
#> SRR959677 3 0.6585 0.32478 0.156 0.000 0.496 0.012 0.040 0.296
#> SRR959678 1 0.6094 0.12637 0.552 0.000 0.296 0.012 0.032 0.108
#> SRR959679 3 0.6770 0.33526 0.148 0.000 0.496 0.020 0.048 0.288
#> SRR959680 3 0.4144 0.58331 0.068 0.000 0.804 0.020 0.076 0.032
#> SRR959681 3 0.6011 0.27029 0.060 0.000 0.484 0.012 0.044 0.400
#> SRR959682 3 0.5453 0.27029 0.000 0.000 0.500 0.096 0.396 0.008
#> SRR959683 3 0.5025 0.28811 0.000 0.000 0.532 0.064 0.400 0.004
#> SRR959684 3 0.6310 0.22521 0.000 0.000 0.428 0.224 0.332 0.016
#> SRR959686 3 0.6718 0.24073 0.012 0.000 0.392 0.016 0.304 0.276
#> SRR959685 3 0.6309 0.38441 0.000 0.000 0.516 0.040 0.264 0.180
#> SRR959688 5 0.5161 -0.15956 0.000 0.000 0.440 0.056 0.492 0.012
#> SRR959687 3 0.3397 0.58592 0.000 0.000 0.836 0.036 0.092 0.036
#> SRR959690 5 0.4740 0.08870 0.000 0.000 0.368 0.040 0.584 0.008
#> SRR959689 5 0.5355 -0.16620 0.000 0.000 0.448 0.092 0.456 0.004
#> SRR959691 5 0.4881 0.21012 0.000 0.000 0.276 0.068 0.644 0.012
#> SRR959692 5 0.3972 0.19690 0.000 0.000 0.300 0.004 0.680 0.016
#> SRR959693 3 0.4402 0.50570 0.000 0.000 0.696 0.008 0.244 0.052
#> SRR959694 6 0.5428 0.36045 0.372 0.000 0.060 0.016 0.008 0.544
#> SRR959695 6 0.5590 0.27158 0.440 0.000 0.076 0.004 0.016 0.464
#> SRR959696 6 0.7340 0.33505 0.348 0.000 0.072 0.108 0.052 0.420
#> SRR959698 1 0.3406 0.26985 0.832 0.000 0.000 0.100 0.044 0.024
#> SRR959697 4 0.5945 -0.10581 0.428 0.000 0.012 0.444 0.104 0.012
#> SRR959699 1 0.5341 0.25071 0.584 0.000 0.004 0.324 0.072 0.016
#> SRR959700 5 0.6863 -0.16394 0.336 0.000 0.012 0.240 0.384 0.028
#> SRR959701 5 0.6782 0.00244 0.264 0.000 0.016 0.276 0.424 0.020
#> SRR959702 4 0.6977 -0.14660 0.320 0.000 0.020 0.328 0.312 0.020
#> SRR959703 1 0.5648 0.24320 0.652 0.000 0.000 0.136 0.144 0.068
#> SRR959704 4 0.8077 -0.25187 0.236 0.000 0.020 0.304 0.216 0.224
#> SRR959705 1 0.7502 -0.25345 0.328 0.000 0.000 0.200 0.160 0.312
#> SRR959706 4 0.5020 0.55627 0.032 0.000 0.088 0.748 0.060 0.072
#> SRR959707 4 0.3960 0.56440 0.144 0.000 0.008 0.780 0.064 0.004
#> SRR959708 4 0.4792 0.58766 0.064 0.000 0.040 0.764 0.092 0.040
#> SRR959709 4 0.4694 0.57234 0.096 0.000 0.020 0.752 0.112 0.020
#> SRR959710 4 0.4669 0.39568 0.024 0.000 0.028 0.668 0.004 0.276
#> SRR959711 4 0.6011 0.47834 0.048 0.000 0.032 0.636 0.088 0.196
#> SRR959712 4 0.4824 0.52171 0.000 0.000 0.068 0.724 0.056 0.152
#> SRR959713 4 0.4623 0.55865 0.000 0.000 0.068 0.752 0.076 0.104
#> SRR959714 4 0.4941 0.57587 0.008 0.000 0.040 0.728 0.132 0.092
#> SRR959715 4 0.2798 0.57910 0.004 0.000 0.020 0.868 0.096 0.012
#> SRR959716 4 0.5780 0.36704 0.004 0.000 0.056 0.580 0.064 0.296
#> SRR959717 4 0.4008 0.58036 0.000 0.000 0.040 0.796 0.068 0.096
#> SRR959718 4 0.4824 0.43906 0.000 0.000 0.068 0.668 0.248 0.016
#> SRR959719 4 0.4279 0.54366 0.008 0.000 0.036 0.760 0.168 0.028
#> SRR959720 4 0.4687 0.53203 0.000 0.000 0.064 0.732 0.048 0.156
#> SRR959721 4 0.2860 0.59411 0.008 0.000 0.012 0.876 0.064 0.040
#> SRR959722 4 0.3499 0.58559 0.028 0.000 0.040 0.848 0.060 0.024
#> SRR959723 4 0.4428 0.59070 0.068 0.000 0.024 0.788 0.076 0.044
#> SRR959724 1 0.7099 0.15500 0.452 0.000 0.020 0.320 0.112 0.096
#> SRR959725 6 0.7368 0.23388 0.348 0.000 0.008 0.164 0.116 0.364
#> SRR959726 1 0.6142 0.22569 0.576 0.000 0.000 0.232 0.120 0.072
#> SRR959727 6 0.7789 0.19922 0.276 0.000 0.008 0.248 0.160 0.308
#> SRR959729 6 0.7553 0.32376 0.168 0.000 0.012 0.256 0.152 0.412
#> SRR959728 4 0.5251 0.46323 0.176 0.000 0.016 0.672 0.128 0.008
#> SRR959730 4 0.4400 0.25358 0.004 0.000 0.008 0.560 0.420 0.008
#> SRR959731 4 0.4465 0.11796 0.000 0.000 0.020 0.504 0.472 0.004
#> SRR959732 4 0.3996 0.38077 0.000 0.000 0.008 0.636 0.352 0.004
#> SRR959733 5 0.6219 -0.02143 0.008 0.000 0.024 0.404 0.440 0.124
#> SRR959734 5 0.7016 -0.04113 0.028 0.000 0.016 0.316 0.348 0.292
#> SRR959735 4 0.5281 0.37601 0.004 0.000 0.048 0.588 0.332 0.028
#> SRR959736 5 0.4454 -0.10005 0.004 0.000 0.008 0.476 0.504 0.008
#> SRR959737 4 0.4421 0.32034 0.004 0.000 0.012 0.620 0.352 0.012
#> SRR959738 5 0.3941 0.27281 0.004 0.000 0.004 0.328 0.660 0.004
#> SRR959739 5 0.3795 0.34699 0.004 0.000 0.012 0.256 0.724 0.004
#> SRR959740 5 0.3899 0.36088 0.008 0.000 0.016 0.224 0.744 0.008
#> SRR959741 5 0.5454 0.30096 0.008 0.000 0.056 0.272 0.624 0.040
#> SRR959742 6 0.7094 0.29961 0.264 0.000 0.016 0.332 0.036 0.352
#> SRR959743 1 0.6927 -0.39167 0.396 0.000 0.004 0.180 0.064 0.356
#> SRR959744 4 0.7545 -0.29306 0.300 0.000 0.016 0.364 0.092 0.228
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.702 0.644 0.829 0.3715 0.807 0.635
#> 4 4 0.770 0.831 0.856 0.0847 0.869 0.654
#> 5 5 0.887 0.844 0.903 0.0561 0.960 0.865
#> 6 6 0.898 0.830 0.892 0.0180 0.996 0.984
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959650 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959651 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959652 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959653 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959654 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959655 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959656 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959657 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959658 3 0.6280 0.0875 0.460 0 0.540
#> SRR959659 3 0.6260 0.1245 0.448 0 0.552
#> SRR959660 3 0.6280 0.0875 0.460 0 0.540
#> SRR959661 3 0.5968 0.3335 0.364 0 0.636
#> SRR959662 3 0.6126 0.2575 0.400 0 0.600
#> SRR959663 3 0.6168 0.2325 0.412 0 0.588
#> SRR959664 3 0.5058 0.4970 0.244 0 0.756
#> SRR959665 3 0.5058 0.4970 0.244 0 0.756
#> SRR959666 3 0.5760 0.4001 0.328 0 0.672
#> SRR959667 3 0.5650 0.4180 0.312 0 0.688
#> SRR959668 3 0.5810 0.3836 0.336 0 0.664
#> SRR959669 3 0.5760 0.3966 0.328 0 0.672
#> SRR959670 3 0.2066 0.5853 0.060 0 0.940
#> SRR959671 3 0.2356 0.5829 0.072 0 0.928
#> SRR959672 3 0.2066 0.5853 0.060 0 0.940
#> SRR959673 3 0.6062 0.2962 0.384 0 0.616
#> SRR959674 3 0.6079 0.2865 0.388 0 0.612
#> SRR959675 3 0.6062 0.2962 0.384 0 0.616
#> SRR959676 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959677 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959678 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959679 1 0.6295 0.1051 0.528 0 0.472
#> SRR959680 1 0.6299 0.0938 0.524 0 0.476
#> SRR959681 1 0.6267 0.1592 0.548 0 0.452
#> SRR959682 3 0.0592 0.5689 0.012 0 0.988
#> SRR959683 3 0.1031 0.5683 0.024 0 0.976
#> SRR959684 3 0.1163 0.5675 0.028 0 0.972
#> SRR959686 3 0.4605 0.5276 0.204 0 0.796
#> SRR959685 3 0.4654 0.5253 0.208 0 0.792
#> SRR959688 3 0.1643 0.5843 0.044 0 0.956
#> SRR959687 3 0.4702 0.5231 0.212 0 0.788
#> SRR959690 3 0.1753 0.5854 0.048 0 0.952
#> SRR959689 3 0.1753 0.5854 0.048 0 0.952
#> SRR959691 3 0.1529 0.5844 0.040 0 0.960
#> SRR959692 3 0.1529 0.5844 0.040 0 0.960
#> SRR959693 3 0.1411 0.5830 0.036 0 0.964
#> SRR959694 1 0.6192 0.2082 0.580 0 0.420
#> SRR959695 1 0.6192 0.2082 0.580 0 0.420
#> SRR959696 1 0.6192 0.2082 0.580 0 0.420
#> SRR959698 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959706 1 0.1964 0.6339 0.944 0 0.056
#> SRR959707 1 0.1964 0.6339 0.944 0 0.056
#> SRR959708 1 0.1964 0.6339 0.944 0 0.056
#> SRR959709 1 0.3412 0.5945 0.876 0 0.124
#> SRR959710 1 0.3412 0.5945 0.876 0 0.124
#> SRR959711 1 0.3116 0.6024 0.892 0 0.108
#> SRR959712 1 0.5098 0.4358 0.752 0 0.248
#> SRR959713 1 0.5098 0.4358 0.752 0 0.248
#> SRR959714 1 0.3879 0.5637 0.848 0 0.152
#> SRR959715 1 0.4452 0.5250 0.808 0 0.192
#> SRR959716 1 0.4399 0.5306 0.812 0 0.188
#> SRR959717 1 0.4235 0.5444 0.824 0 0.176
#> SRR959718 3 0.6252 0.2454 0.444 0 0.556
#> SRR959719 3 0.6302 0.1790 0.480 0 0.520
#> SRR959720 3 0.6192 0.2781 0.420 0 0.580
#> SRR959721 1 0.3551 0.5888 0.868 0 0.132
#> SRR959722 1 0.3267 0.6025 0.884 0 0.116
#> SRR959723 1 0.3482 0.5927 0.872 0 0.128
#> SRR959724 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.6477 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0592 0.6463 0.988 0 0.012
#> SRR959729 1 0.0237 0.6472 0.996 0 0.004
#> SRR959728 1 0.0892 0.6449 0.980 0 0.020
#> SRR959730 3 0.5678 0.3733 0.316 0 0.684
#> SRR959731 3 0.5706 0.3694 0.320 0 0.680
#> SRR959732 3 0.5650 0.3722 0.312 0 0.688
#> SRR959733 1 0.5138 0.4287 0.748 0 0.252
#> SRR959734 1 0.5138 0.4287 0.748 0 0.252
#> SRR959735 1 0.5138 0.4287 0.748 0 0.252
#> SRR959736 3 0.6079 0.3176 0.388 0 0.612
#> SRR959737 3 0.6095 0.3123 0.392 0 0.608
#> SRR959738 3 0.6095 0.3123 0.392 0 0.608
#> SRR959739 3 0.6079 0.3140 0.388 0 0.612
#> SRR959740 3 0.6079 0.3140 0.388 0 0.612
#> SRR959741 3 0.6079 0.3140 0.388 0 0.612
#> SRR959742 1 0.0237 0.6452 0.996 0 0.004
#> SRR959743 1 0.0237 0.6452 0.996 0 0.004
#> SRR959744 1 0.0237 0.6452 0.996 0 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959650 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959651 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959652 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959653 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959654 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959655 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959656 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959657 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959658 3 0.4164 0.7562 0.264 0 0.736 0.000
#> SRR959659 3 0.4072 0.7597 0.252 0 0.748 0.000
#> SRR959660 3 0.4164 0.7562 0.264 0 0.736 0.000
#> SRR959661 3 0.3636 0.7612 0.172 0 0.820 0.008
#> SRR959662 3 0.3649 0.7667 0.204 0 0.796 0.000
#> SRR959663 3 0.3764 0.7667 0.216 0 0.784 0.000
#> SRR959664 3 0.3761 0.6987 0.080 0 0.852 0.068
#> SRR959665 3 0.3761 0.6987 0.080 0 0.852 0.068
#> SRR959666 3 0.3862 0.7506 0.152 0 0.824 0.024
#> SRR959667 3 0.3335 0.7433 0.128 0 0.856 0.016
#> SRR959668 3 0.3157 0.7524 0.144 0 0.852 0.004
#> SRR959669 3 0.3249 0.7502 0.140 0 0.852 0.008
#> SRR959670 3 0.3791 0.5371 0.004 0 0.796 0.200
#> SRR959671 3 0.4012 0.5616 0.016 0 0.800 0.184
#> SRR959672 3 0.3710 0.5438 0.004 0 0.804 0.192
#> SRR959673 3 0.3486 0.7648 0.188 0 0.812 0.000
#> SRR959674 3 0.3528 0.7655 0.192 0 0.808 0.000
#> SRR959675 3 0.3486 0.7648 0.188 0 0.812 0.000
#> SRR959676 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959677 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959678 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959679 3 0.4585 0.7324 0.332 0 0.668 0.000
#> SRR959680 3 0.4564 0.7340 0.328 0 0.672 0.000
#> SRR959681 3 0.4679 0.7225 0.352 0 0.648 0.000
#> SRR959682 3 0.4679 0.3259 0.000 0 0.648 0.352
#> SRR959683 4 0.4992 -0.0662 0.000 0 0.476 0.524
#> SRR959684 3 0.4961 0.1749 0.000 0 0.552 0.448
#> SRR959686 3 0.3453 0.6721 0.052 0 0.868 0.080
#> SRR959685 3 0.3533 0.6754 0.056 0 0.864 0.080
#> SRR959688 3 0.4428 0.4671 0.004 0 0.720 0.276
#> SRR959687 3 0.3398 0.6840 0.060 0 0.872 0.068
#> SRR959690 3 0.3945 0.5204 0.004 0 0.780 0.216
#> SRR959689 3 0.3945 0.5204 0.004 0 0.780 0.216
#> SRR959691 3 0.3837 0.5073 0.000 0 0.776 0.224
#> SRR959692 3 0.3837 0.5073 0.000 0 0.776 0.224
#> SRR959693 3 0.3873 0.5021 0.000 0 0.772 0.228
#> SRR959694 3 0.5004 0.6698 0.392 0 0.604 0.004
#> SRR959695 3 0.5004 0.6698 0.392 0 0.604 0.004
#> SRR959696 3 0.5004 0.6698 0.392 0 0.604 0.004
#> SRR959698 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.1792 0.8504 0.932 0 0.000 0.068
#> SRR959707 1 0.1792 0.8504 0.932 0 0.000 0.068
#> SRR959708 1 0.1792 0.8504 0.932 0 0.000 0.068
#> SRR959709 1 0.3444 0.7931 0.816 0 0.000 0.184
#> SRR959710 1 0.3444 0.7931 0.816 0 0.000 0.184
#> SRR959711 1 0.3024 0.8158 0.852 0 0.000 0.148
#> SRR959712 1 0.4522 0.5856 0.680 0 0.000 0.320
#> SRR959713 1 0.4500 0.5926 0.684 0 0.000 0.316
#> SRR959714 1 0.3528 0.7762 0.808 0 0.000 0.192
#> SRR959715 1 0.4222 0.6866 0.728 0 0.000 0.272
#> SRR959716 1 0.4193 0.6935 0.732 0 0.000 0.268
#> SRR959717 1 0.3942 0.7340 0.764 0 0.000 0.236
#> SRR959718 4 0.3873 0.8037 0.228 0 0.000 0.772
#> SRR959719 4 0.4277 0.7122 0.280 0 0.000 0.720
#> SRR959720 4 0.3569 0.8437 0.196 0 0.000 0.804
#> SRR959721 1 0.3311 0.7998 0.828 0 0.000 0.172
#> SRR959722 1 0.3123 0.8114 0.844 0 0.000 0.156
#> SRR959723 1 0.3266 0.8031 0.832 0 0.000 0.168
#> SRR959724 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.8595 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0592 0.8590 0.984 0 0.000 0.016
#> SRR959729 1 0.0188 0.8596 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.0921 0.8579 0.972 0 0.000 0.028
#> SRR959730 4 0.3051 0.8264 0.088 0 0.028 0.884
#> SRR959731 4 0.2149 0.8373 0.088 0 0.000 0.912
#> SRR959732 4 0.1940 0.8288 0.076 0 0.000 0.924
#> SRR959733 1 0.4543 0.5770 0.676 0 0.000 0.324
#> SRR959734 1 0.4543 0.5770 0.676 0 0.000 0.324
#> SRR959735 1 0.4543 0.5770 0.676 0 0.000 0.324
#> SRR959736 4 0.3219 0.8707 0.164 0 0.000 0.836
#> SRR959737 4 0.3266 0.8696 0.168 0 0.000 0.832
#> SRR959738 4 0.3266 0.8696 0.168 0 0.000 0.832
#> SRR959739 4 0.3172 0.8712 0.160 0 0.000 0.840
#> SRR959740 4 0.3172 0.8712 0.160 0 0.000 0.840
#> SRR959741 4 0.4057 0.8631 0.160 0 0.028 0.812
#> SRR959742 1 0.0188 0.8570 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.0188 0.8570 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959744 1 0.0188 0.8570 0.996 0 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.1892 0.817 0.080 0 0.916 0.000 0.004
#> SRR959656 3 0.1892 0.817 0.080 0 0.916 0.000 0.004
#> SRR959657 3 0.1892 0.817 0.080 0 0.916 0.000 0.004
#> SRR959658 3 0.2754 0.786 0.040 0 0.880 0.000 0.080
#> SRR959659 3 0.2850 0.781 0.036 0 0.872 0.000 0.092
#> SRR959660 3 0.2754 0.786 0.040 0 0.880 0.000 0.080
#> SRR959661 3 0.3759 0.678 0.016 0 0.764 0.000 0.220
#> SRR959662 3 0.3527 0.730 0.024 0 0.804 0.000 0.172
#> SRR959663 3 0.3368 0.742 0.024 0 0.820 0.000 0.156
#> SRR959664 3 0.4235 0.167 0.000 0 0.576 0.000 0.424
#> SRR959665 3 0.4235 0.167 0.000 0 0.576 0.000 0.424
#> SRR959666 3 0.4152 0.548 0.012 0 0.692 0.000 0.296
#> SRR959667 3 0.3861 0.579 0.004 0 0.712 0.000 0.284
#> SRR959668 3 0.3835 0.622 0.008 0 0.732 0.000 0.260
#> SRR959669 3 0.3835 0.622 0.008 0 0.732 0.000 0.260
#> SRR959670 5 0.3300 0.790 0.000 0 0.204 0.004 0.792
#> SRR959671 5 0.3715 0.724 0.000 0 0.260 0.004 0.736
#> SRR959672 5 0.3366 0.783 0.000 0 0.212 0.004 0.784
#> SRR959673 3 0.3621 0.710 0.020 0 0.788 0.000 0.192
#> SRR959674 3 0.3550 0.717 0.020 0 0.796 0.000 0.184
#> SRR959675 3 0.3621 0.710 0.020 0 0.788 0.000 0.192
#> SRR959676 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.1732 0.817 0.080 0 0.920 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.2270 0.815 0.076 0 0.904 0.000 0.020
#> SRR959680 3 0.2535 0.813 0.076 0 0.892 0.000 0.032
#> SRR959681 3 0.1892 0.817 0.080 0 0.916 0.000 0.004
#> SRR959682 5 0.2922 0.745 0.000 0 0.056 0.072 0.872
#> SRR959683 5 0.4254 0.555 0.000 0 0.040 0.220 0.740
#> SRR959684 5 0.4335 0.684 0.000 0 0.072 0.168 0.760
#> SRR959686 5 0.4307 0.186 0.000 0 0.496 0.000 0.504
#> SRR959685 5 0.4452 0.170 0.004 0 0.496 0.000 0.500
#> SRR959688 5 0.3669 0.812 0.000 0 0.128 0.056 0.816
#> SRR959687 3 0.4302 -0.161 0.000 0 0.520 0.000 0.480
#> SRR959690 5 0.2605 0.821 0.000 0 0.148 0.000 0.852
#> SRR959689 5 0.2648 0.820 0.000 0 0.152 0.000 0.848
#> SRR959691 5 0.2280 0.822 0.000 0 0.120 0.000 0.880
#> SRR959692 5 0.2280 0.822 0.000 0 0.120 0.000 0.880
#> SRR959693 5 0.2389 0.819 0.000 0 0.116 0.004 0.880
#> SRR959694 3 0.2522 0.779 0.108 0 0.880 0.000 0.012
#> SRR959695 3 0.2522 0.779 0.108 0 0.880 0.000 0.012
#> SRR959696 3 0.2522 0.779 0.108 0 0.880 0.000 0.012
#> SRR959698 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.1671 0.842 0.924 0 0.000 0.076 0.000
#> SRR959707 1 0.1671 0.842 0.924 0 0.000 0.076 0.000
#> SRR959708 1 0.1671 0.842 0.924 0 0.000 0.076 0.000
#> SRR959709 1 0.3177 0.780 0.792 0 0.000 0.208 0.000
#> SRR959710 1 0.3177 0.780 0.792 0 0.000 0.208 0.000
#> SRR959711 1 0.2648 0.811 0.848 0 0.000 0.152 0.000
#> SRR959712 1 0.4114 0.550 0.624 0 0.000 0.376 0.000
#> SRR959713 1 0.4101 0.558 0.628 0 0.000 0.372 0.000
#> SRR959714 1 0.3210 0.770 0.788 0 0.000 0.212 0.000
#> SRR959715 1 0.3837 0.670 0.692 0 0.000 0.308 0.000
#> SRR959716 1 0.3816 0.676 0.696 0 0.000 0.304 0.000
#> SRR959717 1 0.3612 0.721 0.732 0 0.000 0.268 0.000
#> SRR959718 4 0.2763 0.852 0.148 0 0.000 0.848 0.004
#> SRR959719 4 0.3333 0.752 0.208 0 0.000 0.788 0.004
#> SRR959720 4 0.2286 0.895 0.108 0 0.000 0.888 0.004
#> SRR959721 1 0.3074 0.788 0.804 0 0.000 0.196 0.000
#> SRR959722 1 0.2929 0.798 0.820 0 0.000 0.180 0.000
#> SRR959723 1 0.3039 0.790 0.808 0 0.000 0.192 0.000
#> SRR959724 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0162 0.851 0.996 0 0.004 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0510 0.851 0.984 0 0.000 0.016 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.851 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.1121 0.848 0.956 0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959730 4 0.2935 0.821 0.016 0 0.004 0.860 0.120
#> SRR959731 4 0.2689 0.841 0.012 0 0.016 0.888 0.084
#> SRR959732 4 0.1877 0.841 0.000 0 0.012 0.924 0.064
#> SRR959733 1 0.4138 0.534 0.616 0 0.000 0.384 0.000
#> SRR959734 1 0.4138 0.534 0.616 0 0.000 0.384 0.000
#> SRR959735 1 0.4138 0.534 0.616 0 0.000 0.384 0.000
#> SRR959736 4 0.2228 0.917 0.076 0 0.004 0.908 0.012
#> SRR959737 4 0.1952 0.914 0.084 0 0.000 0.912 0.004
#> SRR959738 4 0.1892 0.915 0.080 0 0.000 0.916 0.004
#> SRR959739 4 0.1571 0.915 0.060 0 0.000 0.936 0.004
#> SRR959740 4 0.1638 0.917 0.064 0 0.000 0.932 0.004
#> SRR959741 4 0.2390 0.909 0.060 0 0.008 0.908 0.024
#> SRR959742 1 0.0693 0.843 0.980 0 0.008 0.000 0.012
#> SRR959743 1 0.0693 0.843 0.980 0 0.008 0.000 0.012
#> SRR959744 1 0.0693 0.843 0.980 0 0.008 0.000 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0603 0.828 0.016 0 0.980 0.000 0.004 0.000
#> SRR959656 3 0.0603 0.828 0.016 0 0.980 0.000 0.004 0.000
#> SRR959657 3 0.0603 0.828 0.016 0 0.980 0.000 0.004 0.000
#> SRR959658 3 0.2489 0.797 0.012 0 0.860 0.000 0.128 0.000
#> SRR959659 3 0.2613 0.792 0.012 0 0.848 0.000 0.140 0.000
#> SRR959660 3 0.2489 0.797 0.012 0 0.860 0.000 0.128 0.000
#> SRR959661 3 0.3713 0.690 0.008 0 0.704 0.000 0.284 0.004
#> SRR959662 3 0.3507 0.736 0.012 0 0.752 0.000 0.232 0.004
#> SRR959663 3 0.3398 0.747 0.012 0 0.768 0.000 0.216 0.004
#> SRR959664 3 0.4336 0.216 0.000 0 0.504 0.000 0.476 0.020
#> SRR959665 3 0.4336 0.216 0.000 0 0.504 0.000 0.476 0.020
#> SRR959666 3 0.4022 0.555 0.004 0 0.628 0.000 0.360 0.008
#> SRR959667 3 0.3861 0.588 0.000 0 0.640 0.000 0.352 0.008
#> SRR959668 3 0.3910 0.628 0.004 0 0.660 0.000 0.328 0.008
#> SRR959669 3 0.3910 0.627 0.004 0 0.660 0.000 0.328 0.008
#> SRR959670 5 0.2997 0.709 0.000 0 0.096 0.000 0.844 0.060
#> SRR959671 5 0.3315 0.655 0.000 0 0.156 0.000 0.804 0.040
#> SRR959672 5 0.2971 0.704 0.000 0 0.104 0.000 0.844 0.052
#> SRR959673 3 0.3668 0.715 0.008 0 0.728 0.000 0.256 0.008
#> SRR959674 3 0.3620 0.723 0.008 0 0.736 0.000 0.248 0.008
#> SRR959675 3 0.3668 0.715 0.008 0 0.728 0.000 0.256 0.008
#> SRR959676 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0458 0.827 0.016 0 0.984 0.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.1168 0.826 0.016 0 0.956 0.000 0.028 0.000
#> SRR959680 3 0.1461 0.824 0.016 0 0.940 0.000 0.044 0.000
#> SRR959681 3 0.0603 0.828 0.016 0 0.980 0.000 0.004 0.000
#> SRR959682 5 0.3728 0.637 0.000 0 0.000 0.004 0.652 0.344
#> SRR959683 5 0.4403 0.522 0.000 0 0.000 0.024 0.508 0.468
#> SRR959684 5 0.4150 0.603 0.000 0 0.000 0.016 0.592 0.392
#> SRR959686 5 0.3907 0.209 0.000 0 0.408 0.000 0.588 0.004
#> SRR959685 5 0.3915 0.196 0.000 0 0.412 0.000 0.584 0.004
#> SRR959688 5 0.3556 0.720 0.000 0 0.024 0.028 0.808 0.140
#> SRR959687 5 0.3950 0.114 0.000 0 0.432 0.000 0.564 0.004
#> SRR959690 5 0.2586 0.734 0.000 0 0.032 0.000 0.868 0.100
#> SRR959689 5 0.2658 0.735 0.000 0 0.036 0.000 0.864 0.100
#> SRR959691 5 0.3043 0.702 0.000 0 0.008 0.000 0.792 0.200
#> SRR959692 5 0.3043 0.702 0.000 0 0.008 0.000 0.792 0.200
#> SRR959693 5 0.3192 0.689 0.000 0 0.004 0.004 0.776 0.216
#> SRR959694 3 0.1498 0.790 0.032 0 0.940 0.000 0.000 0.028
#> SRR959695 3 0.1498 0.790 0.032 0 0.940 0.000 0.000 0.028
#> SRR959696 3 0.1498 0.790 0.032 0 0.940 0.000 0.000 0.028
#> SRR959698 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959697 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959700 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959705 1 0.0291 0.826 0.992 0 0.004 0.000 0.000 0.004
#> SRR959706 1 0.2122 0.817 0.900 0 0.000 0.076 0.000 0.024
#> SRR959707 1 0.2122 0.817 0.900 0 0.000 0.076 0.000 0.024
#> SRR959708 1 0.2122 0.817 0.900 0 0.000 0.076 0.000 0.024
#> SRR959709 1 0.4206 0.749 0.732 0 0.000 0.176 0.000 0.092
#> SRR959710 1 0.4206 0.749 0.732 0 0.000 0.176 0.000 0.092
#> SRR959711 1 0.3493 0.782 0.800 0 0.000 0.136 0.000 0.064
#> SRR959712 1 0.5204 0.490 0.536 0 0.000 0.364 0.000 0.100
#> SRR959713 1 0.5195 0.498 0.540 0 0.000 0.360 0.000 0.100
#> SRR959714 1 0.4166 0.740 0.728 0 0.000 0.196 0.000 0.076
#> SRR959715 1 0.4951 0.636 0.620 0 0.000 0.276 0.000 0.104
#> SRR959716 1 0.4933 0.641 0.624 0 0.000 0.272 0.000 0.104
#> SRR959717 1 0.4723 0.687 0.664 0 0.000 0.232 0.000 0.104
#> SRR959718 4 0.3206 0.822 0.068 0 0.000 0.828 0.000 0.104
#> SRR959719 4 0.3961 0.735 0.124 0 0.000 0.764 0.000 0.112
#> SRR959720 4 0.2647 0.847 0.044 0 0.000 0.868 0.000 0.088
#> SRR959721 1 0.4108 0.755 0.744 0 0.000 0.164 0.000 0.092
#> SRR959722 1 0.3920 0.768 0.764 0 0.000 0.148 0.000 0.088
#> SRR959723 1 0.4074 0.758 0.748 0 0.000 0.160 0.000 0.092
#> SRR959724 1 0.0146 0.827 0.996 0 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0146 0.827 0.996 0 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0146 0.827 0.996 0 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0964 0.827 0.968 0 0.004 0.016 0.000 0.012
#> SRR959729 1 0.0291 0.827 0.992 0 0.004 0.004 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.1636 0.825 0.936 0 0.004 0.036 0.000 0.024
#> SRR959730 4 0.3329 0.789 0.004 0 0.000 0.756 0.004 0.236
#> SRR959731 4 0.3592 0.707 0.000 0 0.000 0.656 0.000 0.344
#> SRR959732 4 0.3448 0.766 0.004 0 0.000 0.716 0.000 0.280
#> SRR959733 1 0.5152 0.477 0.532 0 0.000 0.376 0.000 0.092
#> SRR959734 1 0.5152 0.477 0.532 0 0.000 0.376 0.000 0.092
#> SRR959735 1 0.5182 0.476 0.532 0 0.000 0.372 0.000 0.096
#> SRR959736 4 0.1564 0.877 0.024 0 0.000 0.936 0.000 0.040
#> SRR959737 4 0.0777 0.878 0.024 0 0.000 0.972 0.000 0.004
#> SRR959738 4 0.0632 0.879 0.024 0 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959739 4 0.1049 0.876 0.008 0 0.000 0.960 0.000 0.032
#> SRR959740 4 0.1074 0.878 0.012 0 0.000 0.960 0.000 0.028
#> SRR959741 4 0.1511 0.871 0.004 0 0.000 0.940 0.012 0.044
#> SRR959742 1 0.1297 0.805 0.948 0 0.012 0.000 0.000 0.040
#> SRR959743 1 0.1297 0.805 0.948 0 0.012 0.000 0.000 0.040
#> SRR959744 1 0.1297 0.805 0.948 0 0.012 0.000 0.000 0.040
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.711 0.914 0.861 0.3047 0.804 0.629
#> 4 4 0.705 0.878 0.864 0.0946 1.000 1.000
#> 5 5 0.850 0.838 0.849 0.0679 0.933 0.799
#> 6 6 0.784 0.794 0.837 0.0435 0.966 0.874
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0237 0.985 0.004 0.996 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0424 0.983 0.008 0.992 0.000
#> SRR959614 2 0.0424 0.983 0.008 0.992 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959619 2 0.1753 0.959 0.048 0.952 0.000
#> SRR959620 2 0.1753 0.959 0.048 0.952 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959626 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959627 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959628 2 0.4452 0.856 0.192 0.808 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.1289 0.970 0.032 0.968 0.000
#> SRR959632 2 0.1289 0.970 0.032 0.968 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.1289 0.970 0.032 0.968 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959650 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959651 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959652 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959653 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959654 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959655 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959656 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959657 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959658 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959659 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959660 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959661 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959662 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959663 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959664 3 0.1643 0.890 0.044 0.000 0.956
#> SRR959665 3 0.0424 0.911 0.008 0.000 0.992
#> SRR959666 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959667 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959668 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959669 3 0.0424 0.911 0.008 0.000 0.992
#> SRR959670 3 0.4121 0.795 0.168 0.000 0.832
#> SRR959671 3 0.3752 0.815 0.144 0.000 0.856
#> SRR959672 3 0.4121 0.795 0.168 0.000 0.832
#> SRR959673 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959674 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959675 3 0.0000 0.913 0.000 0.000 1.000
#> SRR959676 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959677 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959678 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959679 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959680 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959681 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959682 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959683 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959684 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959686 3 0.3412 0.831 0.124 0.000 0.876
#> SRR959685 3 0.2537 0.864 0.080 0.000 0.920
#> SRR959688 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959687 3 0.1289 0.897 0.032 0.000 0.968
#> SRR959690 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959689 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959691 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959692 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959693 3 0.4291 0.784 0.180 0.000 0.820
#> SRR959694 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959695 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959696 3 0.0237 0.913 0.004 0.000 0.996
#> SRR959698 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959697 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959699 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959700 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959701 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959702 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959703 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959704 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959705 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959706 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959707 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959708 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959709 1 0.6204 0.907 0.576 0.000 0.424
#> SRR959710 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959711 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959712 1 0.5948 0.875 0.640 0.000 0.360
#> SRR959713 1 0.6045 0.886 0.620 0.000 0.380
#> SRR959714 1 0.6192 0.905 0.580 0.000 0.420
#> SRR959715 1 0.6180 0.904 0.584 0.000 0.416
#> SRR959716 1 0.6192 0.905 0.580 0.000 0.420
#> SRR959717 1 0.6192 0.905 0.580 0.000 0.420
#> SRR959718 1 0.5254 0.804 0.736 0.000 0.264
#> SRR959719 1 0.5178 0.797 0.744 0.000 0.256
#> SRR959720 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959721 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959722 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959723 1 0.6215 0.907 0.572 0.000 0.428
#> SRR959724 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959725 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959726 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959727 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959729 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959728 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959730 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959731 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959732 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959733 1 0.5650 0.841 0.688 0.000 0.312
#> SRR959734 1 0.5810 0.859 0.664 0.000 0.336
#> SRR959735 1 0.5905 0.870 0.648 0.000 0.352
#> SRR959736 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959737 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959738 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959739 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959740 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959741 1 0.5178 0.791 0.744 0.000 0.256
#> SRR959742 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959743 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
#> SRR959744 1 0.6225 0.906 0.568 0.000 0.432
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959592 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959593 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959594 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959595 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959596 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959597 2 0.1209 0.960 0.000 0.964 0.032 NA
#> SRR959598 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959599 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959600 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959601 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959602 2 0.1004 0.963 0.000 0.972 0.024 NA
#> SRR959603 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959612 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959613 2 0.1284 0.956 0.000 0.964 0.012 NA
#> SRR959614 2 0.1284 0.956 0.000 0.964 0.012 NA
#> SRR959615 2 0.0188 0.963 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959616 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0376 0.963 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR959618 2 0.0000 0.964 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.4599 0.841 0.000 0.800 0.112 NA
#> SRR959620 2 0.4542 0.843 0.000 0.804 0.108 NA
#> SRR959621 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959622 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959623 2 0.1211 0.961 0.000 0.960 0.040 NA
#> SRR959624 2 0.0336 0.963 0.000 0.992 0.008 NA
#> SRR959625 2 0.5453 0.724 0.000 0.660 0.036 NA
#> SRR959626 2 0.5453 0.724 0.000 0.660 0.036 NA
#> SRR959627 2 0.5453 0.724 0.000 0.660 0.036 NA
#> SRR959628 2 0.5453 0.724 0.000 0.660 0.036 NA
#> SRR959629 2 0.0817 0.964 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959630 2 0.0817 0.964 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959631 2 0.2335 0.929 0.000 0.920 0.020 NA
#> SRR959632 2 0.2335 0.929 0.000 0.920 0.020 NA
#> SRR959633 2 0.0817 0.964 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959634 2 0.1022 0.963 0.000 0.968 0.032 NA
#> SRR959635 2 0.2919 0.926 0.000 0.896 0.044 NA
#> SRR959636 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959637 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959638 2 0.0817 0.962 0.000 0.976 0.024 NA
#> SRR959639 2 0.0592 0.962 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959640 2 0.0592 0.962 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959641 2 0.0592 0.962 0.000 0.984 0.016 NA
#> SRR959642 2 0.0895 0.961 0.000 0.976 0.020 NA
#> SRR959643 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959644 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959645 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959646 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959647 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959648 2 0.0657 0.962 0.000 0.984 0.012 NA
#> SRR959649 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959650 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959651 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959652 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959653 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959654 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959655 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959656 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959657 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959658 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959659 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959660 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959661 3 0.4019 0.894 0.196 0.000 0.792 NA
#> SRR959662 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959663 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959664 3 0.5633 0.860 0.184 0.000 0.716 NA
#> SRR959665 3 0.4881 0.882 0.196 0.000 0.756 NA
#> SRR959666 3 0.4019 0.894 0.196 0.000 0.792 NA
#> SRR959667 3 0.4136 0.893 0.196 0.000 0.788 NA
#> SRR959668 3 0.4136 0.893 0.196 0.000 0.788 NA
#> SRR959669 3 0.4136 0.893 0.196 0.000 0.788 NA
#> SRR959670 3 0.6794 0.759 0.136 0.000 0.584 NA
#> SRR959671 3 0.6673 0.778 0.140 0.000 0.608 NA
#> SRR959672 3 0.6936 0.731 0.132 0.000 0.548 NA
#> SRR959673 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959674 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959675 3 0.3751 0.895 0.196 0.000 0.800 NA
#> SRR959676 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959677 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959678 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959679 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959680 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959681 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959682 3 0.7143 0.653 0.132 0.000 0.460 NA
#> SRR959683 3 0.7146 0.653 0.132 0.000 0.456 NA
#> SRR959684 3 0.7149 0.648 0.132 0.000 0.452 NA
#> SRR959686 3 0.6360 0.819 0.164 0.000 0.656 NA
#> SRR959685 3 0.6058 0.842 0.180 0.000 0.684 NA
#> SRR959688 3 0.7140 0.661 0.132 0.000 0.464 NA
#> SRR959687 3 0.4880 0.880 0.188 0.000 0.760 NA
#> SRR959690 3 0.7140 0.661 0.132 0.000 0.464 NA
#> SRR959689 3 0.7098 0.668 0.128 0.000 0.472 NA
#> SRR959691 3 0.7135 0.661 0.132 0.000 0.468 NA
#> SRR959692 3 0.7135 0.661 0.132 0.000 0.468 NA
#> SRR959693 3 0.7130 0.665 0.132 0.000 0.472 NA
#> SRR959694 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959695 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959696 3 0.3569 0.895 0.196 0.000 0.804 NA
#> SRR959698 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959697 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959699 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959700 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959701 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959702 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959703 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959704 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959705 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959706 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959707 1 0.0376 0.891 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR959708 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959709 1 0.0921 0.888 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR959710 1 0.1489 0.885 0.952 0.000 0.004 NA
#> SRR959711 1 0.0779 0.890 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR959712 1 0.3266 0.842 0.832 0.000 0.000 NA
#> SRR959713 1 0.2408 0.867 0.896 0.000 0.000 NA
#> SRR959714 1 0.0895 0.889 0.976 0.000 0.004 NA
#> SRR959715 1 0.1792 0.878 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR959716 1 0.2053 0.878 0.924 0.000 0.004 NA
#> SRR959717 1 0.1743 0.882 0.940 0.000 0.004 NA
#> SRR959718 1 0.4040 0.800 0.752 0.000 0.000 NA
#> SRR959719 1 0.4222 0.785 0.728 0.000 0.000 NA
#> SRR959720 1 0.4500 0.756 0.684 0.000 0.000 NA
#> SRR959721 1 0.0779 0.890 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR959722 1 0.0376 0.891 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR959723 1 0.0376 0.891 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR959724 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959725 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959726 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959727 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959729 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959728 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959730 1 0.4978 0.701 0.612 0.000 0.004 NA
#> SRR959731 1 0.4804 0.705 0.616 0.000 0.000 NA
#> SRR959732 1 0.4817 0.701 0.612 0.000 0.000 NA
#> SRR959733 1 0.3444 0.834 0.816 0.000 0.000 NA
#> SRR959734 1 0.3024 0.850 0.852 0.000 0.000 NA
#> SRR959735 1 0.2973 0.852 0.856 0.000 0.000 NA
#> SRR959736 1 0.4790 0.709 0.620 0.000 0.000 NA
#> SRR959737 1 0.4804 0.705 0.616 0.000 0.000 NA
#> SRR959738 1 0.4790 0.709 0.620 0.000 0.000 NA
#> SRR959739 1 0.4978 0.701 0.612 0.000 0.004 NA
#> SRR959740 1 0.4964 0.705 0.616 0.000 0.004 NA
#> SRR959741 1 0.4964 0.705 0.616 0.000 0.004 NA
#> SRR959742 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959743 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
#> SRR959744 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.004 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959592 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959593 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959594 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959595 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959596 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959597 2 0.2082 0.9267 0.032 0.928 0.000 0.016 0.024
#> SRR959598 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959599 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959600 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959601 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959602 2 0.0727 0.9470 0.004 0.980 0.000 0.004 0.012
#> SRR959603 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959604 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959605 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959606 2 0.0451 0.9471 0.004 0.988 0.000 0.008 0.000
#> SRR959607 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959608 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959609 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959610 2 0.0290 0.9470 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR959611 2 0.1074 0.9435 0.004 0.968 0.000 0.016 0.012
#> SRR959612 2 0.1074 0.9435 0.004 0.968 0.000 0.016 0.012
#> SRR959613 2 0.2532 0.9136 0.028 0.908 0.000 0.028 0.036
#> SRR959614 2 0.2696 0.9086 0.028 0.900 0.000 0.032 0.040
#> SRR959615 2 0.0671 0.9471 0.004 0.980 0.000 0.016 0.000
#> SRR959616 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.012 0.000
#> SRR959617 2 0.0798 0.9449 0.000 0.976 0.000 0.016 0.008
#> SRR959618 2 0.0162 0.9480 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959619 2 0.4793 0.7703 0.012 0.752 0.000 0.124 0.112
#> SRR959620 2 0.4748 0.7740 0.012 0.756 0.000 0.120 0.112
#> SRR959621 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR959622 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR959623 2 0.1386 0.9417 0.016 0.952 0.000 0.000 0.032
#> SRR959624 2 0.0613 0.9462 0.004 0.984 0.000 0.008 0.004
#> SRR959625 2 0.5382 0.5849 0.000 0.592 0.000 0.336 0.072
#> SRR959626 2 0.5382 0.5849 0.000 0.592 0.000 0.336 0.072
#> SRR959627 2 0.5382 0.5849 0.000 0.592 0.000 0.336 0.072
#> SRR959628 2 0.5382 0.5849 0.000 0.592 0.000 0.336 0.072
#> SRR959629 2 0.0798 0.9474 0.008 0.976 0.000 0.000 0.016
#> SRR959630 2 0.0798 0.9474 0.008 0.976 0.000 0.000 0.016
#> SRR959631 2 0.2656 0.9027 0.012 0.896 0.000 0.064 0.028
#> SRR959632 2 0.2656 0.9027 0.012 0.896 0.000 0.064 0.028
#> SRR959633 2 0.0798 0.9474 0.008 0.976 0.000 0.000 0.016
#> SRR959634 2 0.0798 0.9474 0.008 0.976 0.000 0.000 0.016
#> SRR959635 2 0.2869 0.9015 0.016 0.888 0.000 0.056 0.040
#> SRR959636 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR959637 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR959638 2 0.0566 0.9470 0.004 0.984 0.000 0.000 0.012
#> SRR959639 2 0.1012 0.9430 0.012 0.968 0.000 0.000 0.020
#> SRR959640 2 0.1012 0.9430 0.012 0.968 0.000 0.000 0.020
#> SRR959641 2 0.1012 0.9430 0.012 0.968 0.000 0.000 0.020
#> SRR959642 2 0.1701 0.9376 0.012 0.944 0.000 0.016 0.028
#> SRR959643 2 0.1471 0.9403 0.004 0.952 0.000 0.020 0.024
#> SRR959644 2 0.1471 0.9403 0.004 0.952 0.000 0.020 0.024
#> SRR959645 2 0.1173 0.9429 0.004 0.964 0.000 0.020 0.012
#> SRR959646 2 0.1173 0.9429 0.004 0.964 0.000 0.020 0.012
#> SRR959647 2 0.1074 0.9435 0.004 0.968 0.000 0.016 0.012
#> SRR959648 2 0.1278 0.9427 0.004 0.960 0.000 0.020 0.016
#> SRR959649 3 0.0162 0.9038 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959651 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959652 3 0.0162 0.9038 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0162 0.9038 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0162 0.9038 0.004 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959656 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959657 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959658 3 0.0771 0.9021 0.004 0.000 0.976 0.020 0.000
#> SRR959659 3 0.1412 0.8957 0.004 0.000 0.952 0.036 0.008
#> SRR959660 3 0.0955 0.9005 0.004 0.000 0.968 0.028 0.000
#> SRR959661 3 0.1444 0.8885 0.000 0.000 0.948 0.040 0.012
#> SRR959662 3 0.1365 0.8957 0.004 0.000 0.952 0.040 0.004
#> SRR959663 3 0.1285 0.8975 0.004 0.000 0.956 0.036 0.004
#> SRR959664 3 0.3958 0.5908 0.000 0.000 0.776 0.040 0.184
#> SRR959665 3 0.2597 0.8403 0.004 0.000 0.896 0.040 0.060
#> SRR959666 3 0.1605 0.8911 0.004 0.000 0.944 0.040 0.012
#> SRR959667 3 0.1549 0.8852 0.000 0.000 0.944 0.040 0.016
#> SRR959668 3 0.1469 0.8883 0.000 0.000 0.948 0.036 0.016
#> SRR959669 3 0.1830 0.8740 0.000 0.000 0.932 0.040 0.028
#> SRR959670 5 0.5046 0.6547 0.000 0.000 0.468 0.032 0.500
#> SRR959671 3 0.5024 -0.5031 0.000 0.000 0.528 0.032 0.440
#> SRR959672 5 0.5024 0.7262 0.000 0.000 0.440 0.032 0.528
#> SRR959673 3 0.1329 0.8974 0.004 0.000 0.956 0.032 0.008
#> SRR959674 3 0.1329 0.8974 0.004 0.000 0.956 0.032 0.008
#> SRR959675 3 0.1124 0.8989 0.004 0.000 0.960 0.036 0.000
#> SRR959676 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959677 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959678 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959679 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959680 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959681 3 0.0324 0.9035 0.004 0.000 0.992 0.004 0.000
#> SRR959682 5 0.4183 0.9336 0.000 0.000 0.324 0.008 0.668
#> SRR959683 5 0.4201 0.9365 0.000 0.000 0.328 0.008 0.664
#> SRR959684 5 0.4183 0.9336 0.000 0.000 0.324 0.008 0.668
#> SRR959686 3 0.4987 -0.0823 0.000 0.000 0.616 0.044 0.340
#> SRR959685 3 0.4756 0.1932 0.000 0.000 0.668 0.044 0.288
#> SRR959688 5 0.3949 0.9402 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> SRR959687 3 0.2889 0.7944 0.000 0.000 0.872 0.044 0.084
#> SRR959690 5 0.3949 0.9402 0.000 0.000 0.332 0.000 0.668
#> SRR959689 5 0.4118 0.9342 0.000 0.000 0.336 0.004 0.660
#> SRR959691 5 0.4101 0.9404 0.000 0.000 0.332 0.004 0.664
#> SRR959692 5 0.4101 0.9404 0.000 0.000 0.332 0.004 0.664
#> SRR959693 5 0.4101 0.9404 0.000 0.000 0.332 0.004 0.664
#> SRR959694 3 0.1503 0.8723 0.008 0.000 0.952 0.020 0.020
#> SRR959695 3 0.1503 0.8723 0.008 0.000 0.952 0.020 0.020
#> SRR959696 3 0.1503 0.8723 0.008 0.000 0.952 0.020 0.020
#> SRR959698 1 0.2136 0.8564 0.904 0.000 0.088 0.000 0.008
#> SRR959697 1 0.2170 0.8591 0.904 0.000 0.088 0.004 0.004
#> SRR959699 1 0.2136 0.8564 0.904 0.000 0.088 0.000 0.008
#> SRR959700 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959702 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959705 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959706 1 0.2635 0.8557 0.888 0.000 0.088 0.016 0.008
#> SRR959707 1 0.3107 0.8498 0.868 0.000 0.088 0.032 0.012
#> SRR959708 1 0.2732 0.8548 0.884 0.000 0.088 0.020 0.008
#> SRR959709 1 0.3745 0.8292 0.832 0.000 0.088 0.068 0.012
#> SRR959710 1 0.4038 0.8107 0.812 0.000 0.088 0.088 0.012
#> SRR959711 1 0.3265 0.8469 0.860 0.000 0.088 0.040 0.012
#> SRR959712 1 0.5820 0.4486 0.628 0.000 0.080 0.268 0.024
#> SRR959713 1 0.4986 0.6967 0.736 0.000 0.080 0.164 0.020
#> SRR959714 1 0.3617 0.8355 0.840 0.000 0.088 0.060 0.012
#> SRR959715 1 0.4976 0.7010 0.728 0.000 0.088 0.172 0.012
#> SRR959716 1 0.4976 0.7010 0.728 0.000 0.088 0.172 0.012
#> SRR959717 1 0.4199 0.7980 0.800 0.000 0.088 0.100 0.012
#> SRR959718 1 0.6429 -0.5149 0.452 0.000 0.060 0.440 0.048
#> SRR959719 1 0.6433 -0.5341 0.448 0.000 0.056 0.444 0.052
#> SRR959720 4 0.7194 0.7722 0.372 0.000 0.056 0.440 0.132
#> SRR959721 1 0.3340 0.8452 0.856 0.000 0.088 0.044 0.012
#> SRR959722 1 0.3023 0.8511 0.872 0.000 0.088 0.028 0.012
#> SRR959723 1 0.3107 0.8498 0.868 0.000 0.088 0.032 0.012
#> SRR959724 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959725 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.1851 0.8590 0.912 0.000 0.088 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.2011 0.8587 0.908 0.000 0.088 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.1851 0.8590 0.912 0.000 0.088 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.7620 0.9506 0.280 0.000 0.056 0.420 0.244
#> SRR959731 4 0.7524 0.9304 0.308 0.000 0.056 0.432 0.204
#> SRR959732 4 0.7616 0.9561 0.284 0.000 0.056 0.420 0.240
#> SRR959733 1 0.6002 0.2641 0.592 0.000 0.068 0.308 0.032
#> SRR959734 1 0.5678 0.4944 0.648 0.000 0.076 0.252 0.024
#> SRR959735 1 0.5701 0.4830 0.644 0.000 0.076 0.256 0.024
#> SRR959736 4 0.7600 0.9601 0.296 0.000 0.056 0.420 0.228
#> SRR959737 4 0.7585 0.9576 0.296 0.000 0.056 0.424 0.224
#> SRR959738 4 0.7600 0.9601 0.296 0.000 0.056 0.420 0.228
#> SRR959739 4 0.7602 0.9576 0.284 0.000 0.056 0.424 0.236
#> SRR959740 4 0.7597 0.9609 0.288 0.000 0.056 0.424 0.232
#> SRR959741 4 0.7597 0.9609 0.288 0.000 0.056 0.424 0.232
#> SRR959742 1 0.2786 0.8390 0.884 0.000 0.084 0.012 0.020
#> SRR959743 1 0.2786 0.8390 0.884 0.000 0.084 0.012 0.020
#> SRR959744 1 0.2786 0.8390 0.884 0.000 0.084 0.012 0.020
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959592 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959593 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959594 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959595 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959596 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959597 2 0.3134 0.73559 0.008 0.864 0.000 0.048 0.056 0.024
#> SRR959598 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959599 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959600 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959601 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959602 2 0.1007 0.85810 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959603 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959604 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959605 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959606 2 0.1555 0.85546 0.012 0.940 0.000 0.008 0.000 0.040
#> SRR959607 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959608 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959609 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959610 2 0.0937 0.85939 0.000 0.960 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR959611 2 0.1970 0.84517 0.000 0.920 0.000 0.008 0.028 0.044
#> SRR959612 2 0.1970 0.84517 0.000 0.920 0.000 0.008 0.028 0.044
#> SRR959613 2 0.3971 0.63716 0.008 0.808 0.000 0.092 0.036 0.056
#> SRR959614 2 0.4069 0.62502 0.012 0.804 0.000 0.092 0.036 0.056
#> SRR959615 2 0.1801 0.85071 0.012 0.932 0.000 0.012 0.004 0.040
#> SRR959616 2 0.1476 0.86148 0.008 0.948 0.000 0.012 0.004 0.028
#> SRR959617 2 0.1155 0.86129 0.000 0.956 0.000 0.004 0.004 0.036
#> SRR959618 2 0.0291 0.86847 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR959619 2 0.5645 -0.02577 0.004 0.644 0.000 0.052 0.200 0.100
#> SRR959620 2 0.5576 -0.00938 0.004 0.652 0.000 0.052 0.196 0.096
#> SRR959621 2 0.0865 0.86005 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR959622 2 0.1010 0.86136 0.000 0.960 0.000 0.000 0.036 0.004
#> SRR959623 2 0.2002 0.84025 0.004 0.908 0.000 0.012 0.076 0.000
#> SRR959624 2 0.1708 0.85201 0.000 0.932 0.000 0.004 0.024 0.040
#> SRR959625 6 0.3851 1.00000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR959626 6 0.3851 1.00000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR959627 6 0.3851 1.00000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR959628 6 0.3851 1.00000 0.000 0.460 0.000 0.000 0.000 0.540
#> SRR959629 2 0.1429 0.86268 0.000 0.940 0.000 0.004 0.052 0.004
#> SRR959630 2 0.1429 0.86268 0.000 0.940 0.000 0.004 0.052 0.004
#> SRR959631 2 0.3308 0.64475 0.008 0.824 0.000 0.012 0.016 0.140
#> SRR959632 2 0.3308 0.64475 0.008 0.824 0.000 0.012 0.016 0.140
#> SRR959633 2 0.1285 0.86155 0.000 0.944 0.000 0.004 0.052 0.000
#> SRR959634 2 0.1411 0.85827 0.000 0.936 0.000 0.004 0.060 0.000
#> SRR959635 2 0.3527 0.65420 0.008 0.828 0.000 0.012 0.052 0.100
#> SRR959636 2 0.0937 0.85880 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR959637 2 0.0937 0.85880 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR959638 2 0.0937 0.85880 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR959639 2 0.1511 0.84968 0.004 0.940 0.000 0.012 0.044 0.000
#> SRR959640 2 0.1511 0.84968 0.004 0.940 0.000 0.012 0.044 0.000
#> SRR959641 2 0.1801 0.84970 0.004 0.932 0.000 0.012 0.040 0.012
#> SRR959642 2 0.2569 0.82620 0.004 0.892 0.000 0.012 0.044 0.048
#> SRR959643 2 0.2369 0.83451 0.008 0.904 0.000 0.008 0.032 0.048
#> SRR959644 2 0.2442 0.83741 0.008 0.900 0.000 0.008 0.036 0.048
#> SRR959645 2 0.2078 0.84347 0.000 0.916 0.000 0.012 0.032 0.040
#> SRR959646 2 0.2213 0.83738 0.000 0.908 0.000 0.012 0.032 0.048
#> SRR959647 2 0.2046 0.84258 0.000 0.916 0.000 0.008 0.032 0.044
#> SRR959648 2 0.2046 0.84299 0.000 0.916 0.000 0.008 0.032 0.044
#> SRR959649 3 0.0820 0.87305 0.000 0.000 0.972 0.012 0.000 0.016
#> SRR959650 3 0.0260 0.87174 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0260 0.87174 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0260 0.87174 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0260 0.87174 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0260 0.87174 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.2068 0.86525 0.000 0.000 0.916 0.016 0.020 0.048
#> SRR959659 3 0.2913 0.84662 0.000 0.000 0.860 0.012 0.036 0.092
#> SRR959660 3 0.2068 0.86525 0.000 0.000 0.916 0.016 0.020 0.048
#> SRR959661 3 0.3099 0.83895 0.000 0.000 0.848 0.012 0.044 0.096
#> SRR959662 3 0.2933 0.84715 0.000 0.000 0.860 0.016 0.032 0.092
#> SRR959663 3 0.2756 0.85291 0.000 0.000 0.872 0.016 0.028 0.084
#> SRR959664 3 0.4922 0.55582 0.000 0.000 0.684 0.020 0.204 0.092
#> SRR959665 3 0.3816 0.78798 0.000 0.000 0.800 0.016 0.092 0.092
#> SRR959666 3 0.3331 0.83011 0.000 0.000 0.836 0.016 0.056 0.092
#> SRR959667 3 0.3227 0.83280 0.000 0.000 0.840 0.012 0.052 0.096
#> SRR959668 3 0.3227 0.83280 0.000 0.000 0.840 0.012 0.052 0.096
#> SRR959669 3 0.3462 0.81687 0.000 0.000 0.824 0.012 0.068 0.096
#> SRR959670 5 0.5701 0.71633 0.000 0.000 0.344 0.036 0.540 0.080
#> SRR959671 5 0.5730 0.58465 0.000 0.000 0.400 0.024 0.484 0.092
#> SRR959672 5 0.5775 0.74056 0.000 0.000 0.328 0.044 0.548 0.080
#> SRR959673 3 0.2913 0.84697 0.000 0.000 0.860 0.012 0.036 0.092
#> SRR959674 3 0.2863 0.84943 0.000 0.000 0.864 0.012 0.036 0.088
#> SRR959675 3 0.2737 0.85137 0.000 0.000 0.868 0.012 0.024 0.096
#> SRR959676 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0146 0.87203 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0551 0.87332 0.000 0.000 0.984 0.008 0.004 0.004
#> SRR959681 3 0.0260 0.87075 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.5331 0.86467 0.000 0.000 0.232 0.144 0.616 0.008
#> SRR959683 5 0.5433 0.86235 0.000 0.000 0.228 0.148 0.612 0.012
#> SRR959684 5 0.5350 0.85674 0.000 0.000 0.224 0.152 0.616 0.008
#> SRR959686 5 0.5667 0.45608 0.000 0.000 0.444 0.028 0.452 0.076
#> SRR959685 3 0.5720 -0.02844 0.000 0.000 0.548 0.032 0.328 0.092
#> SRR959688 5 0.5191 0.87256 0.000 0.000 0.252 0.116 0.624 0.008
#> SRR959687 3 0.4465 0.70659 0.000 0.000 0.748 0.024 0.128 0.100
#> SRR959690 5 0.5224 0.87183 0.000 0.000 0.244 0.124 0.624 0.008
#> SRR959689 5 0.4946 0.86234 0.000 0.000 0.260 0.088 0.644 0.008
#> SRR959691 5 0.5280 0.87166 0.000 0.000 0.244 0.120 0.624 0.012
#> SRR959692 5 0.5364 0.87148 0.000 0.000 0.244 0.120 0.620 0.016
#> SRR959693 5 0.5105 0.87113 0.000 0.000 0.248 0.100 0.640 0.012
#> SRR959694 3 0.1838 0.82480 0.000 0.000 0.928 0.020 0.012 0.040
#> SRR959695 3 0.1838 0.82480 0.000 0.000 0.928 0.020 0.012 0.040
#> SRR959696 3 0.1838 0.82480 0.000 0.000 0.928 0.020 0.012 0.040
#> SRR959698 1 0.1410 0.82293 0.944 0.000 0.044 0.000 0.004 0.008
#> SRR959697 1 0.1367 0.82466 0.944 0.000 0.044 0.000 0.000 0.012
#> SRR959699 1 0.1410 0.82293 0.944 0.000 0.044 0.000 0.004 0.008
#> SRR959700 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959701 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959702 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959703 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959704 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959705 1 0.1296 0.82323 0.948 0.000 0.044 0.000 0.004 0.004
#> SRR959706 1 0.2908 0.81287 0.876 0.000 0.044 0.012 0.012 0.056
#> SRR959707 1 0.3570 0.80043 0.836 0.000 0.044 0.020 0.016 0.084
#> SRR959708 1 0.3177 0.80886 0.860 0.000 0.044 0.016 0.012 0.068
#> SRR959709 1 0.5150 0.70818 0.720 0.000 0.044 0.128 0.016 0.092
#> SRR959710 1 0.5262 0.69243 0.708 0.000 0.044 0.140 0.016 0.092
#> SRR959711 1 0.4107 0.78443 0.804 0.000 0.044 0.044 0.016 0.092
#> SRR959712 1 0.6239 0.10313 0.496 0.000 0.032 0.364 0.020 0.088
#> SRR959713 1 0.5853 0.53609 0.624 0.000 0.036 0.228 0.020 0.092
#> SRR959714 1 0.4233 0.77931 0.796 0.000 0.044 0.052 0.016 0.092
#> SRR959715 1 0.5870 0.56572 0.628 0.000 0.044 0.216 0.016 0.096
#> SRR959716 1 0.5893 0.55768 0.624 0.000 0.044 0.220 0.016 0.096
#> SRR959717 1 0.5401 0.67068 0.692 0.000 0.044 0.156 0.016 0.092
#> SRR959718 4 0.5082 0.74748 0.316 0.000 0.020 0.612 0.004 0.048
#> SRR959719 4 0.5186 0.74151 0.316 0.000 0.020 0.608 0.008 0.048
#> SRR959720 4 0.4299 0.87345 0.260 0.000 0.020 0.696 0.000 0.024
#> SRR959721 1 0.4008 0.78883 0.812 0.000 0.044 0.044 0.016 0.084
#> SRR959722 1 0.3518 0.80190 0.840 0.000 0.044 0.020 0.016 0.080
#> SRR959723 1 0.3484 0.80177 0.840 0.000 0.044 0.016 0.016 0.084
#> SRR959724 1 0.1007 0.82362 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.1007 0.82362 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.1007 0.82362 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.1410 0.82438 0.944 0.000 0.044 0.004 0.000 0.008
#> SRR959729 1 0.1007 0.82362 0.956 0.000 0.044 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.1265 0.82438 0.948 0.000 0.044 0.000 0.000 0.008
#> SRR959730 4 0.4318 0.93283 0.220 0.000 0.020 0.728 0.020 0.012
#> SRR959731 4 0.4324 0.93095 0.220 0.000 0.020 0.728 0.016 0.016
#> SRR959732 4 0.4115 0.93385 0.220 0.000 0.020 0.736 0.020 0.004
#> SRR959733 1 0.6156 0.07508 0.496 0.000 0.024 0.368 0.020 0.092
#> SRR959734 1 0.6165 0.20302 0.520 0.000 0.028 0.340 0.020 0.092
#> SRR959735 1 0.6156 0.21874 0.524 0.000 0.028 0.336 0.020 0.092
#> SRR959736 4 0.4054 0.93554 0.220 0.000 0.020 0.736 0.024 0.000
#> SRR959737 4 0.4029 0.93168 0.228 0.000 0.020 0.732 0.020 0.000
#> SRR959738 4 0.4129 0.93484 0.220 0.000 0.020 0.732 0.028 0.000
#> SRR959739 4 0.4471 0.93401 0.220 0.000 0.020 0.720 0.028 0.012
#> SRR959740 4 0.4375 0.93383 0.220 0.000 0.020 0.724 0.028 0.008
#> SRR959741 4 0.4375 0.93383 0.220 0.000 0.020 0.724 0.028 0.008
#> SRR959742 1 0.2656 0.79224 0.892 0.000 0.044 0.008 0.020 0.036
#> SRR959743 1 0.2656 0.79224 0.892 0.000 0.044 0.008 0.020 0.036
#> SRR959744 1 0.2656 0.79224 0.892 0.000 0.044 0.008 0.020 0.036
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.992 0.969 0.982 0.4089 0.804 0.629
#> 4 4 0.964 0.907 0.959 0.0743 0.928 0.788
#> 5 5 0.956 0.938 0.953 0.0383 0.977 0.917
#> 6 6 0.939 0.888 0.918 0.0253 0.968 0.879
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4 5
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 5 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000
#> SRR959649 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959650 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959651 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959652 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959653 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959654 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959655 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959656 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959657 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959658 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959659 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959660 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959661 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959662 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959663 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959664 3 0.0237 0.996 0.004 0 0.996
#> SRR959665 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959666 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959667 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959668 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959669 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959670 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959671 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959672 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959673 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959674 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959675 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959676 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959677 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959678 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959679 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959680 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959681 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959682 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959683 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959684 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959686 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959685 3 0.0237 0.996 0.004 0 0.996
#> SRR959688 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959687 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959690 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959689 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959691 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959692 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959693 3 0.0000 0.994 0.000 0 1.000
#> SRR959694 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959695 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959696 3 0.0424 0.997 0.008 0 0.992
#> SRR959698 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959712 1 0.1643 0.926 0.956 0 0.044
#> SRR959713 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959718 1 0.1163 0.936 0.972 0 0.028
#> SRR959719 1 0.2066 0.917 0.940 0 0.060
#> SRR959720 1 0.2356 0.908 0.928 0 0.072
#> SRR959721 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959730 1 0.5560 0.655 0.700 0 0.300
#> SRR959731 1 0.3619 0.856 0.864 0 0.136
#> SRR959732 1 0.5363 0.694 0.724 0 0.276
#> SRR959733 1 0.0237 0.947 0.996 0 0.004
#> SRR959734 1 0.0237 0.947 0.996 0 0.004
#> SRR959735 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959736 1 0.4842 0.765 0.776 0 0.224
#> SRR959737 1 0.4796 0.769 0.780 0 0.220
#> SRR959738 1 0.4842 0.765 0.776 0 0.224
#> SRR959739 1 0.5465 0.674 0.712 0 0.288
#> SRR959740 1 0.5016 0.744 0.760 0 0.240
#> SRR959741 1 0.5621 0.640 0.692 0 0.308
#> SRR959742 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.949 1.000 0 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959659 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959660 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959661 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959662 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959663 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959664 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959665 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959666 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959667 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959668 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959669 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959670 3 0.3123 0.7480 0.000 0 0.844 0.156
#> SRR959671 3 0.1118 0.9272 0.000 0 0.964 0.036
#> SRR959672 3 0.3907 0.5947 0.000 0 0.768 0.232
#> SRR959673 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959674 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959675 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959676 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959682 4 0.4941 0.3993 0.000 0 0.436 0.564
#> SRR959683 4 0.4981 0.3484 0.000 0 0.464 0.536
#> SRR959684 4 0.4898 0.4269 0.000 0 0.416 0.584
#> SRR959686 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959685 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959688 4 0.4981 0.3508 0.000 0 0.464 0.536
#> SRR959687 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959690 4 0.4981 0.3508 0.000 0 0.464 0.536
#> SRR959689 4 0.5000 0.2623 0.000 0 0.496 0.504
#> SRR959691 4 0.4977 0.3585 0.000 0 0.460 0.540
#> SRR959692 4 0.4977 0.3585 0.000 0 0.460 0.540
#> SRR959693 3 0.5000 -0.2915 0.000 0 0.504 0.496
#> SRR959694 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.9695 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0336 0.9800 0.992 0 0.000 0.008
#> SRR959710 1 0.0188 0.9819 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959711 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959712 1 0.3257 0.8408 0.844 0 0.004 0.152
#> SRR959713 1 0.1211 0.9604 0.960 0 0.000 0.040
#> SRR959714 1 0.0592 0.9753 0.984 0 0.000 0.016
#> SRR959715 1 0.2216 0.9149 0.908 0 0.000 0.092
#> SRR959716 1 0.1940 0.9309 0.924 0 0.000 0.076
#> SRR959717 1 0.1118 0.9629 0.964 0 0.000 0.036
#> SRR959718 4 0.5132 -0.0296 0.448 0 0.004 0.548
#> SRR959719 4 0.5060 0.0822 0.412 0 0.004 0.584
#> SRR959720 4 0.3908 0.5098 0.212 0 0.004 0.784
#> SRR959721 1 0.0188 0.9819 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959722 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959731 4 0.0921 0.6984 0.028 0 0.000 0.972
#> SRR959732 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959733 1 0.1792 0.9390 0.932 0 0.000 0.068
#> SRR959734 1 0.1489 0.9557 0.952 0 0.004 0.044
#> SRR959735 1 0.1302 0.9577 0.956 0 0.000 0.044
#> SRR959736 4 0.0376 0.7134 0.004 0 0.004 0.992
#> SRR959737 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959738 4 0.0376 0.7134 0.004 0 0.004 0.992
#> SRR959739 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959740 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959741 4 0.0000 0.7139 0.000 0 0.000 1.000
#> SRR959742 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.9836 1.000 0 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959659 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959660 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959661 3 0.0404 0.968 0.000 0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959662 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959663 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959664 3 0.1608 0.910 0.000 0 0.928 0.000 0.072
#> SRR959665 3 0.0703 0.959 0.000 0 0.976 0.000 0.024
#> SRR959666 3 0.0290 0.971 0.000 0 0.992 0.000 0.008
#> SRR959667 3 0.0510 0.966 0.000 0 0.984 0.000 0.016
#> SRR959668 3 0.0510 0.966 0.000 0 0.984 0.000 0.016
#> SRR959669 3 0.0703 0.959 0.000 0 0.976 0.000 0.024
#> SRR959670 5 0.4451 0.708 0.000 0 0.248 0.040 0.712
#> SRR959671 5 0.4066 0.623 0.000 0 0.324 0.004 0.672
#> SRR959672 5 0.4431 0.733 0.000 0 0.216 0.052 0.732
#> SRR959673 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959674 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959675 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959676 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.2685 0.815 0.000 0 0.028 0.092 0.880
#> SRR959683 5 0.3476 0.819 0.000 0 0.076 0.088 0.836
#> SRR959684 5 0.2685 0.815 0.000 0 0.028 0.092 0.880
#> SRR959686 3 0.3999 0.399 0.000 0 0.656 0.000 0.344
#> SRR959685 3 0.3109 0.721 0.000 0 0.800 0.000 0.200
#> SRR959688 5 0.1557 0.853 0.000 0 0.052 0.008 0.940
#> SRR959687 3 0.0880 0.952 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR959690 5 0.1557 0.853 0.000 0 0.052 0.008 0.940
#> SRR959689 5 0.1704 0.852 0.000 0 0.068 0.004 0.928
#> SRR959691 5 0.1197 0.850 0.000 0 0.048 0.000 0.952
#> SRR959692 5 0.1197 0.850 0.000 0 0.048 0.000 0.952
#> SRR959693 5 0.1341 0.854 0.000 0 0.056 0.000 0.944
#> SRR959694 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.976 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0566 0.928 0.984 0 0.000 0.004 0.012
#> SRR959699 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.1661 0.924 0.940 0 0.000 0.036 0.024
#> SRR959707 1 0.2482 0.913 0.892 0 0.000 0.084 0.024
#> SRR959708 1 0.1965 0.921 0.924 0 0.000 0.052 0.024
#> SRR959709 1 0.3002 0.902 0.856 0 0.000 0.116 0.028
#> SRR959710 1 0.2951 0.904 0.860 0 0.000 0.112 0.028
#> SRR959711 1 0.2104 0.920 0.916 0 0.000 0.060 0.024
#> SRR959712 1 0.4380 0.768 0.708 0 0.000 0.260 0.032
#> SRR959713 1 0.3577 0.872 0.808 0 0.000 0.160 0.032
#> SRR959714 1 0.2813 0.905 0.868 0 0.000 0.108 0.024
#> SRR959715 1 0.3993 0.826 0.756 0 0.000 0.216 0.028
#> SRR959716 1 0.3863 0.842 0.772 0 0.000 0.200 0.028
#> SRR959717 1 0.3284 0.886 0.828 0 0.000 0.148 0.024
#> SRR959718 4 0.1914 0.761 0.060 0 0.000 0.924 0.016
#> SRR959719 4 0.1399 0.791 0.028 0 0.000 0.952 0.020
#> SRR959720 4 0.0807 0.816 0.012 0 0.000 0.976 0.012
#> SRR959721 1 0.2761 0.908 0.872 0 0.000 0.104 0.024
#> SRR959722 1 0.2540 0.913 0.888 0 0.000 0.088 0.024
#> SRR959723 1 0.2482 0.914 0.892 0 0.000 0.084 0.024
#> SRR959724 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.2179 0.865 0.000 0 0.000 0.888 0.112
#> SRR959731 4 0.1908 0.862 0.000 0 0.000 0.908 0.092
#> SRR959732 4 0.2179 0.865 0.000 0 0.000 0.888 0.112
#> SRR959733 1 0.4010 0.829 0.760 0 0.000 0.208 0.032
#> SRR959734 1 0.3850 0.860 0.792 0 0.004 0.172 0.032
#> SRR959735 1 0.3694 0.864 0.796 0 0.000 0.172 0.032
#> SRR959736 4 0.3521 0.869 0.000 0 0.004 0.764 0.232
#> SRR959737 4 0.3177 0.873 0.000 0 0.000 0.792 0.208
#> SRR959738 4 0.3521 0.869 0.000 0 0.004 0.764 0.232
#> SRR959739 4 0.3452 0.866 0.000 0 0.000 0.756 0.244
#> SRR959740 4 0.3452 0.867 0.000 0 0.000 0.756 0.244
#> SRR959741 4 0.3480 0.864 0.000 0 0.000 0.752 0.248
#> SRR959742 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.928 1.000 0 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0146 0.952 0.000 0 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0146 0.952 0.000 0 0.996 0.004 0.000 0.000
#> SRR959659 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959660 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959661 3 0.0622 0.947 0.000 0 0.980 0.008 0.012 0.000
#> SRR959662 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959663 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959664 3 0.2553 0.822 0.000 0 0.848 0.008 0.144 0.000
#> SRR959665 3 0.1196 0.931 0.000 0 0.952 0.008 0.040 0.000
#> SRR959666 3 0.0622 0.947 0.000 0 0.980 0.008 0.012 0.000
#> SRR959667 3 0.0972 0.939 0.000 0 0.964 0.008 0.028 0.000
#> SRR959668 3 0.0891 0.941 0.000 0 0.968 0.008 0.024 0.000
#> SRR959669 3 0.1049 0.937 0.000 0 0.960 0.008 0.032 0.000
#> SRR959670 5 0.3284 0.772 0.000 0 0.168 0.032 0.800 0.000
#> SRR959671 5 0.3161 0.711 0.000 0 0.216 0.008 0.776 0.000
#> SRR959672 5 0.2930 0.812 0.000 0 0.124 0.036 0.840 0.000
#> SRR959673 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959674 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959675 3 0.0260 0.951 0.000 0 0.992 0.008 0.000 0.000
#> SRR959676 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959681 3 0.0632 0.952 0.000 0 0.976 0.024 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.1225 0.866 0.000 0 0.000 0.036 0.952 0.012
#> SRR959683 5 0.1155 0.866 0.000 0 0.004 0.036 0.956 0.004
#> SRR959684 5 0.1010 0.864 0.000 0 0.000 0.036 0.960 0.004
#> SRR959686 3 0.3872 0.329 0.000 0 0.604 0.004 0.392 0.000
#> SRR959685 3 0.3103 0.728 0.000 0 0.784 0.008 0.208 0.000
#> SRR959688 5 0.1462 0.877 0.000 0 0.008 0.000 0.936 0.056
#> SRR959687 3 0.1398 0.922 0.000 0 0.940 0.008 0.052 0.000
#> SRR959690 5 0.1462 0.877 0.000 0 0.008 0.000 0.936 0.056
#> SRR959689 5 0.1745 0.879 0.000 0 0.020 0.000 0.924 0.056
#> SRR959691 5 0.2257 0.876 0.000 0 0.008 0.000 0.876 0.116
#> SRR959692 5 0.2302 0.875 0.000 0 0.008 0.000 0.872 0.120
#> SRR959693 5 0.2257 0.876 0.000 0 0.008 0.000 0.876 0.116
#> SRR959694 3 0.1714 0.911 0.000 0 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959695 3 0.1714 0.911 0.000 0 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959696 3 0.1714 0.911 0.000 0 0.908 0.092 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0146 0.899 0.996 0 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1501 0.799 0.924 0 0.000 0.076 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0146 0.899 0.996 0 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.3647 -0.173 0.640 0 0.000 0.360 0.000 0.000
#> SRR959707 4 0.3857 0.694 0.468 0 0.000 0.532 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.3737 -0.314 0.608 0 0.000 0.392 0.000 0.000
#> SRR959709 4 0.3634 0.797 0.356 0 0.000 0.644 0.000 0.000
#> SRR959710 4 0.3620 0.799 0.352 0 0.000 0.648 0.000 0.000
#> SRR959711 4 0.3867 0.650 0.488 0 0.000 0.512 0.000 0.000
#> SRR959712 4 0.4180 0.749 0.288 0 0.000 0.680 0.008 0.024
#> SRR959713 4 0.3795 0.781 0.364 0 0.000 0.632 0.000 0.004
#> SRR959714 4 0.3804 0.754 0.424 0 0.000 0.576 0.000 0.000
#> SRR959715 4 0.3741 0.788 0.320 0 0.000 0.672 0.000 0.008
#> SRR959716 4 0.3789 0.794 0.332 0 0.000 0.660 0.000 0.008
#> SRR959717 4 0.3592 0.797 0.344 0 0.000 0.656 0.000 0.000
#> SRR959718 4 0.4126 -0.153 0.008 0 0.000 0.624 0.008 0.360
#> SRR959719 4 0.4150 -0.192 0.008 0 0.000 0.616 0.008 0.368
#> SRR959720 6 0.4461 0.636 0.000 0 0.000 0.404 0.032 0.564
#> SRR959721 4 0.3684 0.792 0.372 0 0.000 0.628 0.000 0.000
#> SRR959722 4 0.3847 0.715 0.456 0 0.000 0.544 0.000 0.000
#> SRR959723 4 0.3810 0.750 0.428 0 0.000 0.572 0.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0260 0.895 0.992 0 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.902 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0458 0.887 0.984 0 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR959730 6 0.3871 0.842 0.000 0 0.000 0.148 0.084 0.768
#> SRR959731 6 0.4187 0.835 0.000 0 0.000 0.168 0.096 0.736
#> SRR959732 6 0.3908 0.844 0.000 0 0.000 0.132 0.100 0.768
#> SRR959733 4 0.4101 0.779 0.308 0 0.000 0.664 0.000 0.028
#> SRR959734 4 0.4074 0.783 0.324 0 0.000 0.656 0.004 0.016
#> SRR959735 4 0.3774 0.788 0.328 0 0.000 0.664 0.000 0.008
#> SRR959736 6 0.2201 0.861 0.000 0 0.000 0.028 0.076 0.896
#> SRR959737 6 0.2630 0.857 0.000 0 0.000 0.064 0.064 0.872
#> SRR959738 6 0.2122 0.862 0.000 0 0.000 0.024 0.076 0.900
#> SRR959739 6 0.1528 0.862 0.000 0 0.000 0.048 0.016 0.936
#> SRR959740 6 0.1010 0.859 0.000 0 0.000 0.036 0.004 0.960
#> SRR959741 6 0.1700 0.859 0.000 0 0.000 0.048 0.024 0.928
#> SRR959742 1 0.1610 0.815 0.916 0 0.000 0.084 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.1610 0.815 0.916 0 0.000 0.084 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.1610 0.815 0.916 0 0.000 0.084 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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.891 0.834 0.910 0.0619 0.970 0.910
#> 5 5 0.900 0.818 0.912 0.0524 0.941 0.808
#> 6 6 0.864 0.756 0.839 0.0280 0.974 0.902
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0 1 0 1 0
#> SRR959592 2 0 1 0 1 0
#> SRR959593 2 0 1 0 1 0
#> SRR959594 2 0 1 0 1 0
#> SRR959595 2 0 1 0 1 0
#> SRR959596 2 0 1 0 1 0
#> SRR959597 2 0 1 0 1 0
#> SRR959598 2 0 1 0 1 0
#> SRR959599 2 0 1 0 1 0
#> SRR959600 2 0 1 0 1 0
#> SRR959601 2 0 1 0 1 0
#> SRR959602 2 0 1 0 1 0
#> SRR959603 2 0 1 0 1 0
#> SRR959604 2 0 1 0 1 0
#> SRR959605 2 0 1 0 1 0
#> SRR959606 2 0 1 0 1 0
#> SRR959607 2 0 1 0 1 0
#> SRR959608 2 0 1 0 1 0
#> SRR959609 2 0 1 0 1 0
#> SRR959610 2 0 1 0 1 0
#> SRR959611 2 0 1 0 1 0
#> SRR959612 2 0 1 0 1 0
#> SRR959613 2 0 1 0 1 0
#> SRR959614 2 0 1 0 1 0
#> SRR959615 2 0 1 0 1 0
#> SRR959616 2 0 1 0 1 0
#> SRR959617 2 0 1 0 1 0
#> SRR959618 2 0 1 0 1 0
#> SRR959619 2 0 1 0 1 0
#> SRR959620 2 0 1 0 1 0
#> SRR959621 2 0 1 0 1 0
#> SRR959622 2 0 1 0 1 0
#> SRR959623 2 0 1 0 1 0
#> SRR959624 2 0 1 0 1 0
#> SRR959625 2 0 1 0 1 0
#> SRR959626 2 0 1 0 1 0
#> SRR959627 2 0 1 0 1 0
#> SRR959628 2 0 1 0 1 0
#> SRR959629 2 0 1 0 1 0
#> SRR959630 2 0 1 0 1 0
#> SRR959631 2 0 1 0 1 0
#> SRR959632 2 0 1 0 1 0
#> SRR959633 2 0 1 0 1 0
#> SRR959634 2 0 1 0 1 0
#> SRR959635 2 0 1 0 1 0
#> SRR959636 2 0 1 0 1 0
#> SRR959637 2 0 1 0 1 0
#> SRR959638 2 0 1 0 1 0
#> SRR959639 2 0 1 0 1 0
#> SRR959640 2 0 1 0 1 0
#> SRR959641 2 0 1 0 1 0
#> SRR959642 2 0 1 0 1 0
#> SRR959643 2 0 1 0 1 0
#> SRR959644 2 0 1 0 1 0
#> SRR959645 2 0 1 0 1 0
#> SRR959646 2 0 1 0 1 0
#> SRR959647 2 0 1 0 1 0
#> SRR959648 2 0 1 0 1 0
#> SRR959649 3 0 1 0 0 1
#> SRR959650 3 0 1 0 0 1
#> SRR959651 3 0 1 0 0 1
#> SRR959652 3 0 1 0 0 1
#> SRR959653 3 0 1 0 0 1
#> SRR959654 3 0 1 0 0 1
#> SRR959655 3 0 1 0 0 1
#> SRR959656 3 0 1 0 0 1
#> SRR959657 3 0 1 0 0 1
#> SRR959658 3 0 1 0 0 1
#> SRR959659 3 0 1 0 0 1
#> SRR959660 3 0 1 0 0 1
#> SRR959661 3 0 1 0 0 1
#> SRR959662 3 0 1 0 0 1
#> SRR959663 3 0 1 0 0 1
#> SRR959664 3 0 1 0 0 1
#> SRR959665 3 0 1 0 0 1
#> SRR959666 3 0 1 0 0 1
#> SRR959667 3 0 1 0 0 1
#> SRR959668 3 0 1 0 0 1
#> SRR959669 3 0 1 0 0 1
#> SRR959670 3 0 1 0 0 1
#> SRR959671 3 0 1 0 0 1
#> SRR959672 3 0 1 0 0 1
#> SRR959673 3 0 1 0 0 1
#> SRR959674 3 0 1 0 0 1
#> SRR959675 3 0 1 0 0 1
#> SRR959676 3 0 1 0 0 1
#> SRR959677 3 0 1 0 0 1
#> SRR959678 3 0 1 0 0 1
#> SRR959679 3 0 1 0 0 1
#> SRR959680 3 0 1 0 0 1
#> SRR959681 3 0 1 0 0 1
#> SRR959682 3 0 1 0 0 1
#> SRR959683 3 0 1 0 0 1
#> SRR959684 3 0 1 0 0 1
#> SRR959686 3 0 1 0 0 1
#> SRR959685 3 0 1 0 0 1
#> SRR959688 3 0 1 0 0 1
#> SRR959687 3 0 1 0 0 1
#> SRR959690 3 0 1 0 0 1
#> SRR959689 3 0 1 0 0 1
#> SRR959691 3 0 1 0 0 1
#> SRR959692 3 0 1 0 0 1
#> SRR959693 3 0 1 0 0 1
#> SRR959694 3 0 1 0 0 1
#> SRR959695 3 0 1 0 0 1
#> SRR959696 3 0 1 0 0 1
#> SRR959698 1 0 1 1 0 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959626 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959627 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959628 2 0.0188 0.997 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959650 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959651 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959652 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959653 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959654 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959655 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959656 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959657 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959658 3 0.0188 0.913 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959659 3 0.0921 0.911 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959660 3 0.0188 0.913 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959661 3 0.2530 0.886 0.000 0.000 0.888 0.112
#> SRR959662 3 0.0707 0.912 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR959663 3 0.0592 0.913 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959664 3 0.2149 0.897 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR959665 3 0.1118 0.910 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR959666 3 0.0592 0.912 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959667 3 0.2530 0.887 0.000 0.000 0.888 0.112
#> SRR959668 3 0.2216 0.895 0.000 0.000 0.908 0.092
#> SRR959669 3 0.1792 0.902 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR959670 3 0.3123 0.867 0.000 0.000 0.844 0.156
#> SRR959671 3 0.3024 0.870 0.000 0.000 0.852 0.148
#> SRR959672 3 0.3074 0.869 0.000 0.000 0.848 0.152
#> SRR959673 3 0.0921 0.911 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959674 3 0.0188 0.913 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959675 3 0.0336 0.912 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959676 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959677 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959678 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959679 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959680 3 0.0188 0.913 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959681 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959682 3 0.4992 0.588 0.000 0.000 0.524 0.476
#> SRR959683 3 0.4679 0.732 0.000 0.000 0.648 0.352
#> SRR959684 3 0.4933 0.646 0.000 0.000 0.568 0.432
#> SRR959686 3 0.2149 0.897 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR959685 3 0.2149 0.897 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR959688 3 0.4643 0.740 0.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR959687 3 0.1022 0.910 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR959690 3 0.4624 0.741 0.000 0.000 0.660 0.340
#> SRR959689 3 0.4661 0.736 0.000 0.000 0.652 0.348
#> SRR959691 3 0.4992 0.592 0.000 0.000 0.524 0.476
#> SRR959692 3 0.4972 0.619 0.000 0.000 0.544 0.456
#> SRR959693 3 0.4746 0.717 0.000 0.000 0.632 0.368
#> SRR959694 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959695 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959696 3 0.0469 0.912 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959698 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1118 0.755 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR959699 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0336 0.759 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959701 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0817 0.758 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR959705 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.1637 0.749 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR959707 1 0.2704 0.719 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR959708 1 0.1940 0.744 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR959709 1 0.4382 0.435 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR959710 1 0.3837 0.612 0.776 0.000 0.000 0.224
#> SRR959711 1 0.2973 0.705 0.856 0.000 0.000 0.144
#> SRR959712 1 0.4382 0.451 0.704 0.000 0.000 0.296
#> SRR959713 1 0.3726 0.630 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR959714 1 0.2814 0.715 0.868 0.000 0.000 0.132
#> SRR959715 1 0.4933 -0.225 0.568 0.000 0.000 0.432
#> SRR959716 1 0.4948 -0.254 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR959717 1 0.4164 0.532 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR959718 1 0.4996 -0.483 0.516 0.000 0.000 0.484
#> SRR959719 1 0.4999 -0.492 0.508 0.000 0.000 0.492
#> SRR959720 4 0.4972 0.638 0.456 0.000 0.000 0.544
#> SRR959721 1 0.3610 0.643 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR959722 1 0.3356 0.672 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR959723 1 0.2760 0.714 0.872 0.000 0.000 0.128
#> SRR959724 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0707 0.758 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR959729 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.4661 0.887 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR959731 4 0.4804 0.843 0.384 0.000 0.000 0.616
#> SRR959732 4 0.4605 0.882 0.336 0.000 0.000 0.664
#> SRR959733 1 0.4500 0.386 0.684 0.000 0.000 0.316
#> SRR959734 1 0.4008 0.578 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR959735 1 0.4008 0.579 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR959736 1 0.4994 -0.436 0.520 0.000 0.000 0.480
#> SRR959737 4 0.4661 0.885 0.348 0.000 0.000 0.652
#> SRR959738 4 0.3610 0.655 0.200 0.000 0.000 0.800
#> SRR959739 4 0.4624 0.886 0.340 0.000 0.000 0.660
#> SRR959740 4 0.4713 0.883 0.360 0.000 0.000 0.640
#> SRR959741 4 0.4746 0.872 0.368 0.000 0.000 0.632
#> SRR959742 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.758 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0162 0.9965 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959626 2 0.0162 0.9965 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959627 2 0.0162 0.9965 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959628 2 0.0162 0.9965 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9997 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0566 0.8683 0.000 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR959650 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959651 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959652 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959653 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959654 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959655 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959656 3 0.0324 0.8679 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR959657 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959658 3 0.1893 0.8606 0.000 0.000 0.928 0.024 0.048
#> SRR959659 3 0.2824 0.8385 0.000 0.000 0.872 0.032 0.096
#> SRR959660 3 0.1981 0.8598 0.000 0.000 0.924 0.028 0.048
#> SRR959661 3 0.4687 0.5430 0.000 0.000 0.636 0.028 0.336
#> SRR959662 3 0.2628 0.8438 0.000 0.000 0.884 0.028 0.088
#> SRR959663 3 0.1965 0.8606 0.000 0.000 0.924 0.024 0.052
#> SRR959664 3 0.4763 0.5499 0.000 0.000 0.632 0.032 0.336
#> SRR959665 3 0.3476 0.7734 0.000 0.000 0.804 0.020 0.176
#> SRR959666 3 0.2707 0.8407 0.000 0.000 0.876 0.024 0.100
#> SRR959667 3 0.4763 0.5426 0.000 0.000 0.632 0.032 0.336
#> SRR959668 3 0.4475 0.6512 0.000 0.000 0.692 0.032 0.276
#> SRR959669 3 0.4329 0.6857 0.000 0.000 0.716 0.032 0.252
#> SRR959670 5 0.4982 0.0657 0.000 0.000 0.412 0.032 0.556
#> SRR959671 3 0.5048 0.1487 0.000 0.000 0.492 0.032 0.476
#> SRR959672 5 0.5042 -0.1247 0.000 0.000 0.460 0.032 0.508
#> SRR959673 3 0.2795 0.8383 0.000 0.000 0.872 0.028 0.100
#> SRR959674 3 0.2260 0.8544 0.000 0.000 0.908 0.028 0.064
#> SRR959675 3 0.1670 0.8634 0.000 0.000 0.936 0.012 0.052
#> SRR959676 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959677 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959678 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959679 3 0.0510 0.8680 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959680 3 0.1300 0.8654 0.000 0.000 0.956 0.016 0.028
#> SRR959681 3 0.0324 0.8679 0.000 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR959682 5 0.1697 0.8348 0.000 0.000 0.008 0.060 0.932
#> SRR959683 5 0.1478 0.8288 0.000 0.000 0.064 0.000 0.936
#> SRR959684 5 0.0451 0.8567 0.000 0.000 0.008 0.004 0.988
#> SRR959686 3 0.4808 0.5266 0.000 0.000 0.620 0.032 0.348
#> SRR959685 3 0.4747 0.5564 0.000 0.000 0.636 0.032 0.332
#> SRR959688 5 0.0807 0.8560 0.000 0.000 0.012 0.012 0.976
#> SRR959687 3 0.3495 0.7955 0.000 0.000 0.816 0.032 0.152
#> SRR959690 5 0.0451 0.8555 0.000 0.000 0.008 0.004 0.988
#> SRR959689 5 0.0451 0.8573 0.000 0.000 0.008 0.004 0.988
#> SRR959691 5 0.0992 0.8512 0.000 0.000 0.008 0.024 0.968
#> SRR959692 5 0.0566 0.8571 0.000 0.000 0.012 0.004 0.984
#> SRR959693 5 0.0566 0.8582 0.000 0.000 0.012 0.004 0.984
#> SRR959694 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959695 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959696 3 0.0162 0.8674 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.1341 0.7814 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0404 0.7925 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.1608 0.7788 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.3048 0.7204 0.820 0.000 0.000 0.176 0.004
#> SRR959707 1 0.3741 0.6367 0.732 0.000 0.000 0.264 0.004
#> SRR959708 1 0.3160 0.7118 0.808 0.000 0.000 0.188 0.004
#> SRR959709 1 0.4451 0.0389 0.504 0.000 0.000 0.492 0.004
#> SRR959710 1 0.4331 0.3981 0.596 0.000 0.000 0.400 0.004
#> SRR959711 1 0.3790 0.6310 0.724 0.000 0.000 0.272 0.004
#> SRR959712 4 0.4430 0.0681 0.456 0.000 0.000 0.540 0.004
#> SRR959713 1 0.4321 0.4118 0.600 0.000 0.000 0.396 0.004
#> SRR959714 1 0.3491 0.6799 0.768 0.000 0.000 0.228 0.004
#> SRR959715 4 0.3586 0.6651 0.264 0.000 0.000 0.736 0.000
#> SRR959716 4 0.3561 0.6759 0.260 0.000 0.000 0.740 0.000
#> SRR959717 1 0.4256 0.2854 0.564 0.000 0.000 0.436 0.000
#> SRR959718 4 0.3395 0.7129 0.236 0.000 0.000 0.764 0.000
#> SRR959719 4 0.3427 0.7483 0.192 0.000 0.000 0.796 0.012
#> SRR959720 4 0.2471 0.7758 0.136 0.000 0.000 0.864 0.000
#> SRR959721 1 0.4238 0.4681 0.628 0.000 0.000 0.368 0.004
#> SRR959722 1 0.3876 0.5633 0.684 0.000 0.000 0.316 0.000
#> SRR959723 1 0.3109 0.6971 0.800 0.000 0.000 0.200 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0162 0.7913 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959726 1 0.0162 0.7913 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.1571 0.7826 0.936 0.000 0.000 0.060 0.004
#> SRR959729 1 0.0404 0.7926 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR959728 1 0.0609 0.7921 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR959730 4 0.1205 0.7833 0.040 0.000 0.000 0.956 0.004
#> SRR959731 4 0.1571 0.7902 0.060 0.000 0.000 0.936 0.004
#> SRR959732 4 0.1331 0.7826 0.040 0.000 0.000 0.952 0.008
#> SRR959733 4 0.4450 -0.0850 0.488 0.000 0.000 0.508 0.004
#> SRR959734 1 0.4383 0.3346 0.572 0.000 0.000 0.424 0.004
#> SRR959735 1 0.4397 0.3140 0.564 0.000 0.000 0.432 0.004
#> SRR959736 4 0.3461 0.6838 0.224 0.000 0.000 0.772 0.004
#> SRR959737 4 0.2130 0.7906 0.080 0.000 0.000 0.908 0.012
#> SRR959738 4 0.4306 0.4466 0.012 0.000 0.000 0.660 0.328
#> SRR959739 4 0.1331 0.7826 0.040 0.000 0.000 0.952 0.008
#> SRR959740 4 0.1557 0.7861 0.052 0.000 0.000 0.940 0.008
#> SRR959741 4 0.1831 0.7879 0.076 0.000 0.000 0.920 0.004
#> SRR959742 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.7915 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0162 0.7923 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959612 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959613 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959614 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959615 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959616 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959618 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959620 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.1863 0.90087 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.1863 0.90087 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.1863 0.90087 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.1863 0.90087 0.000 0.896 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0363 0.98368 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0260 0.98672 0.000 0.992 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0363 0.98368 0.000 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959643 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959644 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959645 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959646 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959648 2 0.0000 0.99266 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959649 3 0.3563 0.73655 0.000 0.000 0.664 0.000 0.000 NA
#> SRR959650 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959651 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959652 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959653 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959654 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959655 3 0.3747 0.72741 0.000 0.000 0.604 0.000 0.000 NA
#> SRR959656 3 0.3828 0.71658 0.000 0.000 0.560 0.000 0.000 NA
#> SRR959657 3 0.3828 0.71622 0.000 0.000 0.560 0.000 0.000 NA
#> SRR959658 3 0.2278 0.73507 0.000 0.000 0.868 0.000 0.004 NA
#> SRR959659 3 0.2009 0.71922 0.000 0.000 0.908 0.000 0.024 NA
#> SRR959660 3 0.2446 0.73354 0.000 0.000 0.864 0.000 0.012 NA
#> SRR959661 3 0.3133 0.55206 0.000 0.000 0.780 0.000 0.212 NA
#> SRR959662 3 0.1088 0.69814 0.000 0.000 0.960 0.000 0.024 NA
#> SRR959663 3 0.1700 0.72789 0.000 0.000 0.916 0.000 0.004 NA
#> SRR959664 3 0.3254 0.56579 0.000 0.000 0.816 0.000 0.136 NA
#> SRR959665 3 0.3806 0.67292 0.000 0.000 0.772 0.000 0.076 NA
#> SRR959666 3 0.1564 0.71053 0.000 0.000 0.936 0.000 0.024 NA
#> SRR959667 3 0.2823 0.55566 0.000 0.000 0.796 0.000 0.204 NA
#> SRR959668 3 0.2340 0.60899 0.000 0.000 0.852 0.000 0.148 NA
#> SRR959669 3 0.2147 0.63940 0.000 0.000 0.896 0.000 0.084 NA
#> SRR959670 3 0.4773 0.14091 0.000 0.000 0.556 0.000 0.388 NA
#> SRR959671 3 0.4420 0.32895 0.000 0.000 0.644 0.000 0.308 NA
#> SRR959672 3 0.4538 0.27148 0.000 0.000 0.612 0.000 0.340 NA
#> SRR959673 3 0.1930 0.70753 0.000 0.000 0.916 0.000 0.036 NA
#> SRR959674 3 0.1594 0.71639 0.000 0.000 0.932 0.000 0.016 NA
#> SRR959675 3 0.3200 0.73643 0.000 0.000 0.788 0.000 0.016 NA
#> SRR959676 3 0.3833 0.71512 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959677 3 0.3695 0.73020 0.000 0.000 0.624 0.000 0.000 NA
#> SRR959678 3 0.3765 0.72528 0.000 0.000 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR959679 3 0.3101 0.74054 0.000 0.000 0.756 0.000 0.000 NA
#> SRR959680 3 0.2854 0.74085 0.000 0.000 0.792 0.000 0.000 NA
#> SRR959681 3 0.3717 0.73023 0.000 0.000 0.616 0.000 0.000 NA
#> SRR959682 5 0.4413 0.82096 0.000 0.000 0.084 0.036 0.760 NA
#> SRR959683 5 0.2147 0.89794 0.000 0.000 0.084 0.000 0.896 NA
#> SRR959684 5 0.1528 0.93426 0.000 0.000 0.016 0.000 0.936 NA
#> SRR959686 3 0.3354 0.55468 0.000 0.000 0.796 0.000 0.168 NA
#> SRR959685 3 0.3014 0.58278 0.000 0.000 0.832 0.000 0.132 NA
#> SRR959688 5 0.1080 0.93996 0.000 0.000 0.032 0.004 0.960 NA
#> SRR959687 3 0.1152 0.68092 0.000 0.000 0.952 0.000 0.044 NA
#> SRR959690 5 0.0508 0.93827 0.000 0.000 0.012 0.004 0.984 NA
#> SRR959689 5 0.0692 0.94059 0.000 0.000 0.020 0.000 0.976 NA
#> SRR959691 5 0.1442 0.91354 0.000 0.000 0.004 0.012 0.944 NA
#> SRR959692 5 0.0622 0.93607 0.000 0.000 0.008 0.000 0.980 NA
#> SRR959693 5 0.2058 0.92711 0.000 0.000 0.036 0.000 0.908 NA
#> SRR959694 3 0.3838 0.71303 0.000 0.000 0.552 0.000 0.000 NA
#> SRR959695 3 0.3838 0.71303 0.000 0.000 0.552 0.000 0.000 NA
#> SRR959696 3 0.3833 0.71478 0.000 0.000 0.556 0.000 0.000 NA
#> SRR959698 1 0.0363 0.77352 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959697 1 0.2956 0.73383 0.848 0.000 0.000 0.088 0.000 NA
#> SRR959699 1 0.0363 0.77352 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.1257 0.77213 0.952 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> SRR959701 1 0.0622 0.76923 0.980 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR959702 1 0.0458 0.77278 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959703 1 0.0508 0.77090 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959704 1 0.2629 0.73765 0.868 0.000 0.000 0.092 0.000 NA
#> SRR959705 1 0.0508 0.77090 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959706 1 0.4685 0.56593 0.664 0.000 0.000 0.240 0.000 NA
#> SRR959707 1 0.5341 0.39194 0.556 0.000 0.000 0.312 0.000 NA
#> SRR959708 1 0.4813 0.54521 0.648 0.000 0.000 0.248 0.000 NA
#> SRR959709 4 0.5294 0.19875 0.356 0.000 0.000 0.532 0.000 NA
#> SRR959710 4 0.5585 -0.05178 0.416 0.000 0.000 0.444 0.000 NA
#> SRR959711 1 0.5334 0.37596 0.552 0.000 0.000 0.320 0.000 NA
#> SRR959712 4 0.5354 0.24806 0.316 0.000 0.000 0.552 0.000 NA
#> SRR959713 1 0.5587 0.02312 0.432 0.000 0.000 0.428 0.000 NA
#> SRR959714 1 0.5138 0.48017 0.604 0.000 0.000 0.268 0.000 NA
#> SRR959715 4 0.3422 0.58100 0.176 0.000 0.000 0.788 0.000 NA
#> SRR959716 4 0.3841 0.57591 0.168 0.000 0.000 0.764 0.000 NA
#> SRR959717 4 0.5414 0.02495 0.416 0.000 0.000 0.468 0.000 NA
#> SRR959718 4 0.3202 0.59849 0.176 0.000 0.000 0.800 0.000 NA
#> SRR959719 4 0.2512 0.61242 0.116 0.000 0.000 0.868 0.008 NA
#> SRR959720 4 0.3155 0.63106 0.068 0.000 0.000 0.840 0.004 NA
#> SRR959721 1 0.5507 0.07832 0.448 0.000 0.000 0.424 0.000 NA
#> SRR959722 1 0.5409 0.30011 0.524 0.000 0.000 0.348 0.000 NA
#> SRR959723 1 0.4573 0.53336 0.672 0.000 0.000 0.244 0.000 NA
#> SRR959724 1 0.0713 0.77621 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959725 1 0.1649 0.76935 0.932 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> SRR959726 1 0.1572 0.77067 0.936 0.000 0.000 0.028 0.000 NA
#> SRR959727 1 0.3419 0.72322 0.812 0.000 0.000 0.104 0.000 NA
#> SRR959729 1 0.1720 0.77392 0.928 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> SRR959728 1 0.1649 0.77442 0.932 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> SRR959730 4 0.3110 0.56406 0.000 0.000 0.000 0.792 0.012 NA
#> SRR959731 4 0.3030 0.58568 0.008 0.000 0.000 0.816 0.008 NA
#> SRR959732 4 0.3320 0.55334 0.000 0.000 0.000 0.772 0.016 NA
#> SRR959733 4 0.5490 0.17651 0.344 0.000 0.000 0.516 0.000 NA
#> SRR959734 4 0.5578 -0.00445 0.404 0.000 0.000 0.456 0.000 NA
#> SRR959735 4 0.5572 0.01021 0.396 0.000 0.000 0.464 0.000 NA
#> SRR959736 4 0.5165 0.57705 0.128 0.000 0.000 0.672 0.024 NA
#> SRR959737 4 0.3351 0.61901 0.028 0.000 0.000 0.828 0.024 NA
#> SRR959738 4 0.5525 0.04574 0.004 0.000 0.000 0.484 0.396 NA
#> SRR959739 4 0.3483 0.54602 0.000 0.000 0.000 0.748 0.016 NA
#> SRR959740 4 0.3801 0.56749 0.016 0.000 0.000 0.740 0.012 NA
#> SRR959741 4 0.3688 0.58214 0.028 0.000 0.000 0.768 0.008 NA
#> SRR959742 1 0.0603 0.76930 0.980 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959743 1 0.0363 0.77212 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959744 1 0.0146 0.77447 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.4729 0.527 0.527
#> 3 3 0.943 0.984 0.990 0.4099 0.804 0.629
#> 4 4 0.909 0.925 0.935 0.0599 0.965 0.896
#> 5 5 0.856 0.797 0.833 0.0527 0.950 0.833
#> 6 6 0.872 0.804 0.847 0.0361 0.958 0.834
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
#> SRR959550 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959592 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959593 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959594 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959595 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959596 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959597 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959598 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959599 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959600 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959601 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959602 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959603 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959604 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959605 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959606 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959607 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959608 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959609 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959610 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959611 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959612 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959613 2 0.118 0.985 0.016 0.984
#> SRR959614 2 0.118 0.985 0.016 0.984
#> SRR959615 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959616 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959617 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959618 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959619 2 0.118 0.985 0.016 0.984
#> SRR959620 2 0.118 0.985 0.016 0.984
#> SRR959621 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959622 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959623 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959624 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959625 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959626 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959627 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959628 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959629 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959630 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959631 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959632 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959633 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959634 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959635 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959636 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959637 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959638 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959639 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959640 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959641 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959642 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959643 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959644 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959645 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959646 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959647 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959648 2 0.000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959649 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959650 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959651 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959652 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959653 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959654 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959655 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959656 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959657 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959658 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959659 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959660 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959661 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959662 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959663 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959664 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959665 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959666 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959667 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959668 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959669 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959670 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959671 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959672 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959673 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959674 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959675 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959676 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959677 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959678 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959679 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959680 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959681 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959682 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959683 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959684 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959686 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959685 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959688 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959687 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959690 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959689 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959691 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959692 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959693 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959694 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959695 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959696 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959697 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959699 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959700 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959701 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959702 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959703 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959704 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959705 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959706 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959707 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959708 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959709 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959710 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959711 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959712 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959713 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959714 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959715 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959716 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959717 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959718 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959719 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959720 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959722 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959723 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959724 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959725 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959726 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959727 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959729 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959728 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959730 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959731 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959732 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959734 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959735 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959736 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959737 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959738 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959739 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959740 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959741 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959743 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959744 1 0.000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR959614 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR959620 2 0.0237 0.996 0.000 0.996 0.004
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959659 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959660 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959661 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959662 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959663 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959664 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959665 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959666 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959667 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959668 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959669 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959670 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959671 3 0.1964 0.944 0.056 0.000 0.944
#> SRR959672 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959673 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959674 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959675 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959676 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959680 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959682 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959683 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959684 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959686 3 0.0237 0.971 0.004 0.000 0.996
#> SRR959685 3 0.0747 0.965 0.016 0.000 0.984
#> SRR959688 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959687 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR959690 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959689 3 0.2959 0.915 0.100 0.000 0.900
#> SRR959691 3 0.3340 0.896 0.120 0.000 0.880
#> SRR959692 3 0.3340 0.896 0.120 0.000 0.880
#> SRR959693 3 0.3267 0.900 0.116 0.000 0.884
#> SRR959694 3 0.0747 0.966 0.016 0.000 0.984
#> SRR959695 3 0.0424 0.969 0.008 0.000 0.992
#> SRR959696 3 0.1860 0.947 0.052 0.000 0.948
#> SRR959698 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959713 1 0.0592 0.990 0.988 0.000 0.012
#> SRR959714 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0592 0.990 0.988 0.000 0.012
#> SRR959719 1 0.0237 0.993 0.996 0.000 0.004
#> SRR959720 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959721 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959731 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959732 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959733 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959734 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959735 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959736 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959737 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959738 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959739 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959740 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959741 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
#> SRR959742 1 0.0237 0.993 0.996 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.0000 0.994 1.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0747 0.989 0.984 0.000 0.016
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0657 0.983 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR959614 2 0.0657 0.983 0.000 0.984 0.004 0.012
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0779 0.979 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR959620 2 0.0779 0.979 0.000 0.980 0.004 0.016
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0817 0.936 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959650 3 0.0921 0.931 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959651 3 0.0921 0.931 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959652 3 0.0921 0.931 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959653 3 0.0921 0.931 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959654 3 0.0707 0.933 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR959655 3 0.0817 0.930 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959656 3 0.0817 0.934 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959657 3 0.0817 0.930 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959658 3 0.0188 0.937 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959659 3 0.0469 0.936 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959660 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959661 3 0.1118 0.924 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR959662 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959663 3 0.0469 0.937 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959664 3 0.1940 0.876 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR959665 3 0.1637 0.897 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR959666 3 0.0469 0.936 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959667 3 0.1022 0.925 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR959668 3 0.0817 0.931 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959669 3 0.1792 0.887 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR959670 4 0.4907 0.784 0.000 0.000 0.420 0.580
#> SRR959671 3 0.5000 -0.619 0.000 0.000 0.504 0.496
#> SRR959672 4 0.4877 0.805 0.000 0.000 0.408 0.592
#> SRR959673 3 0.1022 0.926 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR959674 3 0.0921 0.928 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR959675 3 0.0592 0.934 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959676 3 0.0592 0.934 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959677 3 0.0592 0.935 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959678 3 0.0336 0.938 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR959679 3 0.0000 0.937 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0188 0.937 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959681 3 0.0188 0.937 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959682 4 0.4356 0.897 0.000 0.000 0.292 0.708
#> SRR959683 4 0.3975 0.866 0.000 0.000 0.240 0.760
#> SRR959684 4 0.4222 0.891 0.000 0.000 0.272 0.728
#> SRR959686 3 0.2216 0.851 0.000 0.000 0.908 0.092
#> SRR959685 3 0.2081 0.870 0.000 0.000 0.916 0.084
#> SRR959688 4 0.4713 0.874 0.000 0.000 0.360 0.640
#> SRR959687 3 0.1716 0.892 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR959690 4 0.4543 0.895 0.000 0.000 0.324 0.676
#> SRR959689 4 0.4713 0.875 0.000 0.000 0.360 0.640
#> SRR959691 4 0.4222 0.888 0.000 0.000 0.272 0.728
#> SRR959692 4 0.4304 0.878 0.000 0.000 0.284 0.716
#> SRR959693 4 0.4477 0.847 0.000 0.000 0.312 0.688
#> SRR959694 3 0.1389 0.921 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR959695 3 0.1211 0.924 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR959696 3 0.2081 0.890 0.000 0.000 0.916 0.084
#> SRR959698 1 0.2345 0.896 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR959697 1 0.2011 0.901 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR959699 1 0.2345 0.896 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR959700 1 0.2149 0.900 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR959701 1 0.2530 0.890 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR959702 1 0.2345 0.896 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR959703 1 0.2530 0.890 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR959704 1 0.2469 0.892 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR959705 1 0.2530 0.890 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR959706 1 0.0707 0.911 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR959707 1 0.0592 0.911 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR959708 1 0.0336 0.911 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959709 1 0.0188 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959710 1 0.0336 0.911 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959711 1 0.0336 0.912 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959712 1 0.2654 0.885 0.888 0.000 0.004 0.108
#> SRR959713 1 0.2197 0.895 0.916 0.000 0.004 0.080
#> SRR959714 1 0.0817 0.911 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR959715 1 0.0469 0.912 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959716 1 0.0469 0.911 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959717 1 0.0469 0.911 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR959718 1 0.2266 0.894 0.912 0.000 0.004 0.084
#> SRR959719 1 0.2334 0.893 0.908 0.000 0.004 0.088
#> SRR959720 1 0.3257 0.862 0.844 0.000 0.004 0.152
#> SRR959721 1 0.0188 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959722 1 0.0188 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959723 1 0.0188 0.911 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959724 1 0.2281 0.897 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR959725 1 0.2469 0.892 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR959726 1 0.2530 0.893 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR959727 1 0.2345 0.896 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR959729 1 0.2011 0.905 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR959728 1 0.1474 0.907 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR959730 1 0.3626 0.840 0.812 0.000 0.004 0.184
#> SRR959731 1 0.3402 0.853 0.832 0.000 0.004 0.164
#> SRR959732 1 0.3751 0.832 0.800 0.000 0.004 0.196
#> SRR959733 1 0.2654 0.885 0.888 0.000 0.004 0.108
#> SRR959734 1 0.2654 0.885 0.888 0.000 0.004 0.108
#> SRR959735 1 0.2654 0.885 0.888 0.000 0.004 0.108
#> SRR959736 1 0.3626 0.839 0.812 0.000 0.004 0.184
#> SRR959737 1 0.3626 0.839 0.812 0.000 0.004 0.184
#> SRR959738 1 0.3668 0.837 0.808 0.000 0.004 0.188
#> SRR959739 1 0.3945 0.815 0.780 0.000 0.004 0.216
#> SRR959740 1 0.3908 0.819 0.784 0.000 0.004 0.212
#> SRR959741 1 0.4313 0.772 0.736 0.000 0.004 0.260
#> SRR959742 1 0.2760 0.890 0.872 0.000 0.000 0.128
#> SRR959743 1 0.2647 0.889 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR959744 1 0.3494 0.885 0.824 0.000 0.004 0.172
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0290 0.9910 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959607 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0566 0.9831 0.000 0.984 0.004 0.000 0.012
#> SRR959614 2 0.0566 0.9831 0.000 0.984 0.004 0.000 0.012
#> SRR959615 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0671 0.9794 0.000 0.980 0.004 0.000 0.016
#> SRR959620 2 0.0671 0.9794 0.000 0.980 0.004 0.000 0.016
#> SRR959621 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9985 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2077 0.7320 0.008 0.000 0.908 0.000 0.084
#> SRR959650 3 0.0912 0.7077 0.016 0.000 0.972 0.000 0.012
#> SRR959651 3 0.1018 0.7056 0.016 0.000 0.968 0.000 0.016
#> SRR959652 3 0.0510 0.7004 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0510 0.7004 0.016 0.000 0.984 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.1571 0.7304 0.004 0.000 0.936 0.000 0.060
#> SRR959655 3 0.0798 0.7060 0.016 0.000 0.976 0.000 0.008
#> SRR959656 3 0.1281 0.7219 0.012 0.000 0.956 0.000 0.032
#> SRR959657 3 0.0807 0.7102 0.012 0.000 0.976 0.000 0.012
#> SRR959658 3 0.4587 0.7338 0.068 0.000 0.728 0.000 0.204
#> SRR959659 3 0.5530 0.7132 0.132 0.000 0.640 0.000 0.228
#> SRR959660 3 0.5504 0.7157 0.132 0.000 0.644 0.000 0.224
#> SRR959661 3 0.5778 0.6791 0.128 0.000 0.592 0.000 0.280
#> SRR959662 3 0.5549 0.7100 0.124 0.000 0.632 0.000 0.244
#> SRR959663 3 0.5695 0.7013 0.132 0.000 0.612 0.000 0.256
#> SRR959664 3 0.6218 0.5345 0.148 0.000 0.488 0.000 0.364
#> SRR959665 3 0.6121 0.6041 0.148 0.000 0.528 0.000 0.324
#> SRR959666 3 0.5604 0.7110 0.132 0.000 0.628 0.000 0.240
#> SRR959667 3 0.5793 0.6699 0.124 0.000 0.584 0.000 0.292
#> SRR959668 3 0.5641 0.6985 0.120 0.000 0.612 0.000 0.268
#> SRR959669 3 0.5917 0.6492 0.132 0.000 0.564 0.000 0.304
#> SRR959670 5 0.3001 0.8591 0.004 0.000 0.144 0.008 0.844
#> SRR959671 5 0.3596 0.7437 0.016 0.000 0.200 0.000 0.784
#> SRR959672 5 0.2513 0.8927 0.000 0.000 0.116 0.008 0.876
#> SRR959673 3 0.5711 0.6989 0.136 0.000 0.612 0.000 0.252
#> SRR959674 3 0.5762 0.6969 0.144 0.000 0.608 0.000 0.248
#> SRR959675 3 0.5770 0.6931 0.140 0.000 0.604 0.000 0.256
#> SRR959676 3 0.1522 0.7239 0.012 0.000 0.944 0.000 0.044
#> SRR959677 3 0.1251 0.7218 0.008 0.000 0.956 0.000 0.036
#> SRR959678 3 0.3055 0.7385 0.016 0.000 0.840 0.000 0.144
#> SRR959679 3 0.2470 0.7384 0.012 0.000 0.884 0.000 0.104
#> SRR959680 3 0.4289 0.7398 0.064 0.000 0.760 0.000 0.176
#> SRR959681 3 0.3409 0.7390 0.024 0.000 0.816 0.000 0.160
#> SRR959682 5 0.2026 0.8966 0.012 0.000 0.044 0.016 0.928
#> SRR959683 5 0.1908 0.8702 0.024 0.000 0.024 0.016 0.936
#> SRR959684 5 0.2026 0.8971 0.012 0.000 0.044 0.016 0.928
#> SRR959686 3 0.6238 0.5125 0.148 0.000 0.476 0.000 0.376
#> SRR959685 3 0.6164 0.5378 0.140 0.000 0.492 0.000 0.368
#> SRR959688 5 0.2352 0.9077 0.004 0.000 0.092 0.008 0.896
#> SRR959687 3 0.6194 0.5577 0.148 0.000 0.500 0.000 0.352
#> SRR959690 5 0.2284 0.9060 0.004 0.000 0.096 0.004 0.896
#> SRR959689 5 0.2392 0.9019 0.004 0.000 0.104 0.004 0.888
#> SRR959691 5 0.2095 0.9041 0.012 0.000 0.060 0.008 0.920
#> SRR959692 5 0.2364 0.8947 0.020 0.000 0.064 0.008 0.908
#> SRR959693 5 0.3131 0.8634 0.028 0.000 0.104 0.008 0.860
#> SRR959694 3 0.1668 0.6813 0.032 0.000 0.940 0.000 0.028
#> SRR959695 3 0.1485 0.6850 0.032 0.000 0.948 0.000 0.020
#> SRR959696 3 0.2067 0.6687 0.032 0.000 0.920 0.000 0.048
#> SRR959698 1 0.3586 0.8946 0.736 0.000 0.000 0.264 0.000
#> SRR959697 1 0.3932 0.8370 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR959699 1 0.3586 0.8923 0.736 0.000 0.000 0.264 0.000
#> SRR959700 1 0.3857 0.8612 0.688 0.000 0.000 0.312 0.000
#> SRR959701 1 0.3586 0.8942 0.736 0.000 0.000 0.264 0.000
#> SRR959702 1 0.3730 0.8858 0.712 0.000 0.000 0.288 0.000
#> SRR959703 1 0.3452 0.8835 0.756 0.000 0.000 0.244 0.000
#> SRR959704 1 0.3684 0.8920 0.720 0.000 0.000 0.280 0.000
#> SRR959705 1 0.3480 0.8865 0.752 0.000 0.000 0.248 0.000
#> SRR959706 4 0.4307 -0.2715 0.496 0.000 0.000 0.504 0.000
#> SRR959707 4 0.4219 0.0994 0.416 0.000 0.000 0.584 0.000
#> SRR959708 4 0.4278 -0.0674 0.452 0.000 0.000 0.548 0.000
#> SRR959709 4 0.3949 0.3886 0.332 0.000 0.000 0.668 0.000
#> SRR959710 4 0.3752 0.4762 0.292 0.000 0.000 0.708 0.000
#> SRR959711 4 0.3966 0.4132 0.336 0.000 0.000 0.664 0.000
#> SRR959712 4 0.2623 0.6644 0.096 0.000 0.004 0.884 0.016
#> SRR959713 4 0.2563 0.6480 0.120 0.000 0.000 0.872 0.008
#> SRR959714 4 0.4074 0.2862 0.364 0.000 0.000 0.636 0.000
#> SRR959715 4 0.3684 0.5017 0.280 0.000 0.000 0.720 0.000
#> SRR959716 4 0.3636 0.5064 0.272 0.000 0.000 0.728 0.000
#> SRR959717 4 0.3796 0.4654 0.300 0.000 0.000 0.700 0.000
#> SRR959718 4 0.3058 0.6623 0.096 0.000 0.000 0.860 0.044
#> SRR959719 4 0.2813 0.6652 0.084 0.000 0.000 0.876 0.040
#> SRR959720 4 0.1502 0.6597 0.004 0.000 0.000 0.940 0.056
#> SRR959721 4 0.4030 0.3329 0.352 0.000 0.000 0.648 0.000
#> SRR959722 4 0.4210 0.1125 0.412 0.000 0.000 0.588 0.000
#> SRR959723 4 0.4171 0.1815 0.396 0.000 0.000 0.604 0.000
#> SRR959724 1 0.3707 0.8895 0.716 0.000 0.000 0.284 0.000
#> SRR959725 1 0.3636 0.8928 0.728 0.000 0.000 0.272 0.000
#> SRR959726 1 0.3561 0.8937 0.740 0.000 0.000 0.260 0.000
#> SRR959727 1 0.3999 0.8183 0.656 0.000 0.000 0.344 0.000
#> SRR959729 1 0.4219 0.6377 0.584 0.000 0.000 0.416 0.000
#> SRR959728 1 0.4242 0.5649 0.572 0.000 0.000 0.428 0.000
#> SRR959730 4 0.2193 0.6521 0.008 0.000 0.000 0.900 0.092
#> SRR959731 4 0.2011 0.6531 0.004 0.000 0.000 0.908 0.088
#> SRR959732 4 0.2068 0.6510 0.004 0.000 0.000 0.904 0.092
#> SRR959733 4 0.1952 0.6628 0.084 0.000 0.004 0.912 0.000
#> SRR959734 4 0.1892 0.6636 0.080 0.000 0.004 0.916 0.000
#> SRR959735 4 0.1892 0.6636 0.080 0.000 0.004 0.916 0.000
#> SRR959736 4 0.1831 0.6529 0.000 0.000 0.004 0.920 0.076
#> SRR959737 4 0.1768 0.6545 0.000 0.000 0.004 0.924 0.072
#> SRR959738 4 0.1831 0.6533 0.000 0.000 0.004 0.920 0.076
#> SRR959739 4 0.2237 0.6518 0.008 0.000 0.004 0.904 0.084
#> SRR959740 4 0.2177 0.6548 0.008 0.000 0.004 0.908 0.080
#> SRR959741 4 0.3031 0.5982 0.016 0.000 0.004 0.852 0.128
#> SRR959742 1 0.3635 0.8434 0.748 0.000 0.004 0.248 0.000
#> SRR959743 1 0.3424 0.8524 0.760 0.000 0.000 0.240 0.000
#> SRR959744 1 0.3906 0.7896 0.704 0.000 0.004 0.292 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0291 0.9930 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR959607 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0291 0.9928 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR959614 2 0.0291 0.9928 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR959615 2 0.0146 0.9961 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959616 2 0.0146 0.9961 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959617 2 0.0146 0.9961 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959618 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0622 0.9824 0.000 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> SRR959620 2 0.0622 0.9824 0.000 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> SRR959621 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0146 0.9961 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959645 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0146 0.9959 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959647 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.9986 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.2473 0.7766 0.000 0.000 0.856 0.000 0.008 0.136
#> SRR959650 3 0.0937 0.8104 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR959651 3 0.1141 0.8152 0.000 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR959652 3 0.0858 0.8099 0.000 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR959653 3 0.0935 0.8122 0.000 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR959654 3 0.1908 0.8080 0.000 0.000 0.900 0.000 0.004 0.096
#> SRR959655 3 0.1204 0.8171 0.000 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR959656 3 0.1714 0.8107 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR959657 3 0.1444 0.8172 0.000 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR959658 3 0.3854 -0.2478 0.000 0.000 0.536 0.000 0.000 0.464
#> SRR959659 6 0.4045 0.7868 0.000 0.000 0.312 0.000 0.024 0.664
#> SRR959660 6 0.3907 0.6285 0.000 0.000 0.408 0.000 0.004 0.588
#> SRR959661 6 0.4478 0.8138 0.000 0.000 0.244 0.000 0.076 0.680
#> SRR959662 6 0.4028 0.7772 0.000 0.000 0.308 0.000 0.024 0.668
#> SRR959663 6 0.4392 0.7358 0.000 0.000 0.332 0.000 0.040 0.628
#> SRR959664 6 0.4657 0.7429 0.000 0.000 0.136 0.000 0.176 0.688
#> SRR959665 6 0.4175 0.7859 0.000 0.000 0.156 0.000 0.104 0.740
#> SRR959666 6 0.3672 0.7784 0.000 0.000 0.304 0.000 0.008 0.688
#> SRR959667 6 0.4853 0.7850 0.000 0.000 0.248 0.000 0.108 0.644
#> SRR959668 6 0.4902 0.7622 0.000 0.000 0.304 0.000 0.088 0.608
#> SRR959669 6 0.4918 0.7771 0.000 0.000 0.232 0.000 0.124 0.644
#> SRR959670 5 0.3284 0.8733 0.000 0.000 0.020 0.000 0.784 0.196
#> SRR959671 5 0.3964 0.7969 0.000 0.000 0.044 0.000 0.724 0.232
#> SRR959672 5 0.2932 0.9078 0.000 0.000 0.016 0.000 0.820 0.164
#> SRR959673 6 0.3840 0.8018 0.000 0.000 0.284 0.000 0.020 0.696
#> SRR959674 6 0.3799 0.8060 0.000 0.000 0.276 0.000 0.020 0.704
#> SRR959675 6 0.3778 0.8012 0.000 0.000 0.288 0.000 0.016 0.696
#> SRR959676 3 0.1556 0.8162 0.000 0.000 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR959677 3 0.1714 0.8080 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR959678 3 0.3394 0.6165 0.000 0.000 0.752 0.000 0.012 0.236
#> SRR959679 3 0.2994 0.6696 0.000 0.000 0.788 0.000 0.004 0.208
#> SRR959680 3 0.3789 0.0218 0.000 0.000 0.584 0.000 0.000 0.416
#> SRR959681 3 0.3629 0.5220 0.000 0.000 0.712 0.000 0.012 0.276
#> SRR959682 5 0.2278 0.9241 0.000 0.000 0.004 0.000 0.868 0.128
#> SRR959683 5 0.1700 0.8932 0.000 0.000 0.004 0.000 0.916 0.080
#> SRR959684 5 0.2234 0.9222 0.000 0.000 0.004 0.000 0.872 0.124
#> SRR959686 6 0.4200 0.7553 0.000 0.000 0.120 0.000 0.140 0.740
#> SRR959685 6 0.4526 0.7441 0.000 0.000 0.132 0.000 0.164 0.704
#> SRR959688 5 0.2378 0.9259 0.000 0.000 0.000 0.000 0.848 0.152
#> SRR959687 6 0.4159 0.7756 0.000 0.000 0.140 0.000 0.116 0.744
#> SRR959690 5 0.2178 0.9301 0.000 0.000 0.000 0.000 0.868 0.132
#> SRR959689 5 0.2260 0.9301 0.000 0.000 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR959691 5 0.2400 0.9250 0.000 0.000 0.008 0.004 0.872 0.116
#> SRR959692 5 0.2544 0.9206 0.000 0.000 0.012 0.004 0.864 0.120
#> SRR959693 5 0.2764 0.8827 0.000 0.000 0.028 0.008 0.864 0.100
#> SRR959694 3 0.1649 0.7615 0.000 0.000 0.932 0.000 0.032 0.036
#> SRR959695 3 0.1644 0.7664 0.000 0.000 0.932 0.000 0.028 0.040
#> SRR959696 3 0.1794 0.7530 0.000 0.000 0.924 0.000 0.040 0.036
#> SRR959698 1 0.1480 0.8085 0.940 0.000 0.000 0.040 0.000 0.020
#> SRR959697 1 0.2404 0.7970 0.872 0.000 0.000 0.112 0.000 0.016
#> SRR959699 1 0.1686 0.8152 0.924 0.000 0.000 0.064 0.000 0.012
#> SRR959700 1 0.2355 0.7970 0.876 0.000 0.000 0.112 0.004 0.008
#> SRR959701 1 0.1245 0.8054 0.952 0.000 0.000 0.032 0.000 0.016
#> SRR959702 1 0.1807 0.8134 0.920 0.000 0.000 0.060 0.000 0.020
#> SRR959703 1 0.1341 0.8015 0.948 0.000 0.000 0.028 0.000 0.024
#> SRR959704 1 0.1918 0.8096 0.904 0.000 0.000 0.088 0.000 0.008
#> SRR959705 1 0.1333 0.8130 0.944 0.000 0.000 0.048 0.000 0.008
#> SRR959706 1 0.4061 0.5132 0.664 0.000 0.000 0.316 0.008 0.012
#> SRR959707 4 0.4987 -0.0687 0.472 0.000 0.000 0.476 0.016 0.036
#> SRR959708 1 0.4434 0.2792 0.564 0.000 0.000 0.412 0.012 0.012
#> SRR959709 4 0.4831 0.3197 0.368 0.000 0.000 0.580 0.012 0.040
#> SRR959710 4 0.4416 0.3389 0.372 0.000 0.000 0.600 0.008 0.020
#> SRR959711 4 0.4303 0.1365 0.460 0.000 0.000 0.524 0.004 0.012
#> SRR959712 4 0.2912 0.6903 0.104 0.000 0.000 0.856 0.028 0.012
#> SRR959713 4 0.3414 0.6641 0.128 0.000 0.000 0.820 0.016 0.036
#> SRR959714 4 0.4956 0.1640 0.412 0.000 0.000 0.536 0.020 0.032
#> SRR959715 4 0.4444 0.5162 0.280 0.000 0.000 0.672 0.012 0.036
#> SRR959716 4 0.4488 0.4768 0.304 0.000 0.000 0.652 0.012 0.032
#> SRR959717 4 0.4573 0.4621 0.304 0.000 0.000 0.648 0.016 0.032
#> SRR959718 4 0.3528 0.7080 0.076 0.000 0.000 0.832 0.044 0.048
#> SRR959719 4 0.3434 0.7122 0.056 0.000 0.000 0.840 0.052 0.052
#> SRR959720 4 0.2806 0.7111 0.012 0.000 0.000 0.872 0.056 0.060
#> SRR959721 4 0.4680 0.2571 0.396 0.000 0.000 0.564 0.008 0.032
#> SRR959722 1 0.4985 0.0696 0.488 0.000 0.000 0.460 0.016 0.036
#> SRR959723 1 0.4801 0.0165 0.484 0.000 0.000 0.476 0.016 0.024
#> SRR959724 1 0.1918 0.8086 0.904 0.000 0.000 0.088 0.000 0.008
#> SRR959725 1 0.1728 0.8138 0.924 0.000 0.000 0.064 0.004 0.008
#> SRR959726 1 0.1268 0.8109 0.952 0.000 0.000 0.036 0.004 0.008
#> SRR959727 1 0.2346 0.7934 0.868 0.000 0.000 0.124 0.000 0.008
#> SRR959729 1 0.3489 0.5731 0.708 0.000 0.000 0.288 0.000 0.004
#> SRR959728 1 0.3420 0.6532 0.748 0.000 0.000 0.240 0.000 0.012
#> SRR959730 4 0.3612 0.6931 0.004 0.000 0.000 0.804 0.100 0.092
#> SRR959731 4 0.3523 0.7053 0.012 0.000 0.000 0.820 0.092 0.076
#> SRR959732 4 0.3563 0.6940 0.004 0.000 0.000 0.808 0.100 0.088
#> SRR959733 4 0.3021 0.6887 0.076 0.000 0.000 0.860 0.020 0.044
#> SRR959734 4 0.3059 0.6837 0.084 0.000 0.000 0.856 0.020 0.040
#> SRR959735 4 0.2973 0.6826 0.084 0.000 0.000 0.860 0.016 0.040
#> SRR959736 4 0.2846 0.7052 0.000 0.000 0.000 0.856 0.084 0.060
#> SRR959737 4 0.3039 0.7051 0.004 0.000 0.000 0.848 0.088 0.060
#> SRR959738 4 0.2997 0.7036 0.000 0.000 0.000 0.844 0.096 0.060
#> SRR959739 4 0.3055 0.6996 0.000 0.000 0.000 0.840 0.096 0.064
#> SRR959740 4 0.2994 0.7101 0.004 0.000 0.000 0.852 0.080 0.064
#> SRR959741 4 0.3680 0.6704 0.000 0.000 0.000 0.784 0.144 0.072
#> SRR959742 1 0.1938 0.7657 0.920 0.000 0.000 0.040 0.004 0.036
#> SRR959743 1 0.1642 0.7714 0.936 0.000 0.000 0.028 0.004 0.032
#> SRR959744 1 0.2492 0.7538 0.888 0.000 0.000 0.068 0.008 0.036
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
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 0.969 0.969 0.4715 0.527 0.527
#> 3 3 0.861 0.874 0.930 0.4095 0.805 0.631
#> 4 4 0.830 0.826 0.884 0.0764 0.897 0.711
#> 5 5 0.772 0.749 0.822 0.0293 0.979 0.926
#> 6 6 0.777 0.638 0.765 0.0246 0.966 0.881
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
#> SRR959550 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959592 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959593 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959594 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959595 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959596 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959597 2 0.1414 0.976 0.020 0.980
#> SRR959598 2 0.1633 0.973 0.024 0.976
#> SRR959599 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959600 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959601 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959602 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959603 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959604 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> SRR959605 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959606 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> SRR959607 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959608 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959609 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959610 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959611 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959612 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959613 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959614 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959615 2 0.2043 0.962 0.032 0.968
#> SRR959616 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> SRR959617 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959618 2 0.1633 0.973 0.024 0.976
#> SRR959619 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959620 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959621 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959622 2 0.1414 0.976 0.020 0.980
#> SRR959623 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959624 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959625 2 0.4690 0.903 0.100 0.900
#> SRR959626 2 0.4690 0.903 0.100 0.900
#> SRR959627 2 0.4690 0.903 0.100 0.900
#> SRR959628 2 0.6247 0.839 0.156 0.844
#> SRR959629 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959630 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959631 2 0.1414 0.976 0.020 0.980
#> SRR959632 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959633 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959634 2 0.1633 0.964 0.024 0.976
#> SRR959635 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959636 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959637 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959638 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959639 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959640 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959641 2 0.1184 0.978 0.016 0.984
#> SRR959642 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959643 2 0.2043 0.962 0.032 0.968
#> SRR959644 2 0.2043 0.959 0.032 0.968
#> SRR959645 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959646 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959647 2 0.1843 0.961 0.028 0.972
#> SRR959648 2 0.2043 0.962 0.032 0.968
#> SRR959649 1 0.1843 0.974 0.972 0.028
#> SRR959650 1 0.1414 0.973 0.980 0.020
#> SRR959651 1 0.0938 0.971 0.988 0.012
#> SRR959652 1 0.2043 0.974 0.968 0.032
#> SRR959653 1 0.1843 0.974 0.972 0.028
#> SRR959654 1 0.1843 0.974 0.972 0.028
#> SRR959655 1 0.2236 0.973 0.964 0.036
#> SRR959656 1 0.2236 0.973 0.964 0.036
#> SRR959657 1 0.2043 0.974 0.968 0.032
#> SRR959658 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959659 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959660 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959661 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959662 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959663 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959664 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959665 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959666 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959667 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959668 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959669 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959670 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959671 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959672 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959673 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959674 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959675 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959676 1 0.2043 0.974 0.968 0.032
#> SRR959677 1 0.2043 0.974 0.968 0.032
#> SRR959678 1 0.2236 0.973 0.964 0.036
#> SRR959679 1 0.2236 0.973 0.964 0.036
#> SRR959680 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959681 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959682 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959683 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959684 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959686 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959685 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959688 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959687 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959690 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959689 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959691 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959692 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959693 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959694 1 0.0938 0.972 0.988 0.012
#> SRR959695 1 0.0938 0.971 0.988 0.012
#> SRR959696 1 0.1633 0.973 0.976 0.024
#> SRR959698 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959697 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959699 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959700 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959701 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959702 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959703 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959704 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959705 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959706 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959707 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959708 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959709 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959710 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959711 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959712 1 0.1633 0.973 0.976 0.024
#> SRR959713 1 0.2043 0.966 0.968 0.032
#> SRR959714 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959715 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959716 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959717 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959718 1 0.1414 0.969 0.980 0.020
#> SRR959719 1 0.1414 0.971 0.980 0.020
#> SRR959720 1 0.2236 0.972 0.964 0.036
#> SRR959721 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959722 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959723 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959724 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959725 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959726 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959727 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959729 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959728 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959730 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959731 1 0.2423 0.972 0.960 0.040
#> SRR959732 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959733 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959734 1 0.2043 0.966 0.968 0.032
#> SRR959735 1 0.2043 0.966 0.968 0.032
#> SRR959736 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959737 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959738 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959739 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959740 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959741 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR959742 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959743 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
#> SRR959744 1 0.2236 0.965 0.964 0.036
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959592 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959593 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959594 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959595 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959596 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959597 2 0.0592 0.9765 0.000 0.988 0.012
#> SRR959598 2 0.0848 0.9739 0.008 0.984 0.008
#> SRR959599 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959600 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959601 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959602 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959603 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959604 2 0.2200 0.9546 0.004 0.940 0.056
#> SRR959605 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959606 2 0.2200 0.9546 0.004 0.940 0.056
#> SRR959607 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959608 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959609 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959610 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959611 2 0.1529 0.9573 0.040 0.960 0.000
#> SRR959612 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959613 2 0.1399 0.9663 0.028 0.968 0.004
#> SRR959614 2 0.1399 0.9663 0.028 0.968 0.004
#> SRR959615 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959616 2 0.2066 0.9520 0.000 0.940 0.060
#> SRR959617 2 0.1647 0.9589 0.036 0.960 0.004
#> SRR959618 2 0.0892 0.9756 0.000 0.980 0.020
#> SRR959619 2 0.1031 0.9679 0.024 0.976 0.000
#> SRR959620 2 0.1163 0.9660 0.028 0.972 0.000
#> SRR959621 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959622 2 0.0592 0.9765 0.000 0.988 0.012
#> SRR959623 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959624 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959625 2 0.3780 0.9108 0.044 0.892 0.064
#> SRR959626 2 0.3780 0.9108 0.044 0.892 0.064
#> SRR959627 2 0.3780 0.9108 0.044 0.892 0.064
#> SRR959628 2 0.4636 0.8542 0.036 0.848 0.116
#> SRR959629 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959630 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959631 2 0.0592 0.9765 0.000 0.988 0.012
#> SRR959632 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959633 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959634 2 0.0892 0.9693 0.020 0.980 0.000
#> SRR959635 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959636 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959637 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959638 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959639 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959640 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959641 2 0.0747 0.9781 0.000 0.984 0.016
#> SRR959642 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959643 2 0.1832 0.9586 0.036 0.956 0.008
#> SRR959644 2 0.1525 0.9633 0.032 0.964 0.004
#> SRR959645 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959646 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959647 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959648 2 0.1647 0.9600 0.036 0.960 0.004
#> SRR959649 3 0.6824 0.3650 0.408 0.016 0.576
#> SRR959650 1 0.6357 0.5308 0.684 0.020 0.296
#> SRR959651 1 0.4731 0.8203 0.840 0.032 0.128
#> SRR959652 3 0.6617 0.4221 0.388 0.012 0.600
#> SRR959653 3 0.6686 0.4659 0.372 0.016 0.612
#> SRR959654 3 0.6737 0.4420 0.384 0.016 0.600
#> SRR959655 3 0.6051 0.6080 0.292 0.012 0.696
#> SRR959656 3 0.6416 0.5899 0.304 0.020 0.676
#> SRR959657 3 0.6521 0.5208 0.340 0.016 0.644
#> SRR959658 3 0.2031 0.8635 0.032 0.016 0.952
#> SRR959659 3 0.0475 0.8766 0.004 0.004 0.992
#> SRR959660 3 0.1620 0.8684 0.024 0.012 0.964
#> SRR959661 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959662 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959663 3 0.0475 0.8765 0.004 0.004 0.992
#> SRR959664 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959665 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959666 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959667 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959668 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959669 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959670 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959671 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959672 3 0.0475 0.8760 0.004 0.004 0.992
#> SRR959673 3 0.0829 0.8750 0.012 0.004 0.984
#> SRR959674 3 0.0661 0.8760 0.008 0.004 0.988
#> SRR959675 3 0.0661 0.8759 0.008 0.004 0.988
#> SRR959676 1 0.6919 0.0632 0.536 0.016 0.448
#> SRR959677 3 0.6735 0.3248 0.424 0.012 0.564
#> SRR959678 3 0.4128 0.7960 0.132 0.012 0.856
#> SRR959679 3 0.3272 0.8371 0.080 0.016 0.904
#> SRR959680 3 0.1337 0.8710 0.016 0.012 0.972
#> SRR959681 3 0.1950 0.8605 0.040 0.008 0.952
#> SRR959682 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959683 3 0.0848 0.8730 0.008 0.008 0.984
#> SRR959684 3 0.0661 0.8748 0.008 0.004 0.988
#> SRR959686 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959685 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959688 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959687 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959690 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959689 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959691 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959692 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959693 3 0.0237 0.8770 0.000 0.004 0.996
#> SRR959694 1 0.4045 0.8517 0.872 0.024 0.104
#> SRR959695 1 0.4196 0.8432 0.864 0.024 0.112
#> SRR959696 1 0.5147 0.7552 0.800 0.020 0.180
#> SRR959698 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959697 1 0.1525 0.9284 0.964 0.032 0.004
#> SRR959699 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959700 1 0.1411 0.9282 0.964 0.036 0.000
#> SRR959701 1 0.1411 0.9282 0.964 0.036 0.000
#> SRR959702 1 0.1529 0.9283 0.960 0.040 0.000
#> SRR959703 1 0.1765 0.9278 0.956 0.040 0.004
#> SRR959704 1 0.1529 0.9304 0.960 0.040 0.000
#> SRR959705 1 0.1765 0.9278 0.956 0.040 0.004
#> SRR959706 1 0.1267 0.9316 0.972 0.024 0.004
#> SRR959707 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959708 1 0.1031 0.9310 0.976 0.024 0.000
#> SRR959709 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959710 1 0.0892 0.9290 0.980 0.020 0.000
#> SRR959711 1 0.1031 0.9300 0.976 0.024 0.000
#> SRR959712 1 0.2056 0.9195 0.952 0.024 0.024
#> SRR959713 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959714 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959715 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959716 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959717 1 0.1163 0.9291 0.972 0.028 0.000
#> SRR959718 1 0.2773 0.9003 0.928 0.024 0.048
#> SRR959719 1 0.3083 0.8885 0.916 0.024 0.060
#> SRR959720 1 0.6702 0.4170 0.648 0.024 0.328
#> SRR959721 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959722 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959723 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959724 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959725 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959726 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959727 1 0.1647 0.9302 0.960 0.036 0.004
#> SRR959729 1 0.1525 0.9311 0.964 0.032 0.004
#> SRR959728 1 0.1289 0.9309 0.968 0.032 0.000
#> SRR959730 3 0.3461 0.8307 0.076 0.024 0.900
#> SRR959731 3 0.5945 0.6941 0.236 0.024 0.740
#> SRR959732 3 0.3805 0.8239 0.092 0.024 0.884
#> SRR959733 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959734 1 0.1031 0.9281 0.976 0.024 0.000
#> SRR959735 1 0.1267 0.9284 0.972 0.024 0.004
#> SRR959736 3 0.7075 0.1479 0.484 0.020 0.496
#> SRR959737 3 0.6027 0.6468 0.272 0.016 0.712
#> SRR959738 3 0.5881 0.6760 0.256 0.016 0.728
#> SRR959739 3 0.4692 0.7666 0.168 0.012 0.820
#> SRR959740 3 0.6675 0.3994 0.404 0.012 0.584
#> SRR959741 3 0.4755 0.7522 0.184 0.008 0.808
#> SRR959742 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959743 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
#> SRR959744 1 0.1647 0.9274 0.960 0.036 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0657 0.970 0.012 0.984 0.004 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.1722 0.953 0.048 0.944 0.000 0.008
#> SRR959603 2 0.0188 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959604 2 0.1543 0.956 0.008 0.956 0.032 0.004
#> SRR959605 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.1543 0.956 0.008 0.956 0.032 0.004
#> SRR959607 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.1807 0.951 0.052 0.940 0.000 0.008
#> SRR959612 2 0.1909 0.953 0.048 0.940 0.004 0.008
#> SRR959613 2 0.1733 0.957 0.024 0.948 0.000 0.028
#> SRR959614 2 0.1733 0.957 0.024 0.948 0.000 0.028
#> SRR959615 2 0.2040 0.951 0.048 0.936 0.004 0.012
#> SRR959616 2 0.1585 0.951 0.004 0.952 0.040 0.004
#> SRR959617 2 0.1798 0.955 0.040 0.944 0.000 0.016
#> SRR959618 2 0.0469 0.969 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR959619 2 0.1985 0.954 0.020 0.944 0.012 0.024
#> SRR959620 2 0.2089 0.953 0.020 0.940 0.012 0.028
#> SRR959621 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3038 0.901 0.032 0.904 0.036 0.028
#> SRR959626 2 0.3038 0.901 0.032 0.904 0.036 0.028
#> SRR959627 2 0.3038 0.901 0.032 0.904 0.036 0.028
#> SRR959628 2 0.3652 0.854 0.000 0.856 0.052 0.092
#> SRR959629 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.1749 0.958 0.012 0.952 0.012 0.024
#> SRR959635 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.974 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.1722 0.953 0.048 0.944 0.000 0.008
#> SRR959643 2 0.2040 0.951 0.048 0.936 0.004 0.012
#> SRR959644 2 0.1985 0.956 0.024 0.944 0.012 0.020
#> SRR959645 2 0.1909 0.953 0.048 0.940 0.004 0.008
#> SRR959646 2 0.1854 0.952 0.048 0.940 0.000 0.012
#> SRR959647 2 0.1909 0.953 0.048 0.940 0.004 0.008
#> SRR959648 2 0.2040 0.951 0.048 0.936 0.004 0.012
#> SRR959649 3 0.5375 0.659 0.008 0.020 0.672 0.300
#> SRR959650 3 0.5865 0.388 0.008 0.020 0.536 0.436
#> SRR959651 4 0.5446 0.219 0.004 0.020 0.340 0.636
#> SRR959652 3 0.4289 0.824 0.000 0.032 0.796 0.172
#> SRR959653 3 0.4010 0.841 0.000 0.028 0.816 0.156
#> SRR959654 3 0.4057 0.839 0.000 0.032 0.816 0.152
#> SRR959655 3 0.3707 0.853 0.000 0.028 0.840 0.132
#> SRR959656 3 0.4090 0.847 0.004 0.032 0.824 0.140
#> SRR959657 3 0.4419 0.820 0.004 0.028 0.792 0.176
#> SRR959658 3 0.3533 0.870 0.008 0.024 0.864 0.104
#> SRR959659 3 0.2484 0.894 0.012 0.024 0.924 0.040
#> SRR959660 3 0.3143 0.881 0.008 0.024 0.888 0.080
#> SRR959661 3 0.1811 0.896 0.020 0.028 0.948 0.004
#> SRR959662 3 0.1884 0.897 0.016 0.020 0.948 0.016
#> SRR959663 3 0.1520 0.895 0.000 0.024 0.956 0.020
#> SRR959664 3 0.1631 0.895 0.020 0.016 0.956 0.008
#> SRR959665 3 0.1598 0.897 0.020 0.020 0.956 0.004
#> SRR959666 3 0.1871 0.897 0.016 0.024 0.948 0.012
#> SRR959667 3 0.2297 0.891 0.044 0.024 0.928 0.004
#> SRR959668 3 0.1816 0.896 0.024 0.024 0.948 0.004
#> SRR959669 3 0.1697 0.894 0.028 0.016 0.952 0.004
#> SRR959670 3 0.3109 0.862 0.100 0.016 0.880 0.004
#> SRR959671 3 0.2958 0.877 0.072 0.028 0.896 0.004
#> SRR959672 3 0.3052 0.858 0.104 0.012 0.880 0.004
#> SRR959673 3 0.2310 0.897 0.016 0.020 0.932 0.032
#> SRR959674 3 0.2310 0.897 0.016 0.020 0.932 0.032
#> SRR959675 3 0.2215 0.896 0.016 0.024 0.936 0.024
#> SRR959676 3 0.5036 0.701 0.000 0.024 0.696 0.280
#> SRR959677 3 0.4851 0.778 0.004 0.028 0.748 0.220
#> SRR959678 3 0.3552 0.859 0.000 0.024 0.848 0.128
#> SRR959679 3 0.3307 0.869 0.000 0.028 0.868 0.104
#> SRR959680 3 0.2443 0.888 0.000 0.024 0.916 0.060
#> SRR959681 3 0.2596 0.886 0.000 0.024 0.908 0.068
#> SRR959682 3 0.3172 0.853 0.112 0.012 0.872 0.004
#> SRR959683 3 0.4579 0.745 0.224 0.016 0.756 0.004
#> SRR959684 3 0.4317 0.777 0.196 0.016 0.784 0.004
#> SRR959686 3 0.1509 0.894 0.012 0.020 0.960 0.008
#> SRR959685 3 0.1745 0.893 0.020 0.020 0.952 0.008
#> SRR959688 3 0.2966 0.872 0.076 0.020 0.896 0.008
#> SRR959687 3 0.1082 0.895 0.004 0.020 0.972 0.004
#> SRR959690 3 0.2744 0.878 0.064 0.020 0.908 0.008
#> SRR959689 3 0.2505 0.882 0.052 0.020 0.920 0.008
#> SRR959691 3 0.3036 0.872 0.080 0.020 0.892 0.008
#> SRR959692 3 0.2587 0.881 0.056 0.020 0.916 0.008
#> SRR959693 3 0.2335 0.886 0.044 0.020 0.928 0.008
#> SRR959694 4 0.4609 0.472 0.000 0.024 0.224 0.752
#> SRR959695 4 0.5050 0.402 0.000 0.028 0.268 0.704
#> SRR959696 4 0.5228 0.302 0.000 0.024 0.312 0.664
#> SRR959698 4 0.3335 0.702 0.120 0.020 0.000 0.860
#> SRR959697 4 0.5220 0.554 0.352 0.016 0.000 0.632
#> SRR959699 4 0.3806 0.717 0.156 0.020 0.000 0.824
#> SRR959700 4 0.4436 0.714 0.216 0.020 0.000 0.764
#> SRR959701 4 0.5108 0.629 0.308 0.020 0.000 0.672
#> SRR959702 4 0.5339 0.541 0.356 0.020 0.000 0.624
#> SRR959703 4 0.4507 0.710 0.224 0.020 0.000 0.756
#> SRR959704 1 0.5696 -0.135 0.496 0.024 0.000 0.480
#> SRR959705 4 0.5013 0.654 0.292 0.020 0.000 0.688
#> SRR959706 1 0.5313 0.372 0.608 0.016 0.000 0.376
#> SRR959707 1 0.3498 0.777 0.832 0.008 0.000 0.160
#> SRR959708 1 0.4353 0.692 0.756 0.012 0.000 0.232
#> SRR959709 1 0.2741 0.807 0.892 0.012 0.000 0.096
#> SRR959710 1 0.4098 0.733 0.784 0.012 0.000 0.204
#> SRR959711 1 0.5326 0.351 0.604 0.016 0.000 0.380
#> SRR959712 1 0.2441 0.808 0.916 0.012 0.004 0.068
#> SRR959713 1 0.2651 0.806 0.896 0.004 0.004 0.096
#> SRR959714 1 0.3725 0.757 0.812 0.008 0.000 0.180
#> SRR959715 1 0.2140 0.804 0.932 0.008 0.008 0.052
#> SRR959716 1 0.3376 0.802 0.868 0.016 0.008 0.108
#> SRR959717 1 0.3703 0.788 0.840 0.012 0.008 0.140
#> SRR959718 1 0.1697 0.798 0.952 0.016 0.004 0.028
#> SRR959719 1 0.1394 0.793 0.964 0.012 0.008 0.016
#> SRR959720 1 0.1362 0.780 0.964 0.012 0.020 0.004
#> SRR959721 1 0.3315 0.804 0.872 0.016 0.008 0.104
#> SRR959722 1 0.3612 0.789 0.840 0.012 0.004 0.144
#> SRR959723 1 0.3950 0.760 0.804 0.008 0.004 0.184
#> SRR959724 4 0.4361 0.716 0.208 0.020 0.000 0.772
#> SRR959725 4 0.4327 0.713 0.216 0.016 0.000 0.768
#> SRR959726 4 0.4831 0.664 0.280 0.016 0.000 0.704
#> SRR959727 4 0.5392 0.241 0.460 0.012 0.000 0.528
#> SRR959729 4 0.5268 0.454 0.396 0.012 0.000 0.592
#> SRR959728 1 0.4936 0.530 0.672 0.012 0.000 0.316
#> SRR959730 1 0.2310 0.743 0.920 0.008 0.068 0.004
#> SRR959731 1 0.1488 0.773 0.956 0.012 0.032 0.000
#> SRR959732 1 0.2040 0.757 0.936 0.012 0.048 0.004
#> SRR959733 1 0.2384 0.808 0.916 0.008 0.004 0.072
#> SRR959734 1 0.3249 0.787 0.852 0.008 0.000 0.140
#> SRR959735 1 0.3583 0.763 0.816 0.004 0.000 0.180
#> SRR959736 1 0.1968 0.781 0.940 0.008 0.044 0.008
#> SRR959737 1 0.2958 0.721 0.876 0.004 0.116 0.004
#> SRR959738 1 0.2055 0.776 0.936 0.008 0.048 0.008
#> SRR959739 1 0.3470 0.692 0.852 0.008 0.132 0.008
#> SRR959740 1 0.2981 0.751 0.888 0.004 0.092 0.016
#> SRR959741 1 0.4844 0.549 0.748 0.016 0.224 0.012
#> SRR959742 4 0.3384 0.700 0.116 0.024 0.000 0.860
#> SRR959743 4 0.3991 0.718 0.172 0.020 0.000 0.808
#> SRR959744 4 0.4004 0.717 0.164 0.024 0.000 0.812
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0693 0.9727 0.000 0.980 0.000 0.012 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.1419 0.9647 0.016 0.956 0.000 0.016 NA
#> SRR959603 2 0.0162 0.9760 0.000 0.996 0.004 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.1243 0.9622 0.004 0.960 0.028 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.1243 0.9622 0.004 0.960 0.028 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.1503 0.9633 0.020 0.952 0.000 0.020 NA
#> SRR959612 2 0.1580 0.9638 0.016 0.952 0.004 0.016 NA
#> SRR959613 2 0.1503 0.9645 0.020 0.952 0.000 0.008 NA
#> SRR959614 2 0.1518 0.9643 0.016 0.952 0.000 0.012 NA
#> SRR959615 2 0.1700 0.9627 0.012 0.948 0.008 0.012 NA
#> SRR959616 2 0.1329 0.9600 0.004 0.956 0.032 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.1612 0.9630 0.016 0.948 0.000 0.012 NA
#> SRR959618 2 0.0609 0.9705 0.000 0.980 0.020 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.1498 0.9635 0.016 0.952 0.000 0.008 NA
#> SRR959620 2 0.1547 0.9623 0.016 0.948 0.000 0.004 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.2653 0.9032 0.020 0.900 0.000 0.028 NA
#> SRR959626 2 0.2653 0.9032 0.020 0.900 0.000 0.028 NA
#> SRR959627 2 0.2653 0.9032 0.020 0.900 0.000 0.028 NA
#> SRR959628 2 0.3629 0.8478 0.068 0.848 0.056 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.1372 0.9654 0.016 0.956 0.000 0.004 NA
#> SRR959635 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0000 0.9776 0.000 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.1419 0.9647 0.016 0.956 0.000 0.016 NA
#> SRR959643 2 0.1679 0.9628 0.020 0.948 0.004 0.012 NA
#> SRR959644 2 0.1597 0.9622 0.020 0.948 0.000 0.008 NA
#> SRR959645 2 0.1574 0.9641 0.012 0.952 0.004 0.020 NA
#> SRR959646 2 0.1580 0.9638 0.016 0.952 0.004 0.016 NA
#> SRR959647 2 0.1580 0.9638 0.016 0.952 0.004 0.016 NA
#> SRR959648 2 0.1706 0.9626 0.016 0.948 0.008 0.016 NA
#> SRR959649 3 0.6673 0.6491 0.212 0.016 0.612 0.036 NA
#> SRR959650 3 0.6331 0.4558 0.356 0.008 0.524 0.008 NA
#> SRR959651 1 0.6696 -0.1136 0.472 0.016 0.376 0.004 NA
#> SRR959652 3 0.4529 0.7401 0.144 0.008 0.772 0.004 NA
#> SRR959653 3 0.4942 0.7110 0.152 0.012 0.744 0.004 NA
#> SRR959654 3 0.4171 0.7559 0.140 0.008 0.796 0.004 NA
#> SRR959655 3 0.4051 0.7538 0.164 0.008 0.792 0.004 NA
#> SRR959656 3 0.3963 0.7615 0.152 0.004 0.800 0.004 NA
#> SRR959657 3 0.4305 0.7336 0.188 0.004 0.764 0.004 NA
#> SRR959658 3 0.3515 0.7985 0.056 0.016 0.864 0.016 NA
#> SRR959659 3 0.2366 0.8049 0.012 0.012 0.920 0.036 NA
#> SRR959660 3 0.2736 0.8017 0.036 0.016 0.904 0.012 NA
#> SRR959661 3 0.3357 0.7959 0.000 0.008 0.852 0.092 NA
#> SRR959662 3 0.3653 0.7992 0.016 0.016 0.856 0.052 NA
#> SRR959663 3 0.1925 0.8029 0.012 0.012 0.936 0.004 NA
#> SRR959664 3 0.2760 0.8046 0.000 0.016 0.892 0.028 NA
#> SRR959665 3 0.2778 0.8060 0.000 0.016 0.892 0.032 NA
#> SRR959666 3 0.3192 0.8031 0.008 0.016 0.876 0.032 NA
#> SRR959667 3 0.5439 0.6979 0.000 0.012 0.668 0.232 NA
#> SRR959668 3 0.4719 0.7608 0.004 0.012 0.760 0.152 NA
#> SRR959669 3 0.5021 0.7426 0.000 0.016 0.728 0.172 NA
#> SRR959670 3 0.4993 0.7546 0.000 0.012 0.724 0.180 NA
#> SRR959671 3 0.4704 0.7525 0.000 0.008 0.736 0.192 NA
#> SRR959672 3 0.6886 0.4809 0.000 0.020 0.460 0.344 NA
#> SRR959673 3 0.6379 0.6600 0.004 0.020 0.600 0.228 NA
#> SRR959674 3 0.5435 0.7405 0.004 0.020 0.708 0.168 NA
#> SRR959675 3 0.4768 0.7648 0.004 0.016 0.764 0.136 NA
#> SRR959676 3 0.5169 0.6283 0.284 0.004 0.656 0.004 NA
#> SRR959677 3 0.4903 0.6765 0.252 0.008 0.696 0.004 NA
#> SRR959678 3 0.3446 0.7772 0.116 0.008 0.840 0.000 NA
#> SRR959679 3 0.3852 0.7886 0.096 0.016 0.832 0.004 NA
#> SRR959680 3 0.2873 0.8007 0.048 0.008 0.892 0.008 NA
#> SRR959681 3 0.3095 0.7870 0.092 0.016 0.868 0.000 NA
#> SRR959682 3 0.4961 0.7457 0.000 0.012 0.720 0.196 NA
#> SRR959683 3 0.6464 0.3943 0.000 0.016 0.444 0.424 NA
#> SRR959684 3 0.6315 0.5240 0.000 0.020 0.520 0.360 NA
#> SRR959686 3 0.2017 0.7901 0.000 0.000 0.912 0.008 NA
#> SRR959685 3 0.2388 0.7918 0.000 0.000 0.900 0.028 NA
#> SRR959688 3 0.3736 0.7722 0.004 0.000 0.824 0.072 NA
#> SRR959687 3 0.2193 0.8019 0.000 0.008 0.920 0.028 NA
#> SRR959690 3 0.3827 0.7656 0.004 0.000 0.816 0.068 NA
#> SRR959689 3 0.2850 0.7832 0.000 0.000 0.872 0.036 NA
#> SRR959691 3 0.4124 0.7631 0.008 0.004 0.804 0.060 NA
#> SRR959692 3 0.4517 0.7456 0.040 0.004 0.784 0.032 NA
#> SRR959693 3 0.3423 0.7703 0.016 0.004 0.840 0.012 NA
#> SRR959694 1 0.6325 -0.0279 0.476 0.008 0.392 0.000 NA
#> SRR959695 1 0.6337 -0.0978 0.464 0.008 0.404 0.000 NA
#> SRR959696 3 0.6412 0.1076 0.428 0.012 0.440 0.000 NA
#> SRR959698 1 0.3830 0.6093 0.824 0.020 0.000 0.040 NA
#> SRR959697 1 0.6206 0.4841 0.608 0.012 0.008 0.248 NA
#> SRR959699 1 0.3294 0.6457 0.864 0.016 0.000 0.060 NA
#> SRR959700 1 0.3974 0.6377 0.816 0.020 0.008 0.132 NA
#> SRR959701 1 0.3982 0.6345 0.812 0.020 0.004 0.136 NA
#> SRR959702 1 0.4651 0.4673 0.684 0.020 0.000 0.284 NA
#> SRR959703 1 0.3278 0.6546 0.860 0.020 0.000 0.092 NA
#> SRR959704 1 0.4681 0.4553 0.692 0.020 0.000 0.272 NA
#> SRR959705 1 0.3648 0.6445 0.828 0.020 0.000 0.128 NA
#> SRR959706 1 0.5181 0.1012 0.564 0.020 0.000 0.400 NA
#> SRR959707 4 0.4910 0.5750 0.340 0.020 0.000 0.628 NA
#> SRR959708 4 0.5250 0.3497 0.444 0.020 0.000 0.520 NA
#> SRR959709 4 0.4583 0.6897 0.204 0.012 0.000 0.740 NA
#> SRR959710 4 0.5082 0.6322 0.260 0.016 0.004 0.684 NA
#> SRR959711 1 0.5571 0.1020 0.548 0.020 0.004 0.400 NA
#> SRR959712 4 0.5796 0.6570 0.256 0.008 0.016 0.644 NA
#> SRR959713 4 0.5436 0.6123 0.316 0.004 0.008 0.620 NA
#> SRR959714 4 0.5609 0.4835 0.384 0.020 0.004 0.560 NA
#> SRR959715 4 0.3089 0.6873 0.076 0.012 0.000 0.872 NA
#> SRR959716 4 0.3628 0.6828 0.104 0.012 0.000 0.836 NA
#> SRR959717 4 0.3711 0.6878 0.136 0.012 0.000 0.820 NA
#> SRR959718 4 0.3866 0.7043 0.136 0.012 0.000 0.812 NA
#> SRR959719 4 0.2605 0.6790 0.060 0.016 0.000 0.900 NA
#> SRR959720 4 0.3299 0.5865 0.008 0.016 0.016 0.860 NA
#> SRR959721 4 0.3582 0.6346 0.072 0.008 0.000 0.840 NA
#> SRR959722 4 0.4082 0.6675 0.240 0.008 0.000 0.740 NA
#> SRR959723 4 0.4486 0.6439 0.256 0.012 0.000 0.712 NA
#> SRR959724 1 0.4087 0.6483 0.816 0.024 0.000 0.092 NA
#> SRR959725 1 0.4138 0.6411 0.808 0.016 0.000 0.084 NA
#> SRR959726 1 0.3911 0.6333 0.804 0.020 0.000 0.152 NA
#> SRR959727 1 0.5275 0.4435 0.660 0.012 0.000 0.268 NA
#> SRR959729 1 0.4848 0.5464 0.732 0.016 0.000 0.192 NA
#> SRR959728 1 0.5547 0.0810 0.556 0.012 0.000 0.384 NA
#> SRR959730 4 0.3384 0.6153 0.016 0.012 0.036 0.868 NA
#> SRR959731 4 0.2956 0.6171 0.016 0.008 0.016 0.884 NA
#> SRR959732 4 0.3155 0.6239 0.016 0.012 0.028 0.880 NA
#> SRR959733 4 0.5331 0.6563 0.256 0.016 0.004 0.672 NA
#> SRR959734 4 0.5922 0.5693 0.332 0.004 0.016 0.580 NA
#> SRR959735 4 0.5294 0.5881 0.332 0.004 0.000 0.608 NA
#> SRR959736 4 0.6016 0.6494 0.240 0.004 0.020 0.632 NA
#> SRR959737 4 0.6662 0.6271 0.212 0.004 0.076 0.612 NA
#> SRR959738 4 0.6140 0.6505 0.208 0.004 0.020 0.632 NA
#> SRR959739 4 0.7482 0.5411 0.220 0.008 0.120 0.540 NA
#> SRR959740 4 0.7750 0.4530 0.276 0.004 0.088 0.464 NA
#> SRR959741 4 0.8331 0.2865 0.268 0.004 0.196 0.388 NA
#> SRR959742 1 0.2703 0.6336 0.896 0.020 0.000 0.024 NA
#> SRR959743 1 0.3172 0.6372 0.876 0.016 0.004 0.044 NA
#> SRR959744 1 0.3191 0.6321 0.868 0.016 0.000 0.040 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0146 0.9743 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959598 2 0.0665 0.9707 0.000 0.980 0.004 0.008 0.008 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.1353 0.9605 0.012 0.952 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR959603 2 0.0146 0.9742 0.000 0.996 0.004 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.1210 0.9639 0.008 0.960 0.004 0.008 0.000 0.020
#> SRR959605 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.1210 0.9639 0.008 0.960 0.004 0.008 0.000 0.020
#> SRR959607 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.1553 0.9567 0.012 0.944 0.004 0.032 0.000 0.008
#> SRR959612 2 0.1353 0.9605 0.012 0.952 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR959613 2 0.1746 0.9549 0.020 0.940 0.004 0.016 0.004 0.016
#> SRR959614 2 0.1746 0.9549 0.020 0.940 0.004 0.016 0.004 0.016
#> SRR959615 2 0.1655 0.9540 0.012 0.940 0.004 0.032 0.000 0.012
#> SRR959616 2 0.1210 0.9642 0.008 0.960 0.008 0.004 0.000 0.020
#> SRR959617 2 0.1592 0.9565 0.012 0.944 0.004 0.024 0.000 0.016
#> SRR959618 2 0.0436 0.9722 0.000 0.988 0.004 0.004 0.004 0.000
#> SRR959619 2 0.1180 0.9642 0.008 0.960 0.000 0.004 0.004 0.024
#> SRR959620 2 0.1312 0.9627 0.012 0.956 0.000 0.004 0.008 0.020
#> SRR959621 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0146 0.9743 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959623 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.3014 0.8808 0.012 0.884 0.028 0.024 0.020 0.032
#> SRR959626 2 0.3014 0.8808 0.012 0.884 0.028 0.024 0.020 0.032
#> SRR959627 2 0.3014 0.8808 0.012 0.884 0.028 0.024 0.020 0.032
#> SRR959628 2 0.3403 0.8432 0.040 0.848 0.068 0.000 0.008 0.036
#> SRR959629 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0146 0.9743 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959632 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0982 0.9673 0.004 0.968 0.000 0.004 0.004 0.020
#> SRR959635 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.9754 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.1353 0.9605 0.012 0.952 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR959643 2 0.1448 0.9588 0.012 0.948 0.000 0.024 0.000 0.016
#> SRR959644 2 0.1218 0.9632 0.012 0.956 0.000 0.004 0.000 0.028
#> SRR959645 2 0.1332 0.9611 0.008 0.952 0.000 0.028 0.000 0.012
#> SRR959646 2 0.1448 0.9588 0.012 0.948 0.000 0.024 0.000 0.016
#> SRR959647 2 0.1332 0.9611 0.008 0.952 0.000 0.028 0.000 0.012
#> SRR959648 2 0.1578 0.9567 0.012 0.944 0.004 0.028 0.000 0.012
#> SRR959649 3 0.6085 0.4414 0.212 0.008 0.616 0.004 0.068 0.092
#> SRR959650 3 0.5988 0.3733 0.304 0.012 0.552 0.000 0.024 0.108
#> SRR959651 3 0.6476 0.2201 0.380 0.008 0.444 0.004 0.028 0.136
#> SRR959652 3 0.5244 0.5491 0.156 0.012 0.704 0.000 0.076 0.052
#> SRR959653 3 0.5144 0.5639 0.124 0.012 0.720 0.000 0.092 0.052
#> SRR959654 3 0.4629 0.5986 0.132 0.012 0.756 0.000 0.060 0.040
#> SRR959655 3 0.4510 0.6008 0.152 0.012 0.756 0.000 0.044 0.036
#> SRR959656 3 0.4175 0.6146 0.136 0.016 0.784 0.000 0.036 0.028
#> SRR959657 3 0.4700 0.5825 0.172 0.016 0.736 0.000 0.044 0.032
#> SRR959658 3 0.2950 0.6297 0.028 0.016 0.864 0.000 0.088 0.004
#> SRR959659 3 0.2232 0.6296 0.008 0.016 0.908 0.000 0.060 0.008
#> SRR959660 3 0.2313 0.6374 0.016 0.016 0.904 0.000 0.060 0.004
#> SRR959661 3 0.3647 0.6085 0.004 0.020 0.828 0.020 0.108 0.020
#> SRR959662 3 0.2711 0.6175 0.004 0.016 0.872 0.000 0.096 0.012
#> SRR959663 3 0.2125 0.6366 0.012 0.020 0.920 0.000 0.036 0.012
#> SRR959664 3 0.4292 0.5202 0.004 0.012 0.740 0.016 0.208 0.020
#> SRR959665 3 0.4572 0.4967 0.008 0.012 0.716 0.012 0.224 0.028
#> SRR959666 3 0.3575 0.5820 0.008 0.016 0.800 0.004 0.164 0.008
#> SRR959667 3 0.5771 0.1965 0.004 0.024 0.616 0.068 0.264 0.024
#> SRR959668 3 0.4406 0.5419 0.004 0.024 0.764 0.024 0.160 0.024
#> SRR959669 3 0.4817 0.4035 0.004 0.020 0.684 0.024 0.252 0.016
#> SRR959670 3 0.5359 0.0921 0.000 0.016 0.604 0.084 0.292 0.004
#> SRR959671 3 0.4307 0.5273 0.000 0.012 0.744 0.040 0.192 0.012
#> SRR959672 5 0.6715 0.4648 0.000 0.012 0.392 0.116 0.420 0.060
#> SRR959673 3 0.6334 -0.1724 0.008 0.016 0.528 0.072 0.332 0.044
#> SRR959674 3 0.4860 0.4785 0.004 0.024 0.704 0.024 0.220 0.024
#> SRR959675 3 0.4153 0.5594 0.004 0.020 0.772 0.016 0.168 0.020
#> SRR959676 3 0.4318 0.5777 0.188 0.012 0.740 0.000 0.004 0.056
#> SRR959677 3 0.4890 0.5688 0.172 0.016 0.724 0.000 0.036 0.052
#> SRR959678 3 0.3420 0.6360 0.108 0.020 0.836 0.000 0.020 0.016
#> SRR959679 3 0.4657 0.6155 0.088 0.016 0.768 0.004 0.092 0.032
#> SRR959680 3 0.2957 0.6432 0.040 0.012 0.876 0.000 0.052 0.020
#> SRR959681 3 0.3522 0.6394 0.068 0.016 0.844 0.000 0.032 0.040
#> SRR959682 3 0.6258 -0.4877 0.000 0.020 0.440 0.116 0.408 0.016
#> SRR959683 5 0.6340 0.6835 0.000 0.008 0.252 0.272 0.460 0.008
#> SRR959684 5 0.6640 0.6941 0.000 0.020 0.312 0.220 0.436 0.012
#> SRR959686 3 0.3147 0.6138 0.004 0.020 0.852 0.012 0.104 0.008
#> SRR959685 3 0.3464 0.6015 0.004 0.020 0.832 0.028 0.112 0.004
#> SRR959688 3 0.5710 0.1532 0.000 0.012 0.608 0.124 0.240 0.016
#> SRR959687 3 0.2735 0.6301 0.004 0.020 0.880 0.012 0.080 0.004
#> SRR959690 3 0.5914 0.1563 0.000 0.008 0.588 0.116 0.256 0.032
#> SRR959689 3 0.4962 0.4566 0.000 0.024 0.712 0.068 0.180 0.016
#> SRR959691 3 0.5416 0.4010 0.008 0.016 0.672 0.048 0.220 0.036
#> SRR959692 3 0.5078 0.4938 0.020 0.016 0.720 0.032 0.180 0.032
#> SRR959693 3 0.4269 0.5718 0.016 0.012 0.780 0.012 0.144 0.036
#> SRR959694 1 0.7145 -0.0807 0.424 0.016 0.348 0.004 0.072 0.136
#> SRR959695 3 0.6972 0.1424 0.392 0.016 0.404 0.004 0.060 0.124
#> SRR959696 1 0.7148 -0.1490 0.396 0.012 0.384 0.008 0.076 0.124
#> SRR959698 1 0.4387 0.5666 0.732 0.008 0.004 0.068 0.000 0.188
#> SRR959697 1 0.5949 0.4557 0.596 0.004 0.012 0.228 0.016 0.144
#> SRR959699 1 0.4100 0.6095 0.780 0.012 0.004 0.100 0.000 0.104
#> SRR959700 1 0.4640 0.5978 0.752 0.008 0.000 0.120 0.032 0.088
#> SRR959701 1 0.4334 0.6154 0.776 0.008 0.000 0.112 0.028 0.076
#> SRR959702 1 0.5254 0.5260 0.656 0.008 0.000 0.236 0.024 0.076
#> SRR959703 1 0.3039 0.6333 0.848 0.000 0.004 0.088 0.000 0.060
#> SRR959704 1 0.4206 0.5736 0.728 0.004 0.000 0.220 0.008 0.040
#> SRR959705 1 0.3393 0.6308 0.828 0.004 0.000 0.112 0.008 0.048
#> SRR959706 1 0.4334 0.2332 0.568 0.000 0.000 0.408 0.000 0.024
#> SRR959707 4 0.4622 0.3324 0.332 0.000 0.008 0.628 0.020 0.012
#> SRR959708 4 0.4690 0.0231 0.452 0.000 0.000 0.512 0.008 0.028
#> SRR959709 4 0.4785 0.5546 0.116 0.008 0.012 0.760 0.056 0.048
#> SRR959710 4 0.5804 0.4874 0.204 0.008 0.008 0.648 0.056 0.076
#> SRR959711 4 0.5794 -0.0698 0.440 0.008 0.012 0.464 0.012 0.064
#> SRR959712 4 0.6683 0.3138 0.304 0.008 0.008 0.512 0.092 0.076
#> SRR959713 4 0.6283 0.2478 0.340 0.004 0.000 0.504 0.072 0.080
#> SRR959714 4 0.5955 0.1119 0.396 0.000 0.004 0.484 0.044 0.072
#> SRR959715 4 0.5084 0.4691 0.024 0.008 0.016 0.692 0.220 0.040
#> SRR959716 4 0.5600 0.5105 0.060 0.008 0.020 0.672 0.200 0.040
#> SRR959717 4 0.5519 0.5671 0.104 0.008 0.016 0.676 0.176 0.020
#> SRR959718 4 0.4963 0.5871 0.096 0.016 0.004 0.720 0.152 0.012
#> SRR959719 4 0.4554 0.5744 0.048 0.004 0.012 0.748 0.168 0.020
#> SRR959720 4 0.5328 0.3105 0.004 0.008 0.012 0.572 0.352 0.052
#> SRR959721 4 0.5412 0.5045 0.044 0.012 0.008 0.684 0.196 0.056
#> SRR959722 4 0.5220 0.4808 0.236 0.004 0.000 0.656 0.076 0.028
#> SRR959723 4 0.5179 0.4712 0.244 0.004 0.004 0.660 0.064 0.024
#> SRR959724 1 0.3491 0.6302 0.820 0.012 0.004 0.124 0.000 0.040
#> SRR959725 1 0.3742 0.6011 0.780 0.008 0.004 0.176 0.000 0.032
#> SRR959726 1 0.4189 0.5608 0.724 0.004 0.004 0.224 0.000 0.044
#> SRR959727 1 0.4747 0.4329 0.632 0.004 0.000 0.308 0.004 0.052
#> SRR959729 1 0.4789 0.4877 0.660 0.004 0.004 0.260 0.000 0.072
#> SRR959728 1 0.4628 0.3883 0.608 0.004 0.000 0.344 0.000 0.044
#> SRR959730 4 0.6423 0.2569 0.036 0.016 0.036 0.492 0.380 0.040
#> SRR959731 4 0.5034 0.2878 0.004 0.008 0.016 0.576 0.372 0.024
#> SRR959732 4 0.5230 0.3341 0.012 0.012 0.016 0.596 0.340 0.024
#> SRR959733 4 0.5154 0.5016 0.200 0.004 0.008 0.692 0.064 0.032
#> SRR959734 4 0.6005 0.3291 0.304 0.004 0.016 0.572 0.060 0.044
#> SRR959735 4 0.5976 0.3353 0.292 0.004 0.012 0.580 0.044 0.068
#> SRR959736 4 0.5369 0.5589 0.068 0.012 0.020 0.708 0.160 0.032
#> SRR959737 4 0.6130 0.5114 0.060 0.016 0.048 0.648 0.192 0.036
#> SRR959738 4 0.5900 0.4500 0.032 0.012 0.032 0.628 0.248 0.048
#> SRR959739 4 0.8243 0.3002 0.228 0.008 0.084 0.396 0.204 0.080
#> SRR959740 4 0.7939 0.2456 0.296 0.008 0.048 0.400 0.152 0.096
#> SRR959741 1 0.8630 -0.1459 0.292 0.004 0.184 0.288 0.140 0.092
#> SRR959742 1 0.3176 0.6117 0.840 0.000 0.008 0.052 0.000 0.100
#> SRR959743 1 0.3226 0.6234 0.852 0.004 0.008 0.064 0.004 0.068
#> SRR959744 1 0.4198 0.6028 0.776 0.000 0.008 0.088 0.012 0.116
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 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 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.938 0.798 0.919 0.0440 0.996 0.988
#> 5 5 0.863 0.689 0.831 0.0377 0.952 0.855
#> 6 6 0.876 0.771 0.848 0.0375 0.931 0.768
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0 1 0 1 0
#> SRR959592 2 0 1 0 1 0
#> SRR959593 2 0 1 0 1 0
#> SRR959594 2 0 1 0 1 0
#> SRR959595 2 0 1 0 1 0
#> SRR959596 2 0 1 0 1 0
#> SRR959597 2 0 1 0 1 0
#> SRR959598 2 0 1 0 1 0
#> SRR959599 2 0 1 0 1 0
#> SRR959600 2 0 1 0 1 0
#> SRR959601 2 0 1 0 1 0
#> SRR959602 2 0 1 0 1 0
#> SRR959603 2 0 1 0 1 0
#> SRR959604 2 0 1 0 1 0
#> SRR959605 2 0 1 0 1 0
#> SRR959606 2 0 1 0 1 0
#> SRR959607 2 0 1 0 1 0
#> SRR959608 2 0 1 0 1 0
#> SRR959609 2 0 1 0 1 0
#> SRR959610 2 0 1 0 1 0
#> SRR959611 2 0 1 0 1 0
#> SRR959612 2 0 1 0 1 0
#> SRR959613 2 0 1 0 1 0
#> SRR959614 2 0 1 0 1 0
#> SRR959615 2 0 1 0 1 0
#> SRR959616 2 0 1 0 1 0
#> SRR959617 2 0 1 0 1 0
#> SRR959618 2 0 1 0 1 0
#> SRR959619 2 0 1 0 1 0
#> SRR959620 2 0 1 0 1 0
#> SRR959621 2 0 1 0 1 0
#> SRR959622 2 0 1 0 1 0
#> SRR959623 2 0 1 0 1 0
#> SRR959624 2 0 1 0 1 0
#> SRR959625 2 0 1 0 1 0
#> SRR959626 2 0 1 0 1 0
#> SRR959627 2 0 1 0 1 0
#> SRR959628 2 0 1 0 1 0
#> SRR959629 2 0 1 0 1 0
#> SRR959630 2 0 1 0 1 0
#> SRR959631 2 0 1 0 1 0
#> SRR959632 2 0 1 0 1 0
#> SRR959633 2 0 1 0 1 0
#> SRR959634 2 0 1 0 1 0
#> SRR959635 2 0 1 0 1 0
#> SRR959636 2 0 1 0 1 0
#> SRR959637 2 0 1 0 1 0
#> SRR959638 2 0 1 0 1 0
#> SRR959639 2 0 1 0 1 0
#> SRR959640 2 0 1 0 1 0
#> SRR959641 2 0 1 0 1 0
#> SRR959642 2 0 1 0 1 0
#> SRR959643 2 0 1 0 1 0
#> SRR959644 2 0 1 0 1 0
#> SRR959645 2 0 1 0 1 0
#> SRR959646 2 0 1 0 1 0
#> SRR959647 2 0 1 0 1 0
#> SRR959648 2 0 1 0 1 0
#> SRR959649 3 0 1 0 0 1
#> SRR959650 3 0 1 0 0 1
#> SRR959651 3 0 1 0 0 1
#> SRR959652 3 0 1 0 0 1
#> SRR959653 3 0 1 0 0 1
#> SRR959654 3 0 1 0 0 1
#> SRR959655 3 0 1 0 0 1
#> SRR959656 3 0 1 0 0 1
#> SRR959657 3 0 1 0 0 1
#> SRR959658 3 0 1 0 0 1
#> SRR959659 3 0 1 0 0 1
#> SRR959660 3 0 1 0 0 1
#> SRR959661 3 0 1 0 0 1
#> SRR959662 3 0 1 0 0 1
#> SRR959663 3 0 1 0 0 1
#> SRR959664 3 0 1 0 0 1
#> SRR959665 3 0 1 0 0 1
#> SRR959666 3 0 1 0 0 1
#> SRR959667 3 0 1 0 0 1
#> SRR959668 3 0 1 0 0 1
#> SRR959669 3 0 1 0 0 1
#> SRR959670 3 0 1 0 0 1
#> SRR959671 3 0 1 0 0 1
#> SRR959672 3 0 1 0 0 1
#> SRR959673 3 0 1 0 0 1
#> SRR959674 3 0 1 0 0 1
#> SRR959675 3 0 1 0 0 1
#> SRR959676 3 0 1 0 0 1
#> SRR959677 3 0 1 0 0 1
#> SRR959678 3 0 1 0 0 1
#> SRR959679 3 0 1 0 0 1
#> SRR959680 3 0 1 0 0 1
#> SRR959681 3 0 1 0 0 1
#> SRR959682 3 0 1 0 0 1
#> SRR959683 3 0 1 0 0 1
#> SRR959684 3 0 1 0 0 1
#> SRR959686 3 0 1 0 0 1
#> SRR959685 3 0 1 0 0 1
#> SRR959688 3 0 1 0 0 1
#> SRR959687 3 0 1 0 0 1
#> SRR959690 3 0 1 0 0 1
#> SRR959689 3 0 1 0 0 1
#> SRR959691 3 0 1 0 0 1
#> SRR959692 3 0 1 0 0 1
#> SRR959693 3 0 1 0 0 1
#> SRR959694 3 0 1 0 0 1
#> SRR959695 3 0 1 0 0 1
#> SRR959696 3 0 1 0 0 1
#> SRR959698 1 0 1 1 0 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959659 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959660 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959661 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959662 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959663 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959664 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959665 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959666 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959667 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959668 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959669 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959670 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959671 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959672 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959673 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959674 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959675 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959676 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959681 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959682 3 0.0188 0.997 0.000 0 0.996 0.004
#> SRR959683 3 0.0188 0.997 0.000 0 0.996 0.004
#> SRR959684 3 0.0188 0.997 0.000 0 0.996 0.004
#> SRR959686 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959685 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959688 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959687 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959690 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959689 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959691 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959692 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959693 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959694 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 1.000 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.4304 0.110 0.716 0 0.000 0.284
#> SRR959697 1 0.4222 0.159 0.728 0 0.000 0.272
#> SRR959699 1 0.4250 0.145 0.724 0 0.000 0.276
#> SRR959700 1 0.3942 0.262 0.764 0 0.000 0.236
#> SRR959701 1 0.3975 0.254 0.760 0 0.000 0.240
#> SRR959702 1 0.3975 0.254 0.760 0 0.000 0.240
#> SRR959703 1 0.4040 0.234 0.752 0 0.000 0.248
#> SRR959704 1 0.4250 0.145 0.724 0 0.000 0.276
#> SRR959705 1 0.4250 0.145 0.724 0 0.000 0.276
#> SRR959706 1 0.2814 0.429 0.868 0 0.000 0.132
#> SRR959707 1 0.2589 0.497 0.884 0 0.000 0.116
#> SRR959708 1 0.2589 0.485 0.884 0 0.000 0.116
#> SRR959709 1 0.2011 0.489 0.920 0 0.000 0.080
#> SRR959710 1 0.2704 0.534 0.876 0 0.000 0.124
#> SRR959711 1 0.1940 0.493 0.924 0 0.000 0.076
#> SRR959712 1 0.2149 0.564 0.912 0 0.000 0.088
#> SRR959713 1 0.3172 0.561 0.840 0 0.000 0.160
#> SRR959714 1 0.3356 0.557 0.824 0 0.000 0.176
#> SRR959715 1 0.3356 0.557 0.824 0 0.000 0.176
#> SRR959716 1 0.3400 0.554 0.820 0 0.000 0.180
#> SRR959717 1 0.4500 0.498 0.684 0 0.000 0.316
#> SRR959718 1 0.3569 0.552 0.804 0 0.000 0.196
#> SRR959719 1 0.3764 0.544 0.784 0 0.000 0.216
#> SRR959720 1 0.4522 0.496 0.680 0 0.000 0.320
#> SRR959721 1 0.2281 0.560 0.904 0 0.000 0.096
#> SRR959722 1 0.2647 0.522 0.880 0 0.000 0.120
#> SRR959723 1 0.2281 0.560 0.904 0 0.000 0.096
#> SRR959724 1 0.4040 0.234 0.752 0 0.000 0.248
#> SRR959725 1 0.4008 0.247 0.756 0 0.000 0.244
#> SRR959726 1 0.4040 0.234 0.752 0 0.000 0.248
#> SRR959727 1 0.4008 0.245 0.756 0 0.000 0.244
#> SRR959729 1 0.4008 0.245 0.756 0 0.000 0.244
#> SRR959728 1 0.4193 0.174 0.732 0 0.000 0.268
#> SRR959730 1 0.4103 0.529 0.744 0 0.000 0.256
#> SRR959731 1 0.4948 0.355 0.560 0 0.000 0.440
#> SRR959732 1 0.4222 0.522 0.728 0 0.000 0.272
#> SRR959733 1 0.0469 0.548 0.988 0 0.000 0.012
#> SRR959734 1 0.0592 0.550 0.984 0 0.000 0.016
#> SRR959735 1 0.3172 0.539 0.840 0 0.000 0.160
#> SRR959736 1 0.4277 0.518 0.720 0 0.000 0.280
#> SRR959737 1 0.4543 0.492 0.676 0 0.000 0.324
#> SRR959738 1 0.4564 0.488 0.672 0 0.000 0.328
#> SRR959739 1 0.4477 0.500 0.688 0 0.000 0.312
#> SRR959740 1 0.4605 0.481 0.664 0 0.000 0.336
#> SRR959741 1 0.4624 0.476 0.660 0 0.000 0.340
#> SRR959742 1 0.4996 -0.795 0.516 0 0.000 0.484
#> SRR959743 1 0.4989 -0.756 0.528 0 0.000 0.472
#> SRR959744 4 0.4955 0.000 0.444 0 0.000 0.556
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4150 0.3360 0.000 0 0.612 0.000 0.388
#> SRR959650 3 0.4150 0.3360 0.000 0 0.612 0.000 0.388
#> SRR959651 3 0.4150 0.3360 0.000 0 0.612 0.000 0.388
#> SRR959652 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959653 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959654 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959655 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959656 3 0.4150 0.3360 0.000 0 0.612 0.000 0.388
#> SRR959657 3 0.4150 0.3360 0.000 0 0.612 0.000 0.388
#> SRR959658 3 0.3336 0.5920 0.000 0 0.772 0.000 0.228
#> SRR959659 3 0.3274 0.6007 0.000 0 0.780 0.000 0.220
#> SRR959660 3 0.3274 0.6007 0.000 0 0.780 0.000 0.220
#> SRR959661 3 0.3177 0.6115 0.000 0 0.792 0.000 0.208
#> SRR959662 3 0.3177 0.6115 0.000 0 0.792 0.000 0.208
#> SRR959663 3 0.3177 0.6115 0.000 0 0.792 0.000 0.208
#> SRR959664 3 0.0880 0.6628 0.000 0 0.968 0.000 0.032
#> SRR959665 3 0.0794 0.6627 0.000 0 0.972 0.000 0.028
#> SRR959666 3 0.0510 0.6570 0.000 0 0.984 0.000 0.016
#> SRR959667 3 0.0510 0.6486 0.000 0 0.984 0.000 0.016
#> SRR959668 3 0.0703 0.6634 0.000 0 0.976 0.000 0.024
#> SRR959669 3 0.0510 0.6486 0.000 0 0.984 0.000 0.016
#> SRR959670 3 0.1197 0.6625 0.000 0 0.952 0.000 0.048
#> SRR959671 3 0.1544 0.6477 0.000 0 0.932 0.000 0.068
#> SRR959672 3 0.0794 0.6381 0.000 0 0.972 0.000 0.028
#> SRR959673 3 0.2648 0.6460 0.000 0 0.848 0.000 0.152
#> SRR959674 3 0.2648 0.6460 0.000 0 0.848 0.000 0.152
#> SRR959675 3 0.2648 0.6460 0.000 0 0.848 0.000 0.152
#> SRR959676 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959677 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959678 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959679 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959680 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959681 3 0.4138 0.3489 0.000 0 0.616 0.000 0.384
#> SRR959682 3 0.1341 0.6071 0.000 0 0.944 0.000 0.056
#> SRR959683 3 0.1341 0.6071 0.000 0 0.944 0.000 0.056
#> SRR959684 3 0.1341 0.6071 0.000 0 0.944 0.000 0.056
#> SRR959686 3 0.2230 0.6569 0.000 0 0.884 0.000 0.116
#> SRR959685 3 0.2230 0.6569 0.000 0 0.884 0.000 0.116
#> SRR959688 3 0.0609 0.6567 0.000 0 0.980 0.000 0.020
#> SRR959687 3 0.1478 0.6451 0.000 0 0.936 0.000 0.064
#> SRR959690 3 0.0609 0.6567 0.000 0 0.980 0.000 0.020
#> SRR959689 3 0.0609 0.6567 0.000 0 0.980 0.000 0.020
#> SRR959691 3 0.0404 0.6518 0.000 0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959692 3 0.0404 0.6518 0.000 0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959693 3 0.0404 0.6518 0.000 0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959694 5 0.3895 1.0000 0.000 0 0.320 0.000 0.680
#> SRR959695 5 0.3895 1.0000 0.000 0 0.320 0.000 0.680
#> SRR959696 5 0.3895 1.0000 0.000 0 0.320 0.000 0.680
#> SRR959698 1 0.1485 0.6144 0.948 0 0.000 0.020 0.032
#> SRR959697 1 0.1012 0.6253 0.968 0 0.000 0.012 0.020
#> SRR959699 1 0.1211 0.6214 0.960 0 0.000 0.016 0.024
#> SRR959700 1 0.0162 0.6310 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.6315 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0162 0.6313 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959703 1 0.0290 0.6321 0.992 0 0.000 0.000 0.008
#> SRR959704 1 0.1300 0.6202 0.956 0 0.000 0.016 0.028
#> SRR959705 1 0.1300 0.6202 0.956 0 0.000 0.016 0.028
#> SRR959706 1 0.2233 0.5701 0.892 0 0.000 0.104 0.004
#> SRR959707 1 0.3196 0.4814 0.804 0 0.000 0.192 0.004
#> SRR959708 1 0.3010 0.5069 0.824 0 0.000 0.172 0.004
#> SRR959709 1 0.3224 0.5181 0.824 0 0.000 0.160 0.016
#> SRR959710 1 0.3934 0.3732 0.740 0 0.000 0.244 0.016
#> SRR959711 1 0.3343 0.5044 0.812 0 0.000 0.172 0.016
#> SRR959712 1 0.4820 -0.0507 0.632 0 0.000 0.332 0.036
#> SRR959713 1 0.5052 -0.4246 0.552 0 0.000 0.412 0.036
#> SRR959714 1 0.4948 -0.4714 0.536 0 0.000 0.436 0.028
#> SRR959715 1 0.5003 -0.4465 0.544 0 0.000 0.424 0.032
#> SRR959716 1 0.5014 -0.4812 0.536 0 0.000 0.432 0.032
#> SRR959717 4 0.5345 0.8497 0.404 0 0.000 0.540 0.056
#> SRR959718 1 0.5153 -0.5408 0.524 0 0.000 0.436 0.040
#> SRR959719 1 0.5439 -0.5928 0.508 0 0.000 0.432 0.060
#> SRR959720 4 0.5338 0.8533 0.400 0 0.000 0.544 0.056
#> SRR959721 1 0.4967 0.1081 0.660 0 0.000 0.280 0.060
#> SRR959722 1 0.4333 0.3876 0.740 0 0.000 0.212 0.048
#> SRR959723 1 0.4967 0.1081 0.660 0 0.000 0.280 0.060
#> SRR959724 1 0.0404 0.6314 0.988 0 0.000 0.000 0.012
#> SRR959725 1 0.1626 0.6233 0.940 0 0.000 0.044 0.016
#> SRR959726 1 0.0290 0.6319 0.992 0 0.000 0.000 0.008
#> SRR959727 1 0.0162 0.6320 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959729 1 0.0324 0.6317 0.992 0 0.000 0.004 0.004
#> SRR959728 1 0.1211 0.6237 0.960 0 0.000 0.016 0.024
#> SRR959730 4 0.5401 0.7259 0.452 0 0.000 0.492 0.056
#> SRR959731 4 0.5365 0.6646 0.284 0 0.000 0.628 0.088
#> SRR959732 4 0.5389 0.7609 0.436 0 0.000 0.508 0.056
#> SRR959733 1 0.4342 0.3296 0.728 0 0.000 0.232 0.040
#> SRR959734 1 0.4451 0.2877 0.712 0 0.000 0.248 0.040
#> SRR959735 1 0.4883 0.0955 0.652 0 0.000 0.300 0.048
#> SRR959736 4 0.4517 0.8220 0.436 0 0.000 0.556 0.008
#> SRR959737 4 0.4717 0.8737 0.396 0 0.000 0.584 0.020
#> SRR959738 4 0.4707 0.8742 0.392 0 0.000 0.588 0.020
#> SRR959739 4 0.4557 0.8678 0.404 0 0.000 0.584 0.012
#> SRR959740 4 0.4588 0.8678 0.380 0 0.000 0.604 0.016
#> SRR959741 4 0.4909 0.8639 0.380 0 0.000 0.588 0.032
#> SRR959742 1 0.4818 0.3699 0.708 0 0.000 0.212 0.080
#> SRR959743 1 0.4233 0.4065 0.748 0 0.000 0.208 0.044
#> SRR959744 1 0.5714 0.2586 0.592 0 0.000 0.292 0.116
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.3727 0.8689 0.000 0 0.612 0.000 0.388 0.000
#> SRR959650 3 0.3727 0.8689 0.000 0 0.612 0.000 0.388 0.000
#> SRR959651 3 0.3727 0.8689 0.000 0 0.612 0.000 0.388 0.000
#> SRR959652 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959653 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959654 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959655 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959656 3 0.3727 0.8689 0.000 0 0.612 0.000 0.388 0.000
#> SRR959657 3 0.3737 0.8652 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959658 5 0.3531 0.3278 0.000 0 0.328 0.000 0.672 0.000
#> SRR959659 5 0.3482 0.3760 0.000 0 0.316 0.000 0.684 0.000
#> SRR959660 5 0.3499 0.3615 0.000 0 0.320 0.000 0.680 0.000
#> SRR959661 5 0.3409 0.4337 0.000 0 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR959662 5 0.3409 0.4337 0.000 0 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR959663 5 0.3409 0.4337 0.000 0 0.300 0.000 0.700 0.000
#> SRR959664 5 0.1204 0.8038 0.000 0 0.056 0.000 0.944 0.000
#> SRR959665 5 0.1141 0.8060 0.000 0 0.052 0.000 0.948 0.000
#> SRR959666 5 0.0937 0.8145 0.000 0 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR959667 5 0.0790 0.8132 0.000 0 0.032 0.000 0.968 0.000
#> SRR959668 5 0.0937 0.8125 0.000 0 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR959669 5 0.0790 0.8132 0.000 0 0.032 0.000 0.968 0.000
#> SRR959670 5 0.0790 0.8133 0.000 0 0.032 0.000 0.968 0.000
#> SRR959671 5 0.1141 0.8077 0.000 0 0.052 0.000 0.948 0.000
#> SRR959672 5 0.0363 0.8025 0.000 0 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR959673 5 0.2883 0.6434 0.000 0 0.212 0.000 0.788 0.000
#> SRR959674 5 0.2883 0.6434 0.000 0 0.212 0.000 0.788 0.000
#> SRR959675 5 0.2883 0.6434 0.000 0 0.212 0.000 0.788 0.000
#> SRR959676 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959677 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959678 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959679 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959680 3 0.3747 0.8639 0.000 0 0.604 0.000 0.396 0.000
#> SRR959681 3 0.3737 0.8698 0.000 0 0.608 0.000 0.392 0.000
#> SRR959682 5 0.0937 0.7780 0.000 0 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR959683 5 0.0937 0.7780 0.000 0 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR959684 5 0.0937 0.7780 0.000 0 0.040 0.000 0.960 0.000
#> SRR959686 5 0.2491 0.7051 0.000 0 0.164 0.000 0.836 0.000
#> SRR959685 5 0.2491 0.7051 0.000 0 0.164 0.000 0.836 0.000
#> SRR959688 5 0.0363 0.8156 0.000 0 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR959687 5 0.1387 0.8002 0.000 0 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR959690 5 0.0363 0.8156 0.000 0 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR959689 5 0.0363 0.8156 0.000 0 0.012 0.000 0.988 0.000
#> SRR959691 5 0.0146 0.8128 0.000 0 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959692 5 0.0146 0.8128 0.000 0 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959693 5 0.0146 0.8128 0.000 0 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959694 3 0.1588 0.5140 0.000 0 0.924 0.000 0.072 0.004
#> SRR959695 3 0.1588 0.5140 0.000 0 0.924 0.000 0.072 0.004
#> SRR959696 3 0.1588 0.5140 0.000 0 0.924 0.000 0.072 0.004
#> SRR959698 1 0.1204 0.6112 0.944 0 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR959697 1 0.0993 0.6593 0.964 0 0.000 0.012 0.000 0.024
#> SRR959699 1 0.0972 0.6517 0.964 0 0.000 0.008 0.000 0.028
#> SRR959700 1 0.0692 0.6760 0.976 0 0.000 0.020 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.0547 0.6748 0.980 0 0.000 0.020 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0777 0.6766 0.972 0 0.000 0.024 0.000 0.004
#> SRR959703 1 0.0603 0.6727 0.980 0 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR959704 1 0.1075 0.6231 0.952 0 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR959705 1 0.1075 0.6231 0.952 0 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR959706 1 0.3023 0.6479 0.836 0 0.000 0.120 0.000 0.044
#> SRR959707 1 0.4038 0.5912 0.728 0 0.000 0.216 0.000 0.056
#> SRR959708 1 0.3867 0.6041 0.748 0 0.000 0.200 0.000 0.052
#> SRR959709 1 0.3842 0.6172 0.768 0 0.000 0.156 0.000 0.076
#> SRR959710 1 0.4271 0.5570 0.696 0 0.000 0.244 0.000 0.060
#> SRR959711 1 0.3960 0.6089 0.752 0 0.000 0.176 0.000 0.072
#> SRR959712 4 0.5328 0.0943 0.440 0 0.000 0.456 0.000 0.104
#> SRR959713 4 0.5025 0.3944 0.356 0 0.000 0.560 0.000 0.084
#> SRR959714 4 0.4631 0.4918 0.320 0 0.000 0.620 0.000 0.060
#> SRR959715 4 0.4712 0.4454 0.344 0 0.000 0.596 0.000 0.060
#> SRR959716 4 0.4671 0.5200 0.304 0 0.000 0.628 0.000 0.068
#> SRR959717 4 0.3633 0.7010 0.120 0 0.004 0.800 0.000 0.076
#> SRR959718 4 0.5044 0.6090 0.224 0 0.004 0.644 0.000 0.128
#> SRR959719 4 0.5117 0.6279 0.180 0 0.004 0.644 0.000 0.172
#> SRR959720 4 0.3590 0.7024 0.116 0 0.004 0.804 0.000 0.076
#> SRR959721 1 0.5541 0.2712 0.536 0 0.004 0.324 0.000 0.136
#> SRR959722 1 0.4922 0.4592 0.616 0 0.000 0.288 0.000 0.096
#> SRR959723 1 0.5498 0.2905 0.544 0 0.004 0.320 0.000 0.132
#> SRR959724 1 0.0909 0.6613 0.968 0 0.000 0.012 0.000 0.020
#> SRR959725 1 0.2106 0.6638 0.904 0 0.000 0.064 0.000 0.032
#> SRR959726 1 0.0806 0.6731 0.972 0 0.000 0.020 0.000 0.008
#> SRR959727 1 0.1074 0.6752 0.960 0 0.000 0.028 0.000 0.012
#> SRR959729 1 0.0622 0.6629 0.980 0 0.000 0.008 0.000 0.012
#> SRR959728 1 0.1196 0.6286 0.952 0 0.000 0.008 0.000 0.040
#> SRR959730 4 0.3511 0.6824 0.048 0 0.004 0.800 0.000 0.148
#> SRR959731 4 0.3648 0.5465 0.004 0 0.016 0.740 0.000 0.240
#> SRR959732 4 0.3370 0.6858 0.044 0 0.004 0.812 0.000 0.140
#> SRR959733 1 0.5012 0.4022 0.600 0 0.000 0.300 0.000 0.100
#> SRR959734 1 0.5334 0.2452 0.536 0 0.000 0.344 0.000 0.120
#> SRR959735 1 0.5662 0.0472 0.468 0 0.008 0.404 0.000 0.120
#> SRR959736 4 0.2065 0.7193 0.052 0 0.004 0.912 0.000 0.032
#> SRR959737 4 0.1624 0.7114 0.020 0 0.004 0.936 0.000 0.040
#> SRR959738 4 0.1552 0.7103 0.020 0 0.004 0.940 0.000 0.036
#> SRR959739 4 0.1485 0.7147 0.028 0 0.004 0.944 0.000 0.024
#> SRR959740 4 0.1536 0.7035 0.016 0 0.004 0.940 0.000 0.040
#> SRR959741 4 0.1863 0.6979 0.016 0 0.004 0.920 0.000 0.060
#> SRR959742 1 0.3841 -0.4320 0.616 0 0.000 0.004 0.000 0.380
#> SRR959743 1 0.3578 -0.2793 0.660 0 0.000 0.000 0.000 0.340
#> SRR959744 6 0.4378 0.0000 0.388 0 0.008 0.016 0.000 0.588
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 2.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 0.782 0.993 0.913 0.3139 0.804 0.629
#> 4 4 0.669 0.904 0.874 0.1006 1.000 1.000
#> 5 5 0.852 0.763 0.795 0.0656 0.914 0.740
#> 6 6 0.819 0.790 0.793 0.0288 0.982 0.927
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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959592 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959593 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959594 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959595 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959596 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959597 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959598 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959599 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959600 2 0.0592 0.984 0.012 0.988 0.00
#> SRR959601 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959602 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959603 2 0.1031 0.978 0.024 0.976 0.00
#> SRR959604 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959605 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959606 2 0.1411 0.970 0.036 0.964 0.00
#> SRR959607 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959608 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959609 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959610 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959611 2 0.0592 0.985 0.012 0.988 0.00
#> SRR959612 2 0.0592 0.985 0.012 0.988 0.00
#> SRR959613 2 0.1964 0.961 0.056 0.944 0.00
#> SRR959614 2 0.2066 0.958 0.060 0.940 0.00
#> SRR959615 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959616 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959617 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959618 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959619 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959620 2 0.4062 0.887 0.164 0.836 0.00
#> SRR959621 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959622 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959623 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959624 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959625 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959626 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959627 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959628 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959629 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959630 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959631 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959632 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959633 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959634 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959635 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959636 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959637 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959638 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959639 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959640 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959641 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.00
#> SRR959642 2 0.0237 0.988 0.004 0.996 0.00
#> SRR959643 2 0.3619 0.908 0.136 0.864 0.00
#> SRR959644 2 0.3412 0.915 0.124 0.876 0.00
#> SRR959645 2 0.0592 0.985 0.012 0.988 0.00
#> SRR959646 2 0.0424 0.987 0.008 0.992 0.00
#> SRR959647 2 0.3412 0.916 0.124 0.876 0.00
#> SRR959648 2 0.2261 0.953 0.068 0.932 0.00
#> SRR959649 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959650 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959651 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959652 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959653 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959654 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959655 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959656 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959657 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959658 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959659 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959660 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959661 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959662 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959663 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959664 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959665 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959666 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959667 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959668 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959669 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959670 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959671 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959672 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959673 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959674 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959675 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959676 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959677 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959678 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959679 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959680 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959681 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959682 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959683 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959684 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959686 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959685 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959688 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959687 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959690 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959689 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959691 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959692 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959693 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959694 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959695 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959696 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.00
#> SRR959698 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959697 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959699 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959700 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959701 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959702 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959703 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959704 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959705 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959706 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959707 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959708 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959709 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959710 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959711 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959712 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959713 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959714 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959715 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959716 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959717 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959718 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959719 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959720 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959721 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959722 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959723 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959724 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959725 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959726 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959727 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959729 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959728 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959730 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959731 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959732 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959733 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959734 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959735 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959736 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959737 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959738 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959739 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959740 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959741 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959742 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959743 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
#> SRR959744 1 0.5216 1.000 0.740 0.000 0.26
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.1059 0.970 0.000 0.972 0.016 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.1520 0.960 0.000 0.956 0.024 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.2775 0.916 0.000 0.896 0.020 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0336 0.980 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR959612 2 0.0336 0.980 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR959613 2 0.2048 0.944 0.000 0.928 0.008 NA
#> SRR959614 2 0.2198 0.939 0.000 0.920 0.008 NA
#> SRR959615 2 0.0927 0.972 0.000 0.976 0.008 NA
#> SRR959616 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0376 0.980 0.000 0.992 0.004 NA
#> SRR959618 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.0657 0.976 0.000 0.984 0.004 NA
#> SRR959620 2 0.4244 0.849 0.000 0.804 0.036 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0188 0.982 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0000 0.983 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.0188 0.982 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959643 2 0.3610 0.844 0.000 0.800 0.000 NA
#> SRR959644 2 0.3528 0.850 0.000 0.808 0.000 NA
#> SRR959645 2 0.0336 0.980 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR959646 2 0.0188 0.982 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.3311 0.867 0.000 0.828 0.000 NA
#> SRR959648 2 0.2281 0.927 0.000 0.904 0.000 NA
#> SRR959649 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959650 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959651 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959652 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959653 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959654 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959655 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959656 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959657 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959658 3 0.2987 0.887 0.104 0.000 0.880 NA
#> SRR959659 3 0.2987 0.887 0.104 0.000 0.880 NA
#> SRR959660 3 0.2987 0.887 0.104 0.000 0.880 NA
#> SRR959661 3 0.4352 0.891 0.104 0.000 0.816 NA
#> SRR959662 3 0.4071 0.890 0.104 0.000 0.832 NA
#> SRR959663 3 0.4843 0.891 0.104 0.000 0.784 NA
#> SRR959664 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959665 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959666 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959667 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959668 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959669 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959670 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959671 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959672 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959673 3 0.4728 0.891 0.104 0.000 0.792 NA
#> SRR959674 3 0.4953 0.890 0.104 0.000 0.776 NA
#> SRR959675 3 0.4608 0.891 0.104 0.000 0.800 NA
#> SRR959676 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959677 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959678 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959679 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959680 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959681 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959682 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959683 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959684 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959686 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959685 3 0.5304 0.888 0.104 0.000 0.748 NA
#> SRR959688 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959687 3 0.6248 0.873 0.104 0.000 0.644 NA
#> SRR959690 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959689 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959691 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959692 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959693 3 0.6399 0.870 0.104 0.000 0.620 NA
#> SRR959694 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959695 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959696 3 0.2408 0.885 0.104 0.000 0.896 NA
#> SRR959698 1 0.0188 0.860 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959697 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959699 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959701 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959702 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959703 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959704 1 0.0188 0.860 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959705 1 0.0336 0.861 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959706 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959707 1 0.2216 0.867 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR959708 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959709 1 0.1474 0.865 0.948 0.000 0.000 NA
#> SRR959710 1 0.3266 0.862 0.832 0.000 0.000 NA
#> SRR959711 1 0.2973 0.864 0.856 0.000 0.000 NA
#> SRR959712 1 0.4522 0.836 0.680 0.000 0.000 NA
#> SRR959713 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959714 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959715 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959716 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959717 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959718 1 0.4661 0.830 0.652 0.000 0.000 NA
#> SRR959719 1 0.4661 0.830 0.652 0.000 0.000 NA
#> SRR959720 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959721 1 0.2408 0.867 0.896 0.000 0.000 NA
#> SRR959722 1 0.2647 0.867 0.880 0.000 0.000 NA
#> SRR959723 1 0.1867 0.866 0.928 0.000 0.000 NA
#> SRR959724 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959725 1 0.0188 0.860 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959726 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959727 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959729 1 0.0188 0.860 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR959728 1 0.0336 0.861 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959730 1 0.4661 0.830 0.652 0.000 0.000 NA
#> SRR959731 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959732 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959733 1 0.2281 0.867 0.904 0.000 0.000 NA
#> SRR959734 1 0.4477 0.838 0.688 0.000 0.000 NA
#> SRR959735 1 0.3942 0.852 0.764 0.000 0.000 NA
#> SRR959736 1 0.4661 0.830 0.652 0.000 0.000 NA
#> SRR959737 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959738 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959739 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959740 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959741 1 0.4697 0.829 0.644 0.000 0.000 NA
#> SRR959742 1 0.0000 0.860 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959743 1 0.0336 0.861 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR959744 1 0.0336 0.861 0.992 0.000 0.000 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.1267 0.962 0.000 0.960 0.004 0.024 0.012
#> SRR959601 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.1830 0.943 0.000 0.932 0.000 0.028 0.040
#> SRR959604 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.2522 0.921 0.000 0.904 0.012 0.028 0.056
#> SRR959607 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0865 0.969 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> SRR959612 2 0.0955 0.968 0.000 0.968 0.000 0.028 0.004
#> SRR959613 2 0.2012 0.940 0.000 0.920 0.000 0.060 0.020
#> SRR959614 2 0.1943 0.942 0.000 0.924 0.000 0.056 0.020
#> SRR959615 2 0.1124 0.963 0.000 0.960 0.000 0.036 0.004
#> SRR959616 2 0.0162 0.980 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959617 2 0.1095 0.967 0.000 0.968 0.008 0.012 0.012
#> SRR959618 2 0.0162 0.980 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR959619 2 0.0865 0.969 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> SRR959620 2 0.3849 0.844 0.000 0.808 0.000 0.112 0.080
#> SRR959621 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0162 0.980 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959630 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.981 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0162 0.980 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959643 2 0.3702 0.855 0.000 0.820 0.000 0.096 0.084
#> SRR959644 2 0.3532 0.864 0.000 0.832 0.000 0.092 0.076
#> SRR959645 2 0.0865 0.969 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> SRR959646 2 0.0324 0.978 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR959647 2 0.3359 0.874 0.000 0.844 0.000 0.084 0.072
#> SRR959648 2 0.2104 0.936 0.000 0.916 0.000 0.060 0.024
#> SRR959649 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.1893 0.823 0.024 0.000 0.928 0.048 0.000
#> SRR959651 3 0.1493 0.832 0.024 0.000 0.948 0.028 0.000
#> SRR959652 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0992 0.836 0.024 0.000 0.968 0.008 0.000
#> SRR959656 3 0.1403 0.832 0.024 0.000 0.952 0.024 0.000
#> SRR959657 3 0.1403 0.832 0.024 0.000 0.952 0.024 0.000
#> SRR959658 3 0.3013 0.773 0.024 0.000 0.880 0.028 0.068
#> SRR959659 3 0.3160 0.766 0.024 0.000 0.872 0.032 0.072
#> SRR959660 3 0.3097 0.770 0.024 0.000 0.876 0.032 0.068
#> SRR959661 3 0.4651 0.546 0.024 0.000 0.744 0.036 0.196
#> SRR959662 3 0.4391 0.586 0.024 0.000 0.764 0.028 0.184
#> SRR959663 3 0.5331 0.230 0.024 0.000 0.648 0.040 0.288
#> SRR959664 5 0.5489 0.914 0.024 0.000 0.364 0.032 0.580
#> SRR959665 5 0.5338 0.917 0.024 0.000 0.364 0.024 0.588
#> SRR959666 5 0.5256 0.925 0.024 0.000 0.364 0.020 0.592
#> SRR959667 5 0.4859 0.927 0.024 0.000 0.364 0.004 0.608
#> SRR959668 5 0.4859 0.927 0.024 0.000 0.364 0.004 0.608
#> SRR959669 5 0.5489 0.927 0.024 0.000 0.364 0.032 0.580
#> SRR959670 5 0.5692 0.923 0.024 0.000 0.364 0.044 0.568
#> SRR959671 5 0.5560 0.919 0.024 0.000 0.364 0.036 0.576
#> SRR959672 5 0.5754 0.931 0.024 0.000 0.364 0.048 0.564
#> SRR959673 3 0.5444 0.276 0.024 0.000 0.652 0.052 0.272
#> SRR959674 3 0.5507 0.222 0.024 0.000 0.640 0.052 0.284
#> SRR959675 3 0.5377 0.326 0.024 0.000 0.664 0.052 0.260
#> SRR959676 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0703 0.836 0.024 0.000 0.976 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0865 0.836 0.024 0.000 0.972 0.004 0.000
#> SRR959679 3 0.0992 0.836 0.024 0.000 0.968 0.008 0.000
#> SRR959680 3 0.1403 0.832 0.024 0.000 0.952 0.024 0.000
#> SRR959681 3 0.1661 0.829 0.024 0.000 0.940 0.036 0.000
#> SRR959682 5 0.6183 0.924 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959683 5 0.6230 0.921 0.024 0.000 0.364 0.084 0.528
#> SRR959684 5 0.6136 0.924 0.024 0.000 0.364 0.076 0.536
#> SRR959686 5 0.5765 0.895 0.024 0.000 0.368 0.048 0.560
#> SRR959685 3 0.5631 -0.174 0.024 0.000 0.588 0.044 0.344
#> SRR959688 5 0.6402 0.920 0.024 0.000 0.364 0.100 0.512
#> SRR959687 5 0.5942 0.873 0.024 0.000 0.396 0.056 0.524
#> SRR959690 5 0.6183 0.921 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959689 5 0.6183 0.921 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959691 5 0.6183 0.921 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959692 5 0.6183 0.921 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959693 5 0.6183 0.921 0.024 0.000 0.364 0.080 0.532
#> SRR959694 3 0.2171 0.813 0.024 0.000 0.912 0.064 0.000
#> SRR959695 3 0.2300 0.808 0.024 0.000 0.904 0.072 0.000
#> SRR959696 3 0.2300 0.808 0.024 0.000 0.904 0.072 0.000
#> SRR959698 1 0.1121 0.681 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR959697 1 0.0162 0.693 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959699 1 0.0000 0.693 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0162 0.693 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.0000 0.693 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.693 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.693 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0794 0.689 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR959705 1 0.0880 0.687 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR959706 1 0.1597 0.663 0.940 0.000 0.000 0.012 0.048
#> SRR959707 1 0.3692 0.495 0.812 0.000 0.000 0.136 0.052
#> SRR959708 1 0.1251 0.674 0.956 0.000 0.000 0.008 0.036
#> SRR959709 1 0.3620 0.526 0.824 0.000 0.000 0.108 0.068
#> SRR959710 1 0.4465 0.273 0.732 0.000 0.000 0.212 0.056
#> SRR959711 1 0.4613 0.258 0.728 0.000 0.000 0.200 0.072
#> SRR959712 1 0.5550 -0.741 0.528 0.000 0.000 0.400 0.072
#> SRR959713 1 0.5297 -0.904 0.476 0.000 0.000 0.476 0.048
#> SRR959714 4 0.5297 0.893 0.476 0.000 0.000 0.476 0.048
#> SRR959715 1 0.5458 -0.887 0.476 0.000 0.000 0.464 0.060
#> SRR959716 4 0.5048 0.915 0.476 0.000 0.000 0.492 0.032
#> SRR959717 4 0.4827 0.932 0.476 0.000 0.000 0.504 0.020
#> SRR959718 1 0.5353 -0.901 0.476 0.000 0.000 0.472 0.052
#> SRR959719 1 0.5351 -0.888 0.484 0.000 0.000 0.464 0.052
#> SRR959720 4 0.4300 0.950 0.476 0.000 0.000 0.524 0.000
#> SRR959721 1 0.4036 0.453 0.788 0.000 0.000 0.144 0.068
#> SRR959722 1 0.4119 0.438 0.780 0.000 0.000 0.152 0.068
#> SRR959723 1 0.3410 0.553 0.840 0.000 0.000 0.092 0.068
#> SRR959724 1 0.0510 0.691 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959725 1 0.0404 0.692 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959726 1 0.0162 0.693 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959727 1 0.0000 0.693 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0794 0.689 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR959728 1 0.0880 0.687 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR959730 4 0.4827 0.940 0.476 0.000 0.000 0.504 0.020
#> SRR959731 4 0.4655 0.953 0.476 0.000 0.000 0.512 0.012
#> SRR959732 4 0.4744 0.944 0.476 0.000 0.000 0.508 0.016
#> SRR959733 1 0.4258 0.399 0.768 0.000 0.000 0.160 0.072
#> SRR959734 1 0.5611 -0.774 0.516 0.000 0.000 0.408 0.076
#> SRR959735 1 0.5461 -0.484 0.580 0.000 0.000 0.344 0.076
#> SRR959736 4 0.5178 0.946 0.476 0.000 0.000 0.484 0.040
#> SRR959737 4 0.4905 0.949 0.476 0.000 0.000 0.500 0.024
#> SRR959738 4 0.4827 0.949 0.476 0.000 0.000 0.504 0.020
#> SRR959739 4 0.5114 0.949 0.476 0.000 0.000 0.488 0.036
#> SRR959740 4 0.4905 0.949 0.476 0.000 0.000 0.500 0.024
#> SRR959741 4 0.4905 0.949 0.476 0.000 0.000 0.500 0.024
#> SRR959742 1 0.0963 0.685 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR959743 1 0.1197 0.679 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR959744 1 0.1197 0.679 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.1699 0.9318 0.000 0.936 0.004 0.008 0.012 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.2113 0.9245 0.000 0.920 0.012 0.008 0.032 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.2878 0.8827 0.000 0.872 0.000 0.064 0.032 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.1218 0.9470 0.000 0.956 0.000 0.004 0.012 NA
#> SRR959612 2 0.1363 0.9452 0.000 0.952 0.004 0.004 0.012 NA
#> SRR959613 2 0.3256 0.8695 0.000 0.840 0.000 0.016 0.048 NA
#> SRR959614 2 0.3504 0.8526 0.000 0.820 0.000 0.016 0.052 NA
#> SRR959615 2 0.1857 0.9311 0.000 0.928 0.000 0.012 0.028 NA
#> SRR959616 2 0.0291 0.9627 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0964 0.9531 0.000 0.968 0.000 0.012 0.016 NA
#> SRR959618 2 0.0870 0.9543 0.000 0.972 0.000 0.004 0.012 NA
#> SRR959619 2 0.1401 0.9425 0.000 0.948 0.000 0.004 0.020 NA
#> SRR959620 2 0.5307 0.6952 0.000 0.672 0.000 0.056 0.084 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0291 0.9623 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0000 0.9652 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.0291 0.9623 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR959643 2 0.4576 0.6985 0.000 0.676 0.000 0.016 0.044 NA
#> SRR959644 2 0.4424 0.7144 0.000 0.692 0.000 0.012 0.044 NA
#> SRR959645 2 0.1363 0.9452 0.000 0.952 0.004 0.004 0.012 NA
#> SRR959646 2 0.0837 0.9555 0.000 0.972 0.004 0.004 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.4269 0.7353 0.000 0.708 0.000 0.016 0.032 NA
#> SRR959648 2 0.3092 0.8671 0.000 0.840 0.000 0.012 0.028 NA
#> SRR959649 3 0.1053 0.7952 0.020 0.000 0.964 0.004 0.000 NA
#> SRR959650 3 0.1873 0.7803 0.020 0.000 0.924 0.008 0.000 NA
#> SRR959651 3 0.1693 0.7834 0.020 0.000 0.932 0.004 0.000 NA
#> SRR959652 3 0.0547 0.7949 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR959653 3 0.0547 0.7949 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR959654 3 0.0806 0.7950 0.020 0.000 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR959655 3 0.1003 0.7943 0.020 0.000 0.964 0.000 0.000 NA
#> SRR959656 3 0.1364 0.7930 0.020 0.000 0.952 0.016 0.000 NA
#> SRR959657 3 0.1364 0.7930 0.020 0.000 0.952 0.016 0.000 NA
#> SRR959658 3 0.3894 0.6611 0.020 0.000 0.792 0.000 0.124 NA
#> SRR959659 3 0.4107 0.6464 0.020 0.000 0.776 0.000 0.124 NA
#> SRR959660 3 0.3962 0.6597 0.020 0.000 0.788 0.000 0.120 NA
#> SRR959661 3 0.5169 0.4399 0.020 0.000 0.656 0.000 0.216 NA
#> SRR959662 3 0.4876 0.4993 0.020 0.000 0.688 0.000 0.204 NA
#> SRR959663 3 0.5803 0.1389 0.020 0.000 0.560 0.004 0.296 NA
#> SRR959664 5 0.4885 0.8334 0.020 0.000 0.300 0.000 0.632 NA
#> SRR959665 5 0.4978 0.8343 0.020 0.000 0.304 0.004 0.628 NA
#> SRR959666 5 0.4678 0.8510 0.020 0.000 0.304 0.020 0.648 NA
#> SRR959667 5 0.4296 0.8514 0.020 0.000 0.300 0.008 0.668 NA
#> SRR959668 5 0.4476 0.8510 0.020 0.000 0.300 0.004 0.660 NA
#> SRR959669 5 0.4902 0.8553 0.020 0.000 0.300 0.028 0.640 NA
#> SRR959670 5 0.6051 0.8420 0.020 0.000 0.300 0.036 0.564 NA
#> SRR959671 5 0.5808 0.8349 0.020 0.000 0.300 0.024 0.580 NA
#> SRR959672 5 0.6241 0.8608 0.020 0.000 0.300 0.072 0.552 NA
#> SRR959673 3 0.5812 0.0669 0.020 0.000 0.544 0.004 0.320 NA
#> SRR959674 3 0.5856 -0.0172 0.020 0.000 0.528 0.004 0.336 NA
#> SRR959675 3 0.5823 0.0455 0.020 0.000 0.540 0.004 0.324 NA
#> SRR959676 3 0.0547 0.7949 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR959677 3 0.0547 0.7949 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR959678 3 0.0547 0.7949 0.020 0.000 0.980 0.000 0.000 NA
#> SRR959679 3 0.0909 0.7947 0.020 0.000 0.968 0.000 0.000 NA
#> SRR959680 3 0.1262 0.7936 0.020 0.000 0.956 0.016 0.000 NA
#> SRR959681 3 0.1364 0.7930 0.020 0.000 0.952 0.012 0.000 NA
#> SRR959682 5 0.6684 0.8509 0.020 0.000 0.300 0.076 0.512 NA
#> SRR959683 5 0.6549 0.8539 0.020 0.000 0.300 0.092 0.524 NA
#> SRR959684 5 0.6563 0.8534 0.020 0.000 0.300 0.080 0.524 NA
#> SRR959686 5 0.6114 0.7493 0.020 0.000 0.312 0.008 0.520 NA
#> SRR959685 3 0.6035 -0.2469 0.020 0.000 0.488 0.004 0.360 NA
#> SRR959688 5 0.7187 0.8374 0.020 0.000 0.300 0.116 0.456 NA
#> SRR959687 5 0.6063 0.8031 0.020 0.000 0.324 0.044 0.548 NA
#> SRR959690 5 0.6808 0.8402 0.020 0.000 0.300 0.116 0.496 NA
#> SRR959689 5 0.6894 0.8397 0.020 0.000 0.300 0.116 0.488 NA
#> SRR959691 5 0.6808 0.8402 0.020 0.000 0.300 0.116 0.496 NA
#> SRR959692 5 0.6808 0.8402 0.020 0.000 0.300 0.116 0.496 NA
#> SRR959693 5 0.6808 0.8402 0.020 0.000 0.300 0.116 0.496 NA
#> SRR959694 3 0.2463 0.7635 0.020 0.000 0.892 0.020 0.000 NA
#> SRR959695 3 0.2545 0.7626 0.020 0.000 0.888 0.024 0.000 NA
#> SRR959696 3 0.2545 0.7626 0.020 0.000 0.888 0.024 0.000 NA
#> SRR959698 1 0.1807 0.7671 0.920 0.000 0.000 0.000 0.060 NA
#> SRR959697 1 0.0603 0.7801 0.980 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959699 1 0.0260 0.7834 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.0508 0.7811 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959701 1 0.0405 0.7832 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959702 1 0.0405 0.7836 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959703 1 0.0363 0.7839 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959704 1 0.1297 0.7768 0.948 0.000 0.000 0.000 0.040 NA
#> SRR959705 1 0.1594 0.7717 0.932 0.000 0.000 0.000 0.052 NA
#> SRR959706 1 0.2264 0.7333 0.888 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> SRR959707 1 0.4087 0.5821 0.760 0.000 0.000 0.136 0.004 NA
#> SRR959708 1 0.2162 0.7457 0.896 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> SRR959709 1 0.3955 0.6102 0.772 0.000 0.000 0.092 0.004 NA
#> SRR959710 1 0.4945 0.3007 0.648 0.000 0.000 0.240 0.004 NA
#> SRR959711 1 0.5105 0.3293 0.644 0.000 0.000 0.196 0.004 NA
#> SRR959712 4 0.5779 0.6921 0.392 0.000 0.000 0.432 0.000 NA
#> SRR959713 4 0.4847 0.8627 0.340 0.000 0.000 0.588 0.000 NA
#> SRR959714 4 0.4834 0.8676 0.340 0.000 0.000 0.596 0.004 NA
#> SRR959715 4 0.5054 0.8616 0.336 0.000 0.000 0.572 0.000 NA
#> SRR959716 4 0.4635 0.8763 0.336 0.000 0.000 0.608 0.000 NA
#> SRR959717 4 0.4274 0.8813 0.336 0.000 0.000 0.636 0.004 NA
#> SRR959718 4 0.5592 0.8149 0.340 0.000 0.000 0.504 0.000 NA
#> SRR959719 4 0.5601 0.8099 0.344 0.000 0.000 0.500 0.000 NA
#> SRR959720 4 0.3699 0.8822 0.336 0.000 0.000 0.660 0.004 NA
#> SRR959721 1 0.4757 0.4465 0.676 0.000 0.000 0.144 0.000 NA
#> SRR959722 1 0.4923 0.3961 0.656 0.000 0.000 0.168 0.000 NA
#> SRR959723 1 0.4393 0.5330 0.716 0.000 0.000 0.112 0.000 NA
#> SRR959724 1 0.0777 0.7820 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> SRR959725 1 0.0777 0.7841 0.972 0.000 0.000 0.000 0.024 NA
#> SRR959726 1 0.0508 0.7811 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959727 1 0.0405 0.7836 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR959729 1 0.1367 0.7761 0.944 0.000 0.000 0.000 0.044 NA
#> SRR959728 1 0.1594 0.7717 0.932 0.000 0.000 0.000 0.052 NA
#> SRR959730 4 0.5387 0.8573 0.340 0.000 0.000 0.544 0.004 NA
#> SRR959731 4 0.4472 0.8755 0.336 0.000 0.000 0.628 0.012 NA
#> SRR959732 4 0.5227 0.8682 0.336 0.000 0.000 0.564 0.004 NA
#> SRR959733 1 0.4936 0.4042 0.668 0.000 0.000 0.168 0.004 NA
#> SRR959734 1 0.5870 -0.6353 0.412 0.000 0.000 0.392 0.000 NA
#> SRR959735 1 0.5984 -0.2806 0.516 0.000 0.000 0.348 0.056 NA
#> SRR959736 4 0.5880 0.8546 0.340 0.000 0.000 0.504 0.016 NA
#> SRR959737 4 0.4994 0.8660 0.336 0.000 0.000 0.596 0.016 NA
#> SRR959738 4 0.4994 0.8660 0.336 0.000 0.000 0.596 0.016 NA
#> SRR959739 4 0.5245 0.8709 0.336 0.000 0.000 0.576 0.016 NA
#> SRR959740 4 0.4994 0.8660 0.336 0.000 0.000 0.596 0.016 NA
#> SRR959741 4 0.4994 0.8660 0.336 0.000 0.000 0.596 0.016 NA
#> SRR959742 1 0.1779 0.7654 0.920 0.000 0.000 0.000 0.064 NA
#> SRR959743 1 0.2199 0.7530 0.892 0.000 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR959744 1 0.2199 0.7530 0.892 0.000 0.000 0.000 0.088 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "skmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["ATC:skmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 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 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.996 0.940 0.967 0.0717 0.952 0.855
#> 5 5 0.969 0.897 0.953 0.0652 0.951 0.828
#> 6 6 0.938 0.793 0.898 0.0176 0.986 0.940
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4 5
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 5 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0 1 0 1 0
#> SRR959592 2 0 1 0 1 0
#> SRR959593 2 0 1 0 1 0
#> SRR959594 2 0 1 0 1 0
#> SRR959595 2 0 1 0 1 0
#> SRR959596 2 0 1 0 1 0
#> SRR959597 2 0 1 0 1 0
#> SRR959598 2 0 1 0 1 0
#> SRR959599 2 0 1 0 1 0
#> SRR959600 2 0 1 0 1 0
#> SRR959601 2 0 1 0 1 0
#> SRR959602 2 0 1 0 1 0
#> SRR959603 2 0 1 0 1 0
#> SRR959604 2 0 1 0 1 0
#> SRR959605 2 0 1 0 1 0
#> SRR959606 2 0 1 0 1 0
#> SRR959607 2 0 1 0 1 0
#> SRR959608 2 0 1 0 1 0
#> SRR959609 2 0 1 0 1 0
#> SRR959610 2 0 1 0 1 0
#> SRR959611 2 0 1 0 1 0
#> SRR959612 2 0 1 0 1 0
#> SRR959613 2 0 1 0 1 0
#> SRR959614 2 0 1 0 1 0
#> SRR959615 2 0 1 0 1 0
#> SRR959616 2 0 1 0 1 0
#> SRR959617 2 0 1 0 1 0
#> SRR959618 2 0 1 0 1 0
#> SRR959619 2 0 1 0 1 0
#> SRR959620 2 0 1 0 1 0
#> SRR959621 2 0 1 0 1 0
#> SRR959622 2 0 1 0 1 0
#> SRR959623 2 0 1 0 1 0
#> SRR959624 2 0 1 0 1 0
#> SRR959625 2 0 1 0 1 0
#> SRR959626 2 0 1 0 1 0
#> SRR959627 2 0 1 0 1 0
#> SRR959628 2 0 1 0 1 0
#> SRR959629 2 0 1 0 1 0
#> SRR959630 2 0 1 0 1 0
#> SRR959631 2 0 1 0 1 0
#> SRR959632 2 0 1 0 1 0
#> SRR959633 2 0 1 0 1 0
#> SRR959634 2 0 1 0 1 0
#> SRR959635 2 0 1 0 1 0
#> SRR959636 2 0 1 0 1 0
#> SRR959637 2 0 1 0 1 0
#> SRR959638 2 0 1 0 1 0
#> SRR959639 2 0 1 0 1 0
#> SRR959640 2 0 1 0 1 0
#> SRR959641 2 0 1 0 1 0
#> SRR959642 2 0 1 0 1 0
#> SRR959643 2 0 1 0 1 0
#> SRR959644 2 0 1 0 1 0
#> SRR959645 2 0 1 0 1 0
#> SRR959646 2 0 1 0 1 0
#> SRR959647 2 0 1 0 1 0
#> SRR959648 2 0 1 0 1 0
#> SRR959649 3 0 1 0 0 1
#> SRR959650 3 0 1 0 0 1
#> SRR959651 3 0 1 0 0 1
#> SRR959652 3 0 1 0 0 1
#> SRR959653 3 0 1 0 0 1
#> SRR959654 3 0 1 0 0 1
#> SRR959655 3 0 1 0 0 1
#> SRR959656 3 0 1 0 0 1
#> SRR959657 3 0 1 0 0 1
#> SRR959658 3 0 1 0 0 1
#> SRR959659 3 0 1 0 0 1
#> SRR959660 3 0 1 0 0 1
#> SRR959661 3 0 1 0 0 1
#> SRR959662 3 0 1 0 0 1
#> SRR959663 3 0 1 0 0 1
#> SRR959664 3 0 1 0 0 1
#> SRR959665 3 0 1 0 0 1
#> SRR959666 3 0 1 0 0 1
#> SRR959667 3 0 1 0 0 1
#> SRR959668 3 0 1 0 0 1
#> SRR959669 3 0 1 0 0 1
#> SRR959670 3 0 1 0 0 1
#> SRR959671 3 0 1 0 0 1
#> SRR959672 3 0 1 0 0 1
#> SRR959673 3 0 1 0 0 1
#> SRR959674 3 0 1 0 0 1
#> SRR959675 3 0 1 0 0 1
#> SRR959676 3 0 1 0 0 1
#> SRR959677 3 0 1 0 0 1
#> SRR959678 3 0 1 0 0 1
#> SRR959679 3 0 1 0 0 1
#> SRR959680 3 0 1 0 0 1
#> SRR959681 3 0 1 0 0 1
#> SRR959682 3 0 1 0 0 1
#> SRR959683 3 0 1 0 0 1
#> SRR959684 3 0 1 0 0 1
#> SRR959686 3 0 1 0 0 1
#> SRR959685 3 0 1 0 0 1
#> SRR959688 3 0 1 0 0 1
#> SRR959687 3 0 1 0 0 1
#> SRR959690 3 0 1 0 0 1
#> SRR959689 3 0 1 0 0 1
#> SRR959691 3 0 1 0 0 1
#> SRR959692 3 0 1 0 0 1
#> SRR959693 3 0 1 0 0 1
#> SRR959694 3 0 1 0 0 1
#> SRR959695 3 0 1 0 0 1
#> SRR959696 3 0 1 0 0 1
#> SRR959698 1 0 1 1 0 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959650 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959651 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959652 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959653 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959654 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959655 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959656 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959657 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959658 3 0.0817 0.9826 0.000 0 0.976 0.024
#> SRR959659 3 0.0817 0.9826 0.000 0 0.976 0.024
#> SRR959660 3 0.0817 0.9826 0.000 0 0.976 0.024
#> SRR959661 3 0.0000 0.9831 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959662 3 0.0000 0.9831 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959663 3 0.0188 0.9829 0.000 0 0.996 0.004
#> SRR959664 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959665 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959666 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959667 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959668 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959669 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959670 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959671 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959672 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959673 3 0.0188 0.9831 0.000 0 0.996 0.004
#> SRR959674 3 0.0817 0.9827 0.000 0 0.976 0.024
#> SRR959675 3 0.0817 0.9827 0.000 0 0.976 0.024
#> SRR959676 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959677 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959678 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959679 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959680 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959681 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959682 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959683 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959684 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959686 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959685 3 0.0336 0.9826 0.000 0 0.992 0.008
#> SRR959688 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959687 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959690 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959689 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959691 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959692 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959693 3 0.0592 0.9818 0.000 0 0.984 0.016
#> SRR959694 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959695 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959696 3 0.0921 0.9821 0.000 0 0.972 0.028
#> SRR959698 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.3801 0.6986 0.780 0 0.000 0.220
#> SRR959708 1 0.0188 0.8976 0.996 0 0.000 0.004
#> SRR959709 1 0.3649 0.7179 0.796 0 0.000 0.204
#> SRR959710 1 0.4989 0.1197 0.528 0 0.000 0.472
#> SRR959711 4 0.4999 -0.0603 0.492 0 0.000 0.508
#> SRR959712 4 0.1940 0.9190 0.076 0 0.000 0.924
#> SRR959713 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959714 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959715 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959716 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959717 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959718 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959719 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959720 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959721 1 0.4843 0.3705 0.604 0 0.000 0.396
#> SRR959722 1 0.4585 0.5157 0.668 0 0.000 0.332
#> SRR959723 1 0.3873 0.6865 0.772 0 0.000 0.228
#> SRR959724 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959731 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959732 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959733 1 0.4977 0.1573 0.540 0 0.000 0.460
#> SRR959734 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959735 4 0.4830 0.3568 0.392 0 0.000 0.608
#> SRR959736 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959737 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959738 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959739 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959740 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959741 4 0.1302 0.9506 0.044 0 0.000 0.956
#> SRR959742 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 0.9002 1.000 0 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959650 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959651 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959652 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959653 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959654 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959655 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959656 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959657 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959658 3 0.1608 0.9064 0.000 0 0.928 0.000 0.072
#> SRR959659 3 0.1851 0.8943 0.000 0 0.912 0.000 0.088
#> SRR959660 3 0.1732 0.9006 0.000 0 0.920 0.000 0.080
#> SRR959661 3 0.4291 0.2408 0.000 0 0.536 0.000 0.464
#> SRR959662 3 0.4273 0.2907 0.000 0 0.552 0.000 0.448
#> SRR959663 5 0.3895 0.4401 0.000 0 0.320 0.000 0.680
#> SRR959664 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959665 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959666 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959667 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959668 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959669 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959670 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959671 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959672 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959673 5 0.4294 -0.0653 0.000 0 0.468 0.000 0.532
#> SRR959674 3 0.4101 0.4933 0.000 0 0.628 0.000 0.372
#> SRR959675 3 0.4126 0.4757 0.000 0 0.620 0.000 0.380
#> SRR959676 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959677 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959678 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959679 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959680 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959681 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959682 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959683 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959684 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959686 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959685 5 0.2377 0.8066 0.000 0 0.128 0.000 0.872
#> SRR959688 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959687 5 0.0510 0.9359 0.000 0 0.016 0.000 0.984
#> SRR959690 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959689 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959691 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959692 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959693 5 0.0000 0.9500 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959694 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959695 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959696 3 0.1121 0.9245 0.000 0 0.956 0.000 0.044
#> SRR959698 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.3366 0.6993 0.768 0 0.000 0.232 0.000
#> SRR959708 1 0.0162 0.8917 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959709 1 0.3521 0.6892 0.764 0 0.004 0.232 0.000
#> SRR959710 1 0.4306 0.1246 0.508 0 0.000 0.492 0.000
#> SRR959711 4 0.4437 -0.0390 0.464 0 0.004 0.532 0.000
#> SRR959712 4 0.1251 0.9146 0.036 0 0.008 0.956 0.000
#> SRR959713 4 0.0000 0.9424 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959714 4 0.0000 0.9424 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959715 4 0.0162 0.9418 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> SRR959716 4 0.0000 0.9424 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959717 4 0.0000 0.9424 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959718 4 0.0290 0.9410 0.000 0 0.008 0.992 0.000
#> SRR959719 4 0.0579 0.9379 0.008 0 0.008 0.984 0.000
#> SRR959720 4 0.0000 0.9424 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.4481 0.3495 0.576 0 0.008 0.416 0.000
#> SRR959722 1 0.4182 0.4994 0.644 0 0.004 0.352 0.000
#> SRR959723 1 0.3728 0.6701 0.748 0 0.008 0.244 0.000
#> SRR959724 1 0.0290 0.8927 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0290 0.8927 0.992 0 0.008 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.8931 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959730 4 0.0404 0.9417 0.000 0 0.012 0.988 0.000
#> SRR959731 4 0.0162 0.9422 0.000 0 0.004 0.996 0.000
#> SRR959732 4 0.0404 0.9417 0.000 0 0.012 0.988 0.000
#> SRR959733 1 0.4559 0.1380 0.512 0 0.008 0.480 0.000
#> SRR959734 4 0.0693 0.9355 0.012 0 0.008 0.980 0.000
#> SRR959735 4 0.4482 0.3628 0.348 0 0.016 0.636 0.000
#> SRR959736 4 0.0703 0.9383 0.000 0 0.024 0.976 0.000
#> SRR959737 4 0.0609 0.9385 0.000 0 0.020 0.980 0.000
#> SRR959738 4 0.0609 0.9385 0.000 0 0.020 0.980 0.000
#> SRR959739 4 0.0609 0.9385 0.000 0 0.020 0.980 0.000
#> SRR959740 4 0.0609 0.9385 0.000 0 0.020 0.980 0.000
#> SRR959741 4 0.0609 0.9385 0.000 0 0.020 0.980 0.000
#> SRR959742 1 0.0404 0.8922 0.988 0 0.012 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0510 0.8915 0.984 0 0.016 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.0000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.1010 0.8930 0.000 0 0.960 0.000 0.036 0.004
#> SRR959659 3 0.1657 0.8729 0.000 0 0.928 0.000 0.056 0.016
#> SRR959660 3 0.1297 0.8865 0.000 0 0.948 0.000 0.040 0.012
#> SRR959661 3 0.4238 0.2072 0.000 0 0.540 0.000 0.444 0.016
#> SRR959662 3 0.4192 0.3005 0.000 0 0.572 0.000 0.412 0.016
#> SRR959663 5 0.4094 0.4389 0.000 0 0.324 0.000 0.652 0.024
#> SRR959664 5 0.0146 0.9298 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959665 5 0.0146 0.9298 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959666 5 0.0000 0.9302 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959667 5 0.0000 0.9302 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959668 5 0.0146 0.9298 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959669 5 0.0000 0.9302 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959670 5 0.0458 0.9273 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959671 5 0.0458 0.9273 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959672 5 0.0146 0.9303 0.000 0 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR959673 5 0.4336 -0.0583 0.000 0 0.476 0.000 0.504 0.020
#> SRR959674 3 0.4209 0.3777 0.000 0 0.596 0.000 0.384 0.020
#> SRR959675 3 0.4178 0.4069 0.000 0 0.608 0.000 0.372 0.020
#> SRR959676 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.9143 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.0790 0.9285 0.000 0 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR959683 5 0.0547 0.9279 0.000 0 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR959684 5 0.0632 0.9284 0.000 0 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR959686 5 0.0547 0.9274 0.000 0 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR959685 5 0.2988 0.7658 0.000 0 0.152 0.000 0.824 0.024
#> SRR959688 5 0.1267 0.9206 0.000 0 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR959687 5 0.0692 0.9223 0.000 0 0.020 0.000 0.976 0.004
#> SRR959690 5 0.1075 0.9209 0.000 0 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR959689 5 0.1141 0.9209 0.000 0 0.000 0.000 0.948 0.052
#> SRR959691 5 0.1075 0.9209 0.000 0 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR959692 5 0.1075 0.9209 0.000 0 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR959693 5 0.1075 0.9209 0.000 0 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR959694 3 0.0146 0.9125 0.000 0 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959695 3 0.0146 0.9125 0.000 0 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959696 3 0.0260 0.9103 0.000 0 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR959698 1 0.2969 0.6643 0.776 0 0.000 0.000 0.000 0.224
#> SRR959697 1 0.0458 0.7362 0.984 0 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR959699 1 0.0363 0.7372 0.988 0 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR959700 1 0.0146 0.7350 0.996 0 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959701 1 0.0000 0.7368 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.7368 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.7368 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.2092 0.7163 0.876 0 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR959705 1 0.2562 0.6943 0.828 0 0.000 0.000 0.000 0.172
#> SRR959706 1 0.2996 0.4336 0.772 0 0.000 0.000 0.000 0.228
#> SRR959707 1 0.5011 0.0505 0.620 0 0.000 0.116 0.000 0.264
#> SRR959708 1 0.2092 0.6181 0.876 0 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR959709 1 0.4294 -0.3007 0.552 0 0.000 0.020 0.000 0.428
#> SRR959710 1 0.5927 -0.4400 0.452 0 0.000 0.232 0.000 0.316
#> SRR959711 6 0.5316 0.4885 0.416 0 0.000 0.104 0.000 0.480
#> SRR959712 6 0.5189 -0.0597 0.088 0 0.000 0.444 0.000 0.468
#> SRR959713 4 0.3835 0.5550 0.016 0 0.000 0.684 0.000 0.300
#> SRR959714 4 0.3652 0.6061 0.016 0 0.000 0.720 0.000 0.264
#> SRR959715 4 0.3819 0.4836 0.004 0 0.000 0.624 0.000 0.372
#> SRR959716 4 0.3266 0.6314 0.000 0 0.000 0.728 0.000 0.272
#> SRR959717 4 0.2664 0.7047 0.000 0 0.000 0.816 0.000 0.184
#> SRR959718 4 0.4181 0.2333 0.012 0 0.000 0.512 0.000 0.476
#> SRR959719 6 0.4594 -0.2584 0.036 0 0.000 0.480 0.000 0.484
#> SRR959720 4 0.1863 0.7436 0.000 0 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR959721 6 0.4467 0.4247 0.464 0 0.000 0.028 0.000 0.508
#> SRR959722 6 0.4594 0.3990 0.480 0 0.000 0.036 0.000 0.484
#> SRR959723 6 0.4336 0.4028 0.476 0 0.000 0.020 0.000 0.504
#> SRR959724 1 0.1267 0.7329 0.940 0 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR959725 1 0.0713 0.7376 0.972 0 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR959726 1 0.0000 0.7368 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.7368 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.2178 0.7131 0.868 0 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR959728 1 0.2454 0.7016 0.840 0 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR959730 4 0.3601 0.5761 0.004 0 0.000 0.684 0.000 0.312
#> SRR959731 4 0.1444 0.7463 0.000 0 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR959732 4 0.3309 0.6243 0.000 0 0.000 0.720 0.000 0.280
#> SRR959733 1 0.4902 -0.4791 0.480 0 0.000 0.060 0.000 0.460
#> SRR959734 6 0.5162 0.0352 0.088 0 0.000 0.408 0.000 0.504
#> SRR959735 6 0.5909 0.0993 0.208 0 0.000 0.372 0.000 0.420
#> SRR959736 4 0.2320 0.6897 0.004 0 0.000 0.864 0.000 0.132
#> SRR959737 4 0.0000 0.7346 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959738 4 0.0000 0.7346 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959739 4 0.0865 0.7370 0.000 0 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR959740 4 0.0000 0.7346 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959741 4 0.0146 0.7355 0.000 0 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959742 1 0.3659 0.5396 0.636 0 0.000 0.000 0.000 0.364
#> SRR959743 1 0.3782 0.5080 0.588 0 0.000 0.000 0.000 0.412
#> SRR959744 1 0.3789 0.5041 0.584 0 0.000 0.000 0.000 0.416
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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 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 1.000 1.000 0.4732 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 1.000 1.000 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.898 0.899 0.887 0.0723 0.951 0.854
#> 5 5 0.951 0.885 0.953 0.0665 0.940 0.791
#> 6 6 0.924 0.814 0.910 0.0168 0.970 0.875
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 5
There is also optional best \(k\) = 2 3 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
#> SRR959550 2 0 1 0 1
#> SRR959592 2 0 1 0 1
#> SRR959593 2 0 1 0 1
#> SRR959594 2 0 1 0 1
#> SRR959595 2 0 1 0 1
#> SRR959596 2 0 1 0 1
#> SRR959597 2 0 1 0 1
#> SRR959598 2 0 1 0 1
#> SRR959599 2 0 1 0 1
#> SRR959600 2 0 1 0 1
#> SRR959601 2 0 1 0 1
#> SRR959602 2 0 1 0 1
#> SRR959603 2 0 1 0 1
#> SRR959604 2 0 1 0 1
#> SRR959605 2 0 1 0 1
#> SRR959606 2 0 1 0 1
#> SRR959607 2 0 1 0 1
#> SRR959608 2 0 1 0 1
#> SRR959609 2 0 1 0 1
#> SRR959610 2 0 1 0 1
#> SRR959611 2 0 1 0 1
#> SRR959612 2 0 1 0 1
#> SRR959613 2 0 1 0 1
#> SRR959614 2 0 1 0 1
#> SRR959615 2 0 1 0 1
#> SRR959616 2 0 1 0 1
#> SRR959617 2 0 1 0 1
#> SRR959618 2 0 1 0 1
#> SRR959619 2 0 1 0 1
#> SRR959620 2 0 1 0 1
#> SRR959621 2 0 1 0 1
#> SRR959622 2 0 1 0 1
#> SRR959623 2 0 1 0 1
#> SRR959624 2 0 1 0 1
#> SRR959625 2 0 1 0 1
#> SRR959626 2 0 1 0 1
#> SRR959627 2 0 1 0 1
#> SRR959628 2 0 1 0 1
#> SRR959629 2 0 1 0 1
#> SRR959630 2 0 1 0 1
#> SRR959631 2 0 1 0 1
#> SRR959632 2 0 1 0 1
#> SRR959633 2 0 1 0 1
#> SRR959634 2 0 1 0 1
#> SRR959635 2 0 1 0 1
#> SRR959636 2 0 1 0 1
#> SRR959637 2 0 1 0 1
#> SRR959638 2 0 1 0 1
#> SRR959639 2 0 1 0 1
#> SRR959640 2 0 1 0 1
#> SRR959641 2 0 1 0 1
#> SRR959642 2 0 1 0 1
#> SRR959643 2 0 1 0 1
#> SRR959644 2 0 1 0 1
#> SRR959645 2 0 1 0 1
#> SRR959646 2 0 1 0 1
#> SRR959647 2 0 1 0 1
#> SRR959648 2 0 1 0 1
#> SRR959649 1 0 1 1 0
#> SRR959650 1 0 1 1 0
#> SRR959651 1 0 1 1 0
#> SRR959652 1 0 1 1 0
#> SRR959653 1 0 1 1 0
#> SRR959654 1 0 1 1 0
#> SRR959655 1 0 1 1 0
#> SRR959656 1 0 1 1 0
#> SRR959657 1 0 1 1 0
#> SRR959658 1 0 1 1 0
#> SRR959659 1 0 1 1 0
#> SRR959660 1 0 1 1 0
#> SRR959661 1 0 1 1 0
#> SRR959662 1 0 1 1 0
#> SRR959663 1 0 1 1 0
#> SRR959664 1 0 1 1 0
#> SRR959665 1 0 1 1 0
#> SRR959666 1 0 1 1 0
#> SRR959667 1 0 1 1 0
#> SRR959668 1 0 1 1 0
#> SRR959669 1 0 1 1 0
#> SRR959670 1 0 1 1 0
#> SRR959671 1 0 1 1 0
#> SRR959672 1 0 1 1 0
#> SRR959673 1 0 1 1 0
#> SRR959674 1 0 1 1 0
#> SRR959675 1 0 1 1 0
#> SRR959676 1 0 1 1 0
#> SRR959677 1 0 1 1 0
#> SRR959678 1 0 1 1 0
#> SRR959679 1 0 1 1 0
#> SRR959680 1 0 1 1 0
#> SRR959681 1 0 1 1 0
#> SRR959682 1 0 1 1 0
#> SRR959683 1 0 1 1 0
#> SRR959684 1 0 1 1 0
#> SRR959686 1 0 1 1 0
#> SRR959685 1 0 1 1 0
#> SRR959688 1 0 1 1 0
#> SRR959687 1 0 1 1 0
#> SRR959690 1 0 1 1 0
#> SRR959689 1 0 1 1 0
#> SRR959691 1 0 1 1 0
#> SRR959692 1 0 1 1 0
#> SRR959693 1 0 1 1 0
#> SRR959694 1 0 1 1 0
#> SRR959695 1 0 1 1 0
#> SRR959696 1 0 1 1 0
#> SRR959698 1 0 1 1 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0 1 0 1 0
#> SRR959592 2 0 1 0 1 0
#> SRR959593 2 0 1 0 1 0
#> SRR959594 2 0 1 0 1 0
#> SRR959595 2 0 1 0 1 0
#> SRR959596 2 0 1 0 1 0
#> SRR959597 2 0 1 0 1 0
#> SRR959598 2 0 1 0 1 0
#> SRR959599 2 0 1 0 1 0
#> SRR959600 2 0 1 0 1 0
#> SRR959601 2 0 1 0 1 0
#> SRR959602 2 0 1 0 1 0
#> SRR959603 2 0 1 0 1 0
#> SRR959604 2 0 1 0 1 0
#> SRR959605 2 0 1 0 1 0
#> SRR959606 2 0 1 0 1 0
#> SRR959607 2 0 1 0 1 0
#> SRR959608 2 0 1 0 1 0
#> SRR959609 2 0 1 0 1 0
#> SRR959610 2 0 1 0 1 0
#> SRR959611 2 0 1 0 1 0
#> SRR959612 2 0 1 0 1 0
#> SRR959613 2 0 1 0 1 0
#> SRR959614 2 0 1 0 1 0
#> SRR959615 2 0 1 0 1 0
#> SRR959616 2 0 1 0 1 0
#> SRR959617 2 0 1 0 1 0
#> SRR959618 2 0 1 0 1 0
#> SRR959619 2 0 1 0 1 0
#> SRR959620 2 0 1 0 1 0
#> SRR959621 2 0 1 0 1 0
#> SRR959622 2 0 1 0 1 0
#> SRR959623 2 0 1 0 1 0
#> SRR959624 2 0 1 0 1 0
#> SRR959625 2 0 1 0 1 0
#> SRR959626 2 0 1 0 1 0
#> SRR959627 2 0 1 0 1 0
#> SRR959628 2 0 1 0 1 0
#> SRR959629 2 0 1 0 1 0
#> SRR959630 2 0 1 0 1 0
#> SRR959631 2 0 1 0 1 0
#> SRR959632 2 0 1 0 1 0
#> SRR959633 2 0 1 0 1 0
#> SRR959634 2 0 1 0 1 0
#> SRR959635 2 0 1 0 1 0
#> SRR959636 2 0 1 0 1 0
#> SRR959637 2 0 1 0 1 0
#> SRR959638 2 0 1 0 1 0
#> SRR959639 2 0 1 0 1 0
#> SRR959640 2 0 1 0 1 0
#> SRR959641 2 0 1 0 1 0
#> SRR959642 2 0 1 0 1 0
#> SRR959643 2 0 1 0 1 0
#> SRR959644 2 0 1 0 1 0
#> SRR959645 2 0 1 0 1 0
#> SRR959646 2 0 1 0 1 0
#> SRR959647 2 0 1 0 1 0
#> SRR959648 2 0 1 0 1 0
#> SRR959649 3 0 1 0 0 1
#> SRR959650 3 0 1 0 0 1
#> SRR959651 3 0 1 0 0 1
#> SRR959652 3 0 1 0 0 1
#> SRR959653 3 0 1 0 0 1
#> SRR959654 3 0 1 0 0 1
#> SRR959655 3 0 1 0 0 1
#> SRR959656 3 0 1 0 0 1
#> SRR959657 3 0 1 0 0 1
#> SRR959658 3 0 1 0 0 1
#> SRR959659 3 0 1 0 0 1
#> SRR959660 3 0 1 0 0 1
#> SRR959661 3 0 1 0 0 1
#> SRR959662 3 0 1 0 0 1
#> SRR959663 3 0 1 0 0 1
#> SRR959664 3 0 1 0 0 1
#> SRR959665 3 0 1 0 0 1
#> SRR959666 3 0 1 0 0 1
#> SRR959667 3 0 1 0 0 1
#> SRR959668 3 0 1 0 0 1
#> SRR959669 3 0 1 0 0 1
#> SRR959670 3 0 1 0 0 1
#> SRR959671 3 0 1 0 0 1
#> SRR959672 3 0 1 0 0 1
#> SRR959673 3 0 1 0 0 1
#> SRR959674 3 0 1 0 0 1
#> SRR959675 3 0 1 0 0 1
#> SRR959676 3 0 1 0 0 1
#> SRR959677 3 0 1 0 0 1
#> SRR959678 3 0 1 0 0 1
#> SRR959679 3 0 1 0 0 1
#> SRR959680 3 0 1 0 0 1
#> SRR959681 3 0 1 0 0 1
#> SRR959682 3 0 1 0 0 1
#> SRR959683 3 0 1 0 0 1
#> SRR959684 3 0 1 0 0 1
#> SRR959686 3 0 1 0 0 1
#> SRR959685 3 0 1 0 0 1
#> SRR959688 3 0 1 0 0 1
#> SRR959687 3 0 1 0 0 1
#> SRR959690 3 0 1 0 0 1
#> SRR959689 3 0 1 0 0 1
#> SRR959691 3 0 1 0 0 1
#> SRR959692 3 0 1 0 0 1
#> SRR959693 3 0 1 0 0 1
#> SRR959694 3 0 1 0 0 1
#> SRR959695 3 0 1 0 0 1
#> SRR959696 3 0 1 0 0 1
#> SRR959698 1 0 1 1 0 0
#> SRR959697 1 0 1 1 0 0
#> SRR959699 1 0 1 1 0 0
#> SRR959700 1 0 1 1 0 0
#> SRR959701 1 0 1 1 0 0
#> SRR959702 1 0 1 1 0 0
#> SRR959703 1 0 1 1 0 0
#> SRR959704 1 0 1 1 0 0
#> SRR959705 1 0 1 1 0 0
#> SRR959706 1 0 1 1 0 0
#> SRR959707 1 0 1 1 0 0
#> SRR959708 1 0 1 1 0 0
#> SRR959709 1 0 1 1 0 0
#> SRR959710 1 0 1 1 0 0
#> SRR959711 1 0 1 1 0 0
#> SRR959712 1 0 1 1 0 0
#> SRR959713 1 0 1 1 0 0
#> SRR959714 1 0 1 1 0 0
#> SRR959715 1 0 1 1 0 0
#> SRR959716 1 0 1 1 0 0
#> SRR959717 1 0 1 1 0 0
#> SRR959718 1 0 1 1 0 0
#> SRR959719 1 0 1 1 0 0
#> SRR959720 1 0 1 1 0 0
#> SRR959721 1 0 1 1 0 0
#> SRR959722 1 0 1 1 0 0
#> SRR959723 1 0 1 1 0 0
#> SRR959724 1 0 1 1 0 0
#> SRR959725 1 0 1 1 0 0
#> SRR959726 1 0 1 1 0 0
#> SRR959727 1 0 1 1 0 0
#> SRR959729 1 0 1 1 0 0
#> SRR959728 1 0 1 1 0 0
#> SRR959730 1 0 1 1 0 0
#> SRR959731 1 0 1 1 0 0
#> SRR959732 1 0 1 1 0 0
#> SRR959733 1 0 1 1 0 0
#> SRR959734 1 0 1 1 0 0
#> SRR959735 1 0 1 1 0 0
#> SRR959736 1 0 1 1 0 0
#> SRR959737 1 0 1 1 0 0
#> SRR959738 1 0 1 1 0 0
#> SRR959739 1 0 1 1 0 0
#> SRR959740 1 0 1 1 0 0
#> SRR959741 1 0 1 1 0 0
#> SRR959742 1 0 1 1 0 0
#> SRR959743 1 0 1 1 0 0
#> SRR959744 1 0 1 1 0 0
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959659 3 0.3123 0.677 0.000 0 0.844 0.156
#> SRR959660 3 0.1867 0.800 0.000 0 0.928 0.072
#> SRR959661 3 0.4948 -0.363 0.000 0 0.560 0.440
#> SRR959662 3 0.3837 0.527 0.000 0 0.776 0.224
#> SRR959663 4 0.4985 0.649 0.000 0 0.468 0.532
#> SRR959664 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959665 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959666 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959667 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959668 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959669 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959670 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959671 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959672 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959673 3 0.4843 -0.175 0.000 0 0.604 0.396
#> SRR959674 3 0.4564 0.162 0.000 0 0.672 0.328
#> SRR959675 3 0.4999 -0.555 0.000 0 0.508 0.492
#> SRR959676 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0336 0.866 0.000 0 0.992 0.008
#> SRR959681 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959682 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959683 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959684 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959686 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959685 4 0.4972 0.679 0.000 0 0.456 0.544
#> SRR959688 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959687 4 0.4454 0.969 0.000 0 0.308 0.692
#> SRR959690 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959689 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959691 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959692 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959693 4 0.4431 0.975 0.000 0 0.304 0.696
#> SRR959694 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.873 0.000 0 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.3688 0.883 0.792 0 0.000 0.208
#> SRR959708 1 0.1557 0.887 0.944 0 0.000 0.056
#> SRR959709 1 0.0817 0.883 0.976 0 0.000 0.024
#> SRR959710 1 0.2345 0.888 0.900 0 0.000 0.100
#> SRR959711 1 0.3266 0.886 0.832 0 0.000 0.168
#> SRR959712 1 0.4406 0.867 0.700 0 0.000 0.300
#> SRR959713 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959714 1 0.4406 0.868 0.700 0 0.000 0.300
#> SRR959715 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959716 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959717 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959718 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959719 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959720 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959721 1 0.2530 0.888 0.888 0 0.000 0.112
#> SRR959722 1 0.3610 0.883 0.800 0 0.000 0.200
#> SRR959723 1 0.1792 0.888 0.932 0 0.000 0.068
#> SRR959724 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0336 0.881 0.992 0 0.000 0.008
#> SRR959726 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959730 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959731 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959732 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959733 1 0.2011 0.888 0.920 0 0.000 0.080
#> SRR959734 1 0.4193 0.873 0.732 0 0.000 0.268
#> SRR959735 1 0.3569 0.883 0.804 0 0.000 0.196
#> SRR959736 1 0.4382 0.868 0.704 0 0.000 0.296
#> SRR959737 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959738 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959739 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959740 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959741 1 0.4431 0.867 0.696 0 0.000 0.304
#> SRR959742 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 0.880 1.000 0 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0188 0.881 0.996 0 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959659 3 0.3395 0.67375 0.000 0 0.764 0.000 0.236
#> SRR959660 3 0.2127 0.84492 0.000 0 0.892 0.000 0.108
#> SRR959661 5 0.4219 0.30969 0.000 0 0.416 0.000 0.584
#> SRR959662 3 0.3837 0.52926 0.000 0 0.692 0.000 0.308
#> SRR959663 5 0.3684 0.61826 0.000 0 0.280 0.000 0.720
#> SRR959664 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959665 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959666 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959667 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959668 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959669 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959670 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959671 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959672 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959673 5 0.4268 0.22834 0.000 0 0.444 0.000 0.556
#> SRR959674 3 0.4300 0.00248 0.000 0 0.524 0.000 0.476
#> SRR959675 5 0.3857 0.56505 0.000 0 0.312 0.000 0.688
#> SRR959676 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0404 0.93354 0.000 0 0.988 0.000 0.012
#> SRR959681 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959683 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959684 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959686 5 0.0162 0.92097 0.000 0 0.004 0.000 0.996
#> SRR959685 5 0.3480 0.66793 0.000 0 0.248 0.000 0.752
#> SRR959688 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959687 5 0.0162 0.92098 0.000 0 0.004 0.000 0.996
#> SRR959690 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959689 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959691 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959692 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959693 5 0.0000 0.92357 0.000 0 0.000 0.000 1.000
#> SRR959694 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.94289 0.000 0 1.000 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0162 0.88061 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0703 0.87043 0.976 0 0.000 0.024 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0162 0.87995 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959706 1 0.2929 0.72542 0.820 0 0.000 0.180 0.000
#> SRR959707 4 0.3661 0.62759 0.276 0 0.000 0.724 0.000
#> SRR959708 1 0.4045 0.45077 0.644 0 0.000 0.356 0.000
#> SRR959709 1 0.3983 0.48143 0.660 0 0.000 0.340 0.000
#> SRR959710 1 0.4291 0.16116 0.536 0 0.000 0.464 0.000
#> SRR959711 4 0.3752 0.58853 0.292 0 0.000 0.708 0.000
#> SRR959712 4 0.1121 0.88943 0.044 0 0.000 0.956 0.000
#> SRR959713 4 0.0290 0.90339 0.008 0 0.000 0.992 0.000
#> SRR959714 4 0.0290 0.90288 0.008 0 0.000 0.992 0.000
#> SRR959715 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959716 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959717 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959718 4 0.0510 0.90136 0.016 0 0.000 0.984 0.000
#> SRR959719 4 0.1121 0.88888 0.044 0 0.000 0.956 0.000
#> SRR959720 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959721 4 0.4249 0.22589 0.432 0 0.000 0.568 0.000
#> SRR959722 4 0.3796 0.58612 0.300 0 0.000 0.700 0.000
#> SRR959723 1 0.4242 0.26537 0.572 0 0.000 0.428 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.1121 0.85818 0.956 0 0.000 0.044 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0162 0.88055 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959728 1 0.0609 0.87481 0.980 0 0.000 0.020 0.000
#> SRR959730 4 0.0162 0.90322 0.004 0 0.000 0.996 0.000
#> SRR959731 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959732 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.4307 -0.00981 0.504 0 0.000 0.496 0.000
#> SRR959734 4 0.2377 0.82251 0.128 0 0.000 0.872 0.000
#> SRR959735 4 0.3966 0.48750 0.336 0 0.000 0.664 0.000
#> SRR959736 4 0.1197 0.88724 0.048 0 0.000 0.952 0.000
#> SRR959737 4 0.0510 0.90184 0.016 0 0.000 0.984 0.000
#> SRR959738 4 0.0404 0.90260 0.012 0 0.000 0.988 0.000
#> SRR959739 4 0.0162 0.90360 0.004 0 0.000 0.996 0.000
#> SRR959740 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959741 4 0.0000 0.90317 0.000 0 0.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 0.88136 1.000 0 0.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0162 0.87995 0.996 0 0.000 0.004 0.000
#> SRR959744 1 0.0703 0.86920 0.976 0 0.000 0.024 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 1.00000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959658 3 0.0146 0.93294 0.000 0 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR959659 3 0.3240 0.65795 0.000 0 0.752 0.000 0.244 0.004
#> SRR959660 3 0.2053 0.83530 0.000 0 0.888 0.000 0.108 0.004
#> SRR959661 5 0.3915 0.30921 0.000 0 0.412 0.000 0.584 0.004
#> SRR959662 3 0.3636 0.50202 0.000 0 0.676 0.000 0.320 0.004
#> SRR959663 5 0.3360 0.63968 0.000 0 0.264 0.000 0.732 0.004
#> SRR959664 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959665 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959666 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959667 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959668 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959669 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959670 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959671 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959672 5 0.0000 0.91111 0.000 0 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959673 5 0.3961 0.22769 0.000 0 0.440 0.000 0.556 0.004
#> SRR959674 3 0.3867 -0.04073 0.000 0 0.512 0.000 0.488 0.000
#> SRR959675 5 0.3584 0.56570 0.000 0 0.308 0.000 0.688 0.004
#> SRR959676 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959680 3 0.0363 0.92583 0.000 0 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959682 5 0.0363 0.91004 0.000 0 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959683 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959684 5 0.0363 0.91004 0.000 0 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR959686 5 0.0291 0.90828 0.000 0 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR959685 5 0.3240 0.66915 0.000 0 0.244 0.000 0.752 0.004
#> SRR959688 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959687 5 0.0146 0.90977 0.000 0 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959690 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959689 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959691 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959692 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959693 5 0.0458 0.90923 0.000 0 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR959694 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.93537 0.000 0 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0291 0.85151 0.992 0 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959697 1 0.2793 0.83251 0.800 0 0.000 0.200 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.2454 0.85501 0.840 0 0.000 0.160 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.2883 0.82138 0.788 0 0.000 0.212 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.2454 0.85441 0.840 0 0.000 0.160 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.2730 0.83099 0.808 0 0.000 0.192 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.2135 0.86321 0.872 0 0.000 0.128 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0790 0.85708 0.968 0 0.000 0.032 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0146 0.85042 0.996 0 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR959706 4 0.3797 0.01505 0.420 0 0.000 0.580 0.000 0.000
#> SRR959707 4 0.3375 0.52610 0.088 0 0.000 0.816 0.000 0.096
#> SRR959708 4 0.3582 0.48448 0.252 0 0.000 0.732 0.000 0.016
#> SRR959709 4 0.3337 0.44182 0.260 0 0.000 0.736 0.000 0.004
#> SRR959710 4 0.4075 0.47884 0.240 0 0.000 0.712 0.000 0.048
#> SRR959711 4 0.1285 0.54376 0.052 0 0.000 0.944 0.000 0.004
#> SRR959712 4 0.3052 0.47990 0.004 0 0.000 0.780 0.000 0.216
#> SRR959713 4 0.3288 0.41941 0.000 0 0.000 0.724 0.000 0.276
#> SRR959714 4 0.3993 0.27087 0.008 0 0.000 0.592 0.000 0.400
#> SRR959715 4 0.3695 0.29980 0.000 0 0.000 0.624 0.000 0.376
#> SRR959716 4 0.3706 0.29436 0.000 0 0.000 0.620 0.000 0.380
#> SRR959717 4 0.3860 0.10489 0.000 0 0.000 0.528 0.000 0.472
#> SRR959718 4 0.3244 0.43254 0.000 0 0.000 0.732 0.000 0.268
#> SRR959719 4 0.2883 0.47711 0.000 0 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR959720 4 0.3868 -0.00767 0.000 0 0.000 0.504 0.000 0.496
#> SRR959721 4 0.3807 0.51933 0.192 0 0.000 0.756 0.000 0.052
#> SRR959722 4 0.4368 0.48861 0.204 0 0.000 0.708 0.000 0.088
#> SRR959723 4 0.3606 0.49353 0.256 0 0.000 0.728 0.000 0.016
#> SRR959724 1 0.0937 0.86162 0.960 0 0.000 0.040 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.2340 0.83525 0.852 0 0.000 0.148 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.2454 0.85523 0.840 0 0.000 0.160 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.2527 0.85004 0.832 0 0.000 0.168 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0865 0.85751 0.964 0 0.000 0.036 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0820 0.84580 0.972 0 0.000 0.012 0.000 0.016
#> SRR959730 4 0.3860 0.02912 0.000 0 0.000 0.528 0.000 0.472
#> SRR959731 6 0.2823 0.60447 0.000 0 0.000 0.204 0.000 0.796
#> SRR959732 6 0.3866 -0.06973 0.000 0 0.000 0.484 0.000 0.516
#> SRR959733 4 0.2454 0.52975 0.160 0 0.000 0.840 0.000 0.000
#> SRR959734 4 0.1563 0.52943 0.012 0 0.000 0.932 0.000 0.056
#> SRR959735 1 0.5724 -0.37560 0.424 0 0.000 0.412 0.000 0.164
#> SRR959736 6 0.3076 0.57093 0.000 0 0.000 0.240 0.000 0.760
#> SRR959737 6 0.2003 0.71646 0.000 0 0.000 0.116 0.000 0.884
#> SRR959738 6 0.1075 0.71983 0.000 0 0.000 0.048 0.000 0.952
#> SRR959739 6 0.3659 0.34764 0.000 0 0.000 0.364 0.000 0.636
#> SRR959740 6 0.1141 0.71658 0.000 0 0.000 0.052 0.000 0.948
#> SRR959741 6 0.1765 0.71915 0.000 0 0.000 0.096 0.000 0.904
#> SRR959742 1 0.2320 0.86159 0.864 0 0.000 0.132 0.000 0.004
#> SRR959743 1 0.0291 0.85068 0.992 0 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR959744 1 0.0291 0.85131 0.992 0 0.000 0.004 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["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 1.000 1.000 0.4730 0.527 0.527
#> 3 3 1.000 0.999 0.999 0.4129 0.804 0.629
#> 4 4 0.916 0.930 0.899 0.0657 0.953 0.859
#> 5 5 0.947 0.939 0.943 0.0654 0.954 0.839
#> 6 6 0.914 0.874 0.889 0.0198 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] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959620 2 0.0938 0.988 0.012 0.988
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959643 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR959644 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959647 2 0.0672 0.992 0.008 0.992
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR959649 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959650 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959651 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959652 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959653 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959654 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959655 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959656 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959657 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959658 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959659 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959660 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959661 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959662 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959663 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959664 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959665 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959666 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959667 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959668 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959669 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959670 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959671 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959672 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959673 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959674 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959675 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959676 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959677 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959678 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959679 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959680 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959681 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959682 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959683 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959684 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959686 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959685 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959688 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959687 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959690 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959689 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959691 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959692 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959693 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959694 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959695 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959696 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959698 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959719 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959720 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959721 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959731 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959732 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959733 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959734 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959735 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959736 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959737 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959738 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959739 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959740 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959741 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0424 0.992 0.008 0.992 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0424 0.992 0.008 0.992 0.000
#> SRR959644 2 0.0424 0.992 0.008 0.992 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0424 0.992 0.008 0.992 0.000
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959650 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959651 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959652 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959653 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959654 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959655 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959656 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959657 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959658 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959659 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959660 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959661 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959662 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959663 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959664 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959665 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959666 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959667 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959668 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959669 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959670 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959671 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959672 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959673 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959674 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959675 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959676 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959677 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959678 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959679 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959680 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959681 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959682 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959683 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959684 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959686 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959685 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959688 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959687 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959690 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959689 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959691 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959692 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959693 3 0.0237 0.998 0.004 0.000 0.996
#> SRR959694 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959695 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959696 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR959698 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959697 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959699 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959700 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959701 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959702 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959703 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959704 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959705 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959706 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959707 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959708 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959709 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959710 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959711 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959712 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959713 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959714 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959715 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959716 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959717 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959718 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959719 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959720 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959721 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959722 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959723 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959724 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959725 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959726 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959727 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959729 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959728 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959730 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959731 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959732 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959733 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959734 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959735 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959736 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959737 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959738 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959739 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959740 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959741 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959742 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959743 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959744 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0524 0.989 0.004 0.988 0.000 0.008
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0524 0.989 0.004 0.988 0.000 0.008
#> SRR959644 2 0.0524 0.989 0.004 0.988 0.000 0.008
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0524 0.989 0.004 0.988 0.000 0.008
#> SRR959648 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.4564 0.826 0.328 0.000 0.672 0.000
#> SRR959650 3 0.4661 0.816 0.348 0.000 0.652 0.000
#> SRR959651 3 0.4661 0.816 0.348 0.000 0.652 0.000
#> SRR959652 3 0.4585 0.823 0.332 0.000 0.668 0.000
#> SRR959653 3 0.4543 0.827 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR959654 3 0.4605 0.822 0.336 0.000 0.664 0.000
#> SRR959655 3 0.3837 0.859 0.224 0.000 0.776 0.000
#> SRR959656 3 0.4585 0.823 0.332 0.000 0.668 0.000
#> SRR959657 3 0.4522 0.830 0.320 0.000 0.680 0.000
#> SRR959658 3 0.2868 0.879 0.136 0.000 0.864 0.000
#> SRR959659 3 0.1637 0.890 0.060 0.000 0.940 0.000
#> SRR959660 3 0.1792 0.890 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR959661 3 0.1792 0.890 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR959662 3 0.1716 0.890 0.064 0.000 0.936 0.000
#> SRR959663 3 0.1637 0.891 0.060 0.000 0.940 0.000
#> SRR959664 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959665 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959666 3 0.0000 0.887 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959667 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959668 3 0.0000 0.887 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959669 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959670 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959671 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959672 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959673 3 0.1867 0.889 0.072 0.000 0.928 0.000
#> SRR959674 3 0.1792 0.890 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR959675 3 0.1792 0.890 0.068 0.000 0.932 0.000
#> SRR959676 3 0.4585 0.823 0.332 0.000 0.668 0.000
#> SRR959677 3 0.4431 0.835 0.304 0.000 0.696 0.000
#> SRR959678 3 0.4522 0.828 0.320 0.000 0.680 0.000
#> SRR959679 3 0.4522 0.830 0.320 0.000 0.680 0.000
#> SRR959680 3 0.4008 0.854 0.244 0.000 0.756 0.000
#> SRR959681 3 0.4431 0.835 0.304 0.000 0.696 0.000
#> SRR959682 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959683 3 0.0707 0.881 0.020 0.000 0.980 0.000
#> SRR959684 3 0.0336 0.886 0.008 0.000 0.992 0.000
#> SRR959686 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959685 3 0.1716 0.890 0.064 0.000 0.936 0.000
#> SRR959688 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959687 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959690 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959689 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959691 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959692 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959693 3 0.0188 0.887 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR959694 3 0.4679 0.813 0.352 0.000 0.648 0.000
#> SRR959695 3 0.4697 0.811 0.356 0.000 0.644 0.000
#> SRR959696 3 0.4697 0.811 0.356 0.000 0.644 0.000
#> SRR959698 4 0.0336 0.916 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR959697 4 0.0336 0.926 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR959699 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR959700 4 0.0469 0.927 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR959701 4 0.0817 0.921 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR959702 4 0.0707 0.924 0.020 0.000 0.000 0.980
#> SRR959703 4 0.0188 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR959704 4 0.0592 0.926 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR959705 4 0.0469 0.926 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR959706 4 0.4072 0.261 0.252 0.000 0.000 0.748
#> SRR959707 1 0.4967 0.925 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR959708 1 0.4985 0.901 0.532 0.000 0.000 0.468
#> SRR959709 1 0.4994 0.879 0.520 0.000 0.000 0.480
#> SRR959710 1 0.4925 0.948 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR959711 1 0.4972 0.919 0.544 0.000 0.000 0.456
#> SRR959712 1 0.4866 0.962 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR959713 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959714 1 0.4843 0.960 0.604 0.000 0.000 0.396
#> SRR959715 1 0.4843 0.960 0.604 0.000 0.000 0.396
#> SRR959716 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959717 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959718 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959719 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959720 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959721 1 0.4955 0.934 0.556 0.000 0.000 0.444
#> SRR959722 1 0.4933 0.944 0.568 0.000 0.000 0.432
#> SRR959723 1 0.4961 0.930 0.552 0.000 0.000 0.448
#> SRR959724 4 0.0921 0.916 0.028 0.000 0.000 0.972
#> SRR959725 4 0.2081 0.837 0.084 0.000 0.000 0.916
#> SRR959726 4 0.0469 0.927 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR959727 4 0.0592 0.926 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR959729 4 0.0817 0.922 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR959728 4 0.3649 0.492 0.204 0.000 0.000 0.796
#> SRR959730 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959731 1 0.4804 0.944 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR959732 1 0.4843 0.960 0.604 0.000 0.000 0.396
#> SRR959733 1 0.4989 0.893 0.528 0.000 0.000 0.472
#> SRR959734 1 0.4925 0.949 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR959735 1 0.4967 0.921 0.548 0.000 0.000 0.452
#> SRR959736 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959737 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959738 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959739 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959740 1 0.4843 0.960 0.604 0.000 0.000 0.396
#> SRR959741 1 0.4855 0.963 0.600 0.000 0.000 0.400
#> SRR959742 4 0.1022 0.906 0.032 0.000 0.000 0.968
#> SRR959743 4 0.1022 0.889 0.032 0.000 0.000 0.968
#> SRR959744 4 0.1118 0.893 0.036 0.000 0.000 0.964
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959613 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959614 2 0.0162 0.996 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959620 2 0.0162 0.996 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959643 2 0.0404 0.990 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> SRR959644 2 0.0404 0.990 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR959647 2 0.0404 0.990 0.012 0.988 0.000 0.000 0.000
#> SRR959648 2 0.0162 0.996 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR959649 3 0.0794 0.955 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR959650 3 0.0510 0.952 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959651 3 0.0510 0.952 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR959652 3 0.0703 0.955 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR959653 3 0.0794 0.955 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR959654 3 0.0703 0.955 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR959655 3 0.3480 0.701 0.000 0.000 0.752 0.000 0.248
#> SRR959656 3 0.0703 0.955 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR959657 3 0.1544 0.936 0.000 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR959658 5 0.3966 0.546 0.000 0.000 0.336 0.000 0.664
#> SRR959659 5 0.2561 0.856 0.000 0.000 0.144 0.000 0.856
#> SRR959660 5 0.3109 0.786 0.000 0.000 0.200 0.000 0.800
#> SRR959661 5 0.2179 0.887 0.000 0.000 0.112 0.000 0.888
#> SRR959662 5 0.2074 0.892 0.000 0.000 0.104 0.000 0.896
#> SRR959663 5 0.2605 0.853 0.000 0.000 0.148 0.000 0.852
#> SRR959664 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959665 5 0.0162 0.945 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR959666 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959667 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959668 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959669 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959670 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959671 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959672 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959673 5 0.1908 0.901 0.000 0.000 0.092 0.000 0.908
#> SRR959674 5 0.1851 0.903 0.000 0.000 0.088 0.000 0.912
#> SRR959675 5 0.1792 0.905 0.000 0.000 0.084 0.000 0.916
#> SRR959676 3 0.0794 0.955 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR959677 3 0.1608 0.933 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR959678 3 0.1121 0.951 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR959679 3 0.1270 0.947 0.000 0.000 0.948 0.000 0.052
#> SRR959680 3 0.3074 0.784 0.000 0.000 0.804 0.000 0.196
#> SRR959681 3 0.1671 0.932 0.000 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR959682 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959683 5 0.0451 0.941 0.008 0.000 0.004 0.000 0.988
#> SRR959684 5 0.0162 0.944 0.004 0.000 0.000 0.000 0.996
#> SRR959686 5 0.0162 0.945 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR959685 5 0.2813 0.829 0.000 0.000 0.168 0.000 0.832
#> SRR959688 5 0.0162 0.943 0.000 0.000 0.004 0.000 0.996
#> SRR959687 5 0.0290 0.943 0.000 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR959690 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959689 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959691 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959692 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959693 5 0.0000 0.945 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR959694 3 0.0290 0.947 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR959695 3 0.0162 0.943 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959696 3 0.0162 0.943 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR959698 1 0.0898 0.937 0.972 0.000 0.008 0.020 0.000
#> SRR959697 1 0.1121 0.942 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959699 1 0.0794 0.941 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR959700 1 0.0794 0.941 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR959701 1 0.1043 0.943 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR959702 1 0.1270 0.937 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR959703 1 0.0880 0.942 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR959704 1 0.1197 0.941 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR959705 1 0.0794 0.942 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR959706 1 0.3932 0.520 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR959707 4 0.2852 0.838 0.172 0.000 0.000 0.828 0.000
#> SRR959708 4 0.3210 0.792 0.212 0.000 0.000 0.788 0.000
#> SRR959709 4 0.3395 0.760 0.236 0.000 0.000 0.764 0.000
#> SRR959710 4 0.2471 0.866 0.136 0.000 0.000 0.864 0.000
#> SRR959711 4 0.2929 0.829 0.180 0.000 0.000 0.820 0.000
#> SRR959712 4 0.0703 0.920 0.024 0.000 0.000 0.976 0.000
#> SRR959713 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959714 4 0.0162 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR959715 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959716 4 0.0290 0.924 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR959717 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959718 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959719 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959720 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959721 4 0.2605 0.856 0.148 0.000 0.000 0.852 0.000
#> SRR959722 4 0.2471 0.865 0.136 0.000 0.000 0.864 0.000
#> SRR959723 4 0.3143 0.803 0.204 0.000 0.000 0.796 0.000
#> SRR959724 1 0.1270 0.938 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR959725 1 0.2605 0.843 0.852 0.000 0.000 0.148 0.000
#> SRR959726 1 0.0963 0.943 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR959727 1 0.1121 0.941 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR959729 1 0.0963 0.943 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR959728 1 0.3932 0.516 0.672 0.000 0.000 0.328 0.000
#> SRR959730 4 0.0162 0.924 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR959731 4 0.0404 0.917 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR959732 4 0.0324 0.922 0.004 0.000 0.004 0.992 0.000
#> SRR959733 4 0.3210 0.799 0.212 0.000 0.000 0.788 0.000
#> SRR959734 4 0.1270 0.911 0.052 0.000 0.000 0.948 0.000
#> SRR959735 4 0.2732 0.849 0.160 0.000 0.000 0.840 0.000
#> SRR959736 4 0.0162 0.925 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR959737 4 0.0162 0.923 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR959738 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959739 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959740 4 0.0162 0.923 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR959741 4 0.0000 0.925 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR959742 1 0.1386 0.940 0.952 0.000 0.016 0.032 0.000
#> SRR959743 1 0.1117 0.936 0.964 0.000 0.016 0.020 0.000
#> SRR959744 1 0.1117 0.936 0.964 0.000 0.016 0.020 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959592 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959593 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959598 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959599 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959600 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959601 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959602 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959604 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959605 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959606 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959607 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959608 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959609 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959610 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959612 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959613 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959614 2 0.0146 0.996 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959615 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959616 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959617 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959618 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959619 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959620 2 0.0146 0.996 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959621 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959624 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959629 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959630 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959631 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959632 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959637 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959640 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959642 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959643 2 0.0405 0.990 0.004 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959644 2 0.0405 0.990 0.004 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959645 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959646 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959647 2 0.0405 0.990 0.004 0.988 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959648 2 0.0146 0.996 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959649 3 0.1644 0.938 0.000 0.000 0.920 0.000 0.076 NA
#> SRR959650 3 0.0405 0.907 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 NA
#> SRR959651 3 0.0551 0.906 0.004 0.000 0.984 0.000 0.008 NA
#> SRR959652 3 0.1644 0.937 0.004 0.000 0.920 0.000 0.076 NA
#> SRR959653 3 0.1700 0.937 0.004 0.000 0.916 0.000 0.080 NA
#> SRR959654 3 0.1701 0.937 0.000 0.000 0.920 0.000 0.072 NA
#> SRR959655 3 0.2933 0.812 0.004 0.000 0.796 0.000 0.200 NA
#> SRR959656 3 0.1644 0.937 0.004 0.000 0.920 0.000 0.076 NA
#> SRR959657 3 0.2121 0.931 0.000 0.000 0.892 0.000 0.096 NA
#> SRR959658 5 0.3974 0.456 0.000 0.000 0.296 0.000 0.680 NA
#> SRR959659 5 0.3317 0.712 0.004 0.000 0.088 0.000 0.828 NA
#> SRR959660 5 0.3982 0.647 0.004 0.000 0.156 0.000 0.764 NA
#> SRR959661 5 0.3172 0.719 0.000 0.000 0.092 0.000 0.832 NA
#> SRR959662 5 0.2912 0.731 0.000 0.000 0.072 0.000 0.852 NA
#> SRR959663 5 0.3213 0.720 0.004 0.000 0.084 0.000 0.836 NA
#> SRR959664 5 0.0713 0.785 0.000 0.000 0.000 0.000 0.972 NA
#> SRR959665 5 0.0260 0.783 0.000 0.000 0.000 0.000 0.992 NA
#> SRR959666 5 0.0146 0.783 0.000 0.000 0.000 0.000 0.996 NA
#> SRR959667 5 0.2003 0.784 0.000 0.000 0.000 0.000 0.884 NA
#> SRR959668 5 0.0547 0.785 0.000 0.000 0.000 0.000 0.980 NA
#> SRR959669 5 0.1863 0.785 0.000 0.000 0.000 0.000 0.896 NA
#> SRR959670 5 0.3288 0.758 0.000 0.000 0.000 0.000 0.724 NA
#> SRR959671 5 0.2823 0.774 0.000 0.000 0.000 0.000 0.796 NA
#> SRR959672 5 0.3684 0.732 0.000 0.000 0.000 0.000 0.628 NA
#> SRR959673 5 0.2803 0.740 0.004 0.000 0.048 0.000 0.864 NA
#> SRR959674 5 0.2750 0.742 0.004 0.000 0.048 0.000 0.868 NA
#> SRR959675 5 0.2750 0.742 0.004 0.000 0.048 0.000 0.868 NA
#> SRR959676 3 0.1967 0.935 0.000 0.000 0.904 0.000 0.084 NA
#> SRR959677 3 0.2003 0.920 0.000 0.000 0.884 0.000 0.116 NA
#> SRR959678 3 0.1806 0.936 0.004 0.000 0.908 0.000 0.088 NA
#> SRR959679 3 0.2263 0.926 0.000 0.000 0.884 0.000 0.100 NA
#> SRR959680 3 0.3892 0.765 0.000 0.000 0.740 0.000 0.212 NA
#> SRR959681 3 0.2747 0.913 0.004 0.000 0.860 0.000 0.108 NA
#> SRR959682 5 0.3817 0.707 0.000 0.000 0.000 0.000 0.568 NA
#> SRR959683 5 0.3782 0.719 0.000 0.000 0.000 0.000 0.588 NA
#> SRR959684 5 0.3817 0.707 0.000 0.000 0.000 0.000 0.568 NA
#> SRR959686 5 0.0790 0.787 0.000 0.000 0.000 0.000 0.968 NA
#> SRR959685 5 0.3415 0.710 0.004 0.000 0.096 0.000 0.820 NA
#> SRR959688 5 0.3747 0.721 0.000 0.000 0.000 0.000 0.604 NA
#> SRR959687 5 0.0767 0.780 0.004 0.000 0.008 0.000 0.976 NA
#> SRR959690 5 0.3756 0.721 0.000 0.000 0.000 0.000 0.600 NA
#> SRR959689 5 0.3756 0.721 0.000 0.000 0.000 0.000 0.600 NA
#> SRR959691 5 0.3774 0.717 0.000 0.000 0.000 0.000 0.592 NA
#> SRR959692 5 0.3782 0.715 0.000 0.000 0.000 0.000 0.588 NA
#> SRR959693 5 0.3747 0.722 0.000 0.000 0.000 0.000 0.604 NA
#> SRR959694 3 0.0436 0.904 0.004 0.000 0.988 0.000 0.004 NA
#> SRR959695 3 0.0508 0.901 0.004 0.000 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR959696 3 0.0363 0.902 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR959698 1 0.1148 0.920 0.960 0.000 0.004 0.016 0.000 NA
#> SRR959697 1 0.1524 0.932 0.932 0.000 0.000 0.060 0.000 NA
#> SRR959699 1 0.1225 0.931 0.952 0.000 0.000 0.036 0.000 NA
#> SRR959700 1 0.1719 0.932 0.924 0.000 0.000 0.060 0.000 NA
#> SRR959701 1 0.1745 0.929 0.920 0.000 0.000 0.068 0.000 NA
#> SRR959702 1 0.1700 0.931 0.928 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> SRR959703 1 0.1196 0.931 0.952 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> SRR959704 1 0.1528 0.934 0.936 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> SRR959705 1 0.1391 0.933 0.944 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> SRR959706 1 0.4462 0.551 0.660 0.000 0.000 0.280 0.000 NA
#> SRR959707 4 0.4849 0.659 0.188 0.000 0.000 0.664 0.000 NA
#> SRR959708 4 0.5276 0.487 0.312 0.000 0.000 0.564 0.000 NA
#> SRR959709 4 0.4898 0.635 0.200 0.000 0.000 0.656 0.000 NA
#> SRR959710 4 0.4001 0.730 0.112 0.000 0.000 0.760 0.000 NA
#> SRR959711 4 0.4390 0.707 0.132 0.000 0.000 0.720 0.000 NA
#> SRR959712 4 0.2106 0.788 0.032 0.000 0.000 0.904 0.000 NA
#> SRR959713 4 0.0820 0.798 0.012 0.000 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR959714 4 0.1700 0.795 0.024 0.000 0.000 0.928 0.000 NA
#> SRR959715 4 0.0972 0.798 0.008 0.000 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR959716 4 0.1594 0.800 0.016 0.000 0.000 0.932 0.000 NA
#> SRR959717 4 0.0972 0.798 0.008 0.000 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR959718 4 0.2446 0.793 0.012 0.000 0.000 0.864 0.000 NA
#> SRR959719 4 0.2830 0.792 0.020 0.000 0.000 0.836 0.000 NA
#> SRR959720 4 0.2595 0.786 0.004 0.000 0.000 0.836 0.000 NA
#> SRR959721 4 0.4261 0.714 0.112 0.000 0.000 0.732 0.000 NA
#> SRR959722 4 0.4348 0.710 0.124 0.000 0.000 0.724 0.000 NA
#> SRR959723 4 0.4620 0.676 0.176 0.000 0.000 0.692 0.000 NA
#> SRR959724 1 0.1895 0.928 0.912 0.000 0.000 0.072 0.000 NA
#> SRR959725 1 0.2605 0.888 0.864 0.000 0.000 0.108 0.000 NA
#> SRR959726 1 0.1719 0.932 0.924 0.000 0.000 0.060 0.000 NA
#> SRR959727 1 0.1829 0.931 0.920 0.000 0.000 0.056 0.000 NA
#> SRR959729 1 0.1838 0.928 0.916 0.000 0.000 0.068 0.000 NA
#> SRR959728 1 0.3841 0.670 0.724 0.000 0.000 0.244 0.000 NA
#> SRR959730 4 0.3314 0.755 0.004 0.000 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR959731 4 0.3198 0.759 0.000 0.000 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR959732 4 0.3405 0.751 0.004 0.000 0.000 0.724 0.000 NA
#> SRR959733 4 0.4765 0.666 0.172 0.000 0.000 0.676 0.000 NA
#> SRR959734 4 0.2660 0.781 0.048 0.000 0.000 0.868 0.000 NA
#> SRR959735 4 0.4535 0.693 0.148 0.000 0.000 0.704 0.000 NA
#> SRR959736 4 0.3424 0.777 0.024 0.000 0.000 0.772 0.000 NA
#> SRR959737 4 0.3265 0.763 0.004 0.000 0.000 0.748 0.000 NA
#> SRR959738 4 0.3265 0.761 0.004 0.000 0.000 0.748 0.000 NA
#> SRR959739 4 0.3198 0.759 0.000 0.000 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR959740 4 0.3076 0.765 0.000 0.000 0.000 0.760 0.000 NA
#> SRR959741 4 0.3290 0.757 0.004 0.000 0.000 0.744 0.000 NA
#> SRR959742 1 0.1616 0.911 0.940 0.000 0.012 0.020 0.000 NA
#> SRR959743 1 0.1434 0.906 0.948 0.000 0.012 0.012 0.000 NA
#> SRR959744 1 0.1528 0.908 0.944 0.000 0.012 0.016 0.000 NA
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 648 rows and 154 columns.
#> Top rows (65, 130, 194, 259, 324) 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 0.232 0.568 0.711 0.4238 0.511 0.511
#> 3 3 0.220 0.719 0.741 0.4268 0.733 0.518
#> 4 4 0.214 0.640 0.619 0.1367 0.904 0.726
#> 5 5 0.282 0.637 0.603 0.0793 0.995 0.983
#> 6 6 0.328 0.554 0.550 0.0505 0.939 0.781
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
#> SRR959550 1 0.9248 0.42163 0.660 0.340
#> SRR959592 1 0.9775 0.11219 0.588 0.412
#> SRR959593 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959594 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959595 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959596 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959597 2 0.9286 0.55056 0.344 0.656
#> SRR959598 1 0.9129 0.47620 0.672 0.328
#> SRR959599 1 0.9881 0.27092 0.564 0.436
#> SRR959600 1 0.9954 0.04209 0.540 0.460
#> SRR959601 1 0.9754 0.24845 0.592 0.408
#> SRR959602 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959603 2 0.9552 0.46361 0.376 0.624
#> SRR959604 1 0.9686 0.34986 0.604 0.396
#> SRR959605 2 0.8555 0.54361 0.280 0.720
#> SRR959606 1 0.9850 0.26366 0.572 0.428
#> SRR959607 2 0.9393 0.50519 0.356 0.644
#> SRR959608 1 0.8861 0.53392 0.696 0.304
#> SRR959609 2 0.8499 0.57046 0.276 0.724
#> SRR959610 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959611 2 0.9710 0.21466 0.400 0.600
#> SRR959612 1 0.9661 0.40911 0.608 0.392
#> SRR959613 2 0.9358 0.20196 0.352 0.648
#> SRR959614 2 0.9552 0.12584 0.376 0.624
#> SRR959615 2 0.9427 0.26097 0.360 0.640
#> SRR959616 2 0.9866 0.11758 0.432 0.568
#> SRR959617 1 0.9393 0.47450 0.644 0.356
#> SRR959618 2 0.9963 -0.12809 0.464 0.536
#> SRR959619 2 0.9881 0.21061 0.436 0.564
#> SRR959620 2 0.9608 0.20195 0.384 0.616
#> SRR959621 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959622 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959623 1 0.9866 0.02198 0.568 0.432
#> SRR959624 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959625 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959626 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959627 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959628 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959629 2 0.9850 0.23100 0.428 0.572
#> SRR959630 2 0.9323 0.49160 0.348 0.652
#> SRR959631 1 0.9963 0.07261 0.536 0.464
#> SRR959632 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959633 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959634 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959635 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959636 1 0.9775 0.11219 0.588 0.412
#> SRR959637 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959638 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959639 2 0.9286 0.33922 0.344 0.656
#> SRR959640 2 0.9977 0.29946 0.472 0.528
#> SRR959641 1 0.9608 0.42216 0.616 0.384
#> SRR959642 1 0.9754 0.34165 0.592 0.408
#> SRR959643 2 0.9970 -0.14770 0.468 0.532
#> SRR959644 2 0.9896 -0.07693 0.440 0.560
#> SRR959645 2 0.9710 0.29116 0.400 0.600
#> SRR959646 2 0.9427 0.34963 0.360 0.640
#> SRR959647 2 0.9850 -0.00264 0.428 0.572
#> SRR959648 2 0.9954 -0.10591 0.460 0.540
#> SRR959649 2 0.9427 0.67395 0.360 0.640
#> SRR959650 2 0.9427 0.67445 0.360 0.640
#> SRR959651 2 0.9427 0.67188 0.360 0.640
#> SRR959652 2 0.9522 0.67001 0.372 0.628
#> SRR959653 2 0.9427 0.67443 0.360 0.640
#> SRR959654 2 0.9580 0.66602 0.380 0.620
#> SRR959655 2 0.9358 0.67409 0.352 0.648
#> SRR959656 2 0.9427 0.67387 0.360 0.640
#> SRR959657 2 0.9427 0.67389 0.360 0.640
#> SRR959658 2 0.9427 0.67357 0.360 0.640
#> SRR959659 2 0.9491 0.67333 0.368 0.632
#> SRR959660 2 0.9427 0.67188 0.360 0.640
#> SRR959661 2 0.9460 0.67160 0.364 0.636
#> SRR959662 2 0.9393 0.67414 0.356 0.644
#> SRR959663 2 0.9427 0.67125 0.360 0.640
#> SRR959664 2 0.9460 0.67224 0.364 0.636
#> SRR959665 2 0.9427 0.67368 0.360 0.640
#> SRR959666 2 0.9358 0.67441 0.352 0.648
#> SRR959667 2 0.9323 0.67203 0.348 0.652
#> SRR959668 2 0.9427 0.67451 0.360 0.640
#> SRR959669 2 0.9427 0.67387 0.360 0.640
#> SRR959670 2 0.9323 0.67203 0.348 0.652
#> SRR959671 2 0.9358 0.67060 0.352 0.648
#> SRR959672 2 0.9427 0.67297 0.360 0.640
#> SRR959673 2 0.9358 0.67331 0.352 0.648
#> SRR959674 2 0.9286 0.67365 0.344 0.656
#> SRR959675 2 0.9393 0.67417 0.356 0.644
#> SRR959676 2 0.9393 0.67384 0.356 0.644
#> SRR959677 2 0.9393 0.67411 0.356 0.644
#> SRR959678 2 0.9427 0.67288 0.360 0.640
#> SRR959679 2 0.9323 0.67472 0.348 0.652
#> SRR959680 2 0.9358 0.67462 0.352 0.648
#> SRR959681 2 0.9393 0.67533 0.356 0.644
#> SRR959682 2 0.9358 0.67454 0.352 0.648
#> SRR959683 2 0.9358 0.67406 0.352 0.648
#> SRR959684 2 0.9358 0.67313 0.352 0.648
#> SRR959686 2 0.9393 0.67417 0.356 0.644
#> SRR959685 2 0.9323 0.67425 0.348 0.652
#> SRR959688 2 0.9393 0.67420 0.356 0.644
#> SRR959687 2 0.9460 0.67236 0.364 0.636
#> SRR959690 2 0.9393 0.67514 0.356 0.644
#> SRR959689 2 0.9580 0.66317 0.380 0.620
#> SRR959691 2 0.9427 0.67185 0.360 0.640
#> SRR959692 2 0.9491 0.67375 0.368 0.632
#> SRR959693 2 0.9427 0.67483 0.360 0.640
#> SRR959694 2 0.9608 0.66207 0.384 0.616
#> SRR959695 2 0.9608 0.66258 0.384 0.616
#> SRR959696 2 0.9522 0.66868 0.372 0.628
#> SRR959698 1 0.2603 0.82624 0.956 0.044
#> SRR959697 1 0.1633 0.82787 0.976 0.024
#> SRR959699 1 0.1843 0.82825 0.972 0.028
#> SRR959700 1 0.2778 0.81279 0.952 0.048
#> SRR959701 1 0.1843 0.82314 0.972 0.028
#> SRR959702 1 0.2423 0.82873 0.960 0.040
#> SRR959703 1 0.1414 0.82633 0.980 0.020
#> SRR959704 1 0.2423 0.82217 0.960 0.040
#> SRR959705 1 0.2423 0.81467 0.960 0.040
#> SRR959706 1 0.2236 0.82538 0.964 0.036
#> SRR959707 1 0.0938 0.82699 0.988 0.012
#> SRR959708 1 0.1414 0.82601 0.980 0.020
#> SRR959709 1 0.2236 0.82442 0.964 0.036
#> SRR959710 1 0.1843 0.82183 0.972 0.028
#> SRR959711 1 0.0938 0.82679 0.988 0.012
#> SRR959712 1 0.1184 0.82828 0.984 0.016
#> SRR959713 1 0.2236 0.82579 0.964 0.036
#> SRR959714 1 0.1843 0.82493 0.972 0.028
#> SRR959715 1 0.1414 0.82783 0.980 0.020
#> SRR959716 1 0.1414 0.82914 0.980 0.020
#> SRR959717 1 0.1414 0.82445 0.980 0.020
#> SRR959718 1 0.1633 0.82403 0.976 0.024
#> SRR959719 1 0.2603 0.81262 0.956 0.044
#> SRR959720 1 0.1843 0.82533 0.972 0.028
#> SRR959721 1 0.1843 0.82212 0.972 0.028
#> SRR959722 1 0.2043 0.82516 0.968 0.032
#> SRR959723 1 0.3114 0.80469 0.944 0.056
#> SRR959724 1 0.2778 0.81615 0.952 0.048
#> SRR959725 1 0.1633 0.82461 0.976 0.024
#> SRR959726 1 0.3114 0.80367 0.944 0.056
#> SRR959727 1 0.2603 0.82198 0.956 0.044
#> SRR959729 1 0.3274 0.80887 0.940 0.060
#> SRR959728 1 0.2603 0.81450 0.956 0.044
#> SRR959730 1 0.2043 0.81982 0.968 0.032
#> SRR959731 1 0.2423 0.82256 0.960 0.040
#> SRR959732 1 0.1843 0.82470 0.972 0.028
#> SRR959733 1 0.0376 0.82779 0.996 0.004
#> SRR959734 1 0.1184 0.82775 0.984 0.016
#> SRR959735 1 0.2948 0.81189 0.948 0.052
#> SRR959736 1 0.1633 0.82505 0.976 0.024
#> SRR959737 1 0.2043 0.82161 0.968 0.032
#> SRR959738 1 0.2423 0.82118 0.960 0.040
#> SRR959739 1 0.1843 0.82497 0.972 0.028
#> SRR959740 1 0.2043 0.82206 0.968 0.032
#> SRR959741 1 0.3114 0.82178 0.944 0.056
#> SRR959742 1 0.1414 0.82810 0.980 0.020
#> SRR959743 1 0.2236 0.82469 0.964 0.036
#> SRR959744 1 0.2423 0.82602 0.960 0.040
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR959550 2 0.989 0.5484 0.356 0.380 0.264
#> SRR959592 2 0.992 0.6654 0.308 0.396 0.296
#> SRR959593 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959594 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959595 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959596 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959597 3 0.905 -0.2395 0.140 0.376 0.484
#> SRR959598 1 0.983 -0.5032 0.396 0.356 0.248
#> SRR959599 1 0.952 -0.2637 0.424 0.388 0.188
#> SRR959600 2 0.993 0.5886 0.304 0.392 0.304
#> SRR959601 2 0.998 0.5798 0.332 0.360 0.308
#> SRR959602 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959603 3 0.954 -0.5268 0.192 0.384 0.424
#> SRR959604 2 0.972 0.5867 0.312 0.444 0.244
#> SRR959605 3 0.873 0.0729 0.112 0.388 0.500
#> SRR959606 2 0.980 0.5991 0.300 0.432 0.268
#> SRR959607 3 0.886 -0.1372 0.128 0.360 0.512
#> SRR959608 2 0.974 0.4269 0.380 0.396 0.224
#> SRR959609 3 0.863 0.0452 0.120 0.328 0.552
#> SRR959610 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959611 2 0.814 0.5681 0.140 0.640 0.220
#> SRR959612 2 0.834 0.5629 0.256 0.612 0.132
#> SRR959613 2 0.673 0.5182 0.120 0.748 0.132
#> SRR959614 2 0.653 0.5207 0.120 0.760 0.120
#> SRR959615 2 0.826 0.4965 0.152 0.632 0.216
#> SRR959616 2 0.847 0.5177 0.172 0.616 0.212
#> SRR959617 2 0.891 0.5746 0.272 0.560 0.168
#> SRR959618 2 0.600 0.5243 0.156 0.780 0.064
#> SRR959619 2 0.905 0.5694 0.212 0.556 0.232
#> SRR959620 2 0.826 0.4788 0.168 0.636 0.196
#> SRR959621 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959622 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959623 2 0.998 0.6315 0.348 0.352 0.300
#> SRR959624 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959625 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959626 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959627 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959628 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959629 2 0.847 0.5846 0.176 0.616 0.208
#> SRR959630 3 0.956 -0.5259 0.196 0.376 0.428
#> SRR959631 2 0.994 0.6025 0.324 0.384 0.292
#> SRR959632 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959633 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959634 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959635 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959636 2 0.991 0.6666 0.304 0.400 0.296
#> SRR959637 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959638 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959639 2 0.837 0.5554 0.116 0.592 0.292
#> SRR959640 2 0.990 0.6645 0.268 0.388 0.344
#> SRR959641 2 0.880 0.5362 0.292 0.560 0.148
#> SRR959642 2 0.839 0.4986 0.248 0.612 0.140
#> SRR959643 2 0.624 0.5205 0.160 0.768 0.072
#> SRR959644 2 0.668 0.5197 0.180 0.740 0.080
#> SRR959645 2 0.879 0.5861 0.188 0.584 0.228
#> SRR959646 2 0.804 0.4897 0.116 0.636 0.248
#> SRR959647 2 0.632 0.5345 0.120 0.772 0.108
#> SRR959648 2 0.583 0.5210 0.128 0.796 0.076
#> SRR959649 3 0.383 0.8438 0.076 0.036 0.888
#> SRR959650 3 0.336 0.8393 0.056 0.036 0.908
#> SRR959651 3 0.347 0.8449 0.056 0.040 0.904
#> SRR959652 3 0.347 0.8468 0.056 0.040 0.904
#> SRR959653 3 0.304 0.8465 0.040 0.040 0.920
#> SRR959654 3 0.277 0.8490 0.048 0.024 0.928
#> SRR959655 3 0.303 0.8491 0.048 0.032 0.920
#> SRR959656 3 0.336 0.8469 0.056 0.036 0.908
#> SRR959657 3 0.303 0.8476 0.048 0.032 0.920
#> SRR959658 3 0.249 0.8537 0.048 0.016 0.936
#> SRR959659 3 0.223 0.8543 0.044 0.012 0.944
#> SRR959660 3 0.195 0.8543 0.040 0.008 0.952
#> SRR959661 3 0.255 0.8573 0.056 0.012 0.932
#> SRR959662 3 0.238 0.8571 0.044 0.016 0.940
#> SRR959663 3 0.218 0.8529 0.032 0.020 0.948
#> SRR959664 3 0.343 0.8503 0.064 0.032 0.904
#> SRR959665 3 0.406 0.8480 0.076 0.044 0.880
#> SRR959666 3 0.321 0.8535 0.060 0.028 0.912
#> SRR959667 3 0.466 0.8395 0.076 0.068 0.856
#> SRR959668 3 0.355 0.8475 0.064 0.036 0.900
#> SRR959669 3 0.437 0.8415 0.076 0.056 0.868
#> SRR959670 3 0.518 0.8322 0.084 0.084 0.832
#> SRR959671 3 0.408 0.8439 0.048 0.072 0.880
#> SRR959672 3 0.501 0.8312 0.080 0.080 0.840
#> SRR959673 3 0.241 0.8527 0.040 0.020 0.940
#> SRR959674 3 0.231 0.8533 0.032 0.024 0.944
#> SRR959675 3 0.277 0.8551 0.048 0.024 0.928
#> SRR959676 3 0.304 0.8496 0.040 0.040 0.920
#> SRR959677 3 0.301 0.8470 0.052 0.028 0.920
#> SRR959678 3 0.358 0.8481 0.056 0.044 0.900
#> SRR959679 3 0.269 0.8489 0.036 0.032 0.932
#> SRR959680 3 0.288 0.8544 0.052 0.024 0.924
#> SRR959681 3 0.331 0.8475 0.064 0.028 0.908
#> SRR959682 3 0.492 0.8230 0.076 0.080 0.844
#> SRR959683 3 0.510 0.8214 0.084 0.080 0.836
#> SRR959684 3 0.518 0.8171 0.084 0.084 0.832
#> SRR959686 3 0.456 0.8377 0.076 0.064 0.860
#> SRR959685 3 0.337 0.8568 0.072 0.024 0.904
#> SRR959688 3 0.448 0.8317 0.068 0.068 0.864
#> SRR959687 3 0.388 0.8511 0.068 0.044 0.888
#> SRR959690 3 0.492 0.8251 0.080 0.076 0.844
#> SRR959689 3 0.526 0.8134 0.084 0.088 0.828
#> SRR959691 3 0.566 0.8082 0.104 0.088 0.808
#> SRR959692 3 0.542 0.8075 0.096 0.084 0.820
#> SRR959693 3 0.518 0.8201 0.080 0.088 0.832
#> SRR959694 3 0.483 0.8120 0.068 0.084 0.848
#> SRR959695 3 0.398 0.8281 0.048 0.068 0.884
#> SRR959696 3 0.498 0.8004 0.064 0.096 0.840
#> SRR959698 1 0.448 0.8754 0.864 0.064 0.072
#> SRR959697 1 0.442 0.8797 0.864 0.048 0.088
#> SRR959699 1 0.454 0.8829 0.860 0.056 0.084
#> SRR959700 1 0.442 0.8846 0.864 0.048 0.088
#> SRR959701 1 0.415 0.8843 0.876 0.044 0.080
#> SRR959702 1 0.304 0.8930 0.920 0.040 0.040
#> SRR959703 1 0.409 0.8813 0.880 0.056 0.064
#> SRR959704 1 0.437 0.8855 0.868 0.056 0.076
#> SRR959705 1 0.456 0.8814 0.856 0.044 0.100
#> SRR959706 1 0.326 0.8994 0.912 0.040 0.048
#> SRR959707 1 0.279 0.9017 0.928 0.028 0.044
#> SRR959708 1 0.288 0.9007 0.924 0.024 0.052
#> SRR959709 1 0.290 0.9034 0.924 0.028 0.048
#> SRR959710 1 0.324 0.9046 0.912 0.032 0.056
#> SRR959711 1 0.249 0.9004 0.936 0.016 0.048
#> SRR959712 1 0.328 0.9001 0.908 0.024 0.068
#> SRR959713 1 0.376 0.8996 0.892 0.040 0.068
#> SRR959714 1 0.266 0.9006 0.932 0.024 0.044
#> SRR959715 1 0.334 0.8961 0.908 0.032 0.060
#> SRR959716 1 0.357 0.8936 0.900 0.040 0.060
#> SRR959717 1 0.367 0.8971 0.896 0.040 0.064
#> SRR959718 1 0.378 0.8945 0.892 0.044 0.064
#> SRR959719 1 0.473 0.8685 0.852 0.060 0.088
#> SRR959720 1 0.388 0.8914 0.888 0.044 0.068
#> SRR959721 1 0.321 0.9033 0.912 0.028 0.060
#> SRR959722 1 0.255 0.9025 0.936 0.024 0.040
#> SRR959723 1 0.303 0.9040 0.920 0.032 0.048
#> SRR959724 1 0.409 0.8847 0.880 0.052 0.068
#> SRR959725 1 0.358 0.8963 0.900 0.044 0.056
#> SRR959726 1 0.423 0.8781 0.872 0.044 0.084
#> SRR959727 1 0.378 0.8927 0.892 0.044 0.064
#> SRR959729 1 0.423 0.8815 0.872 0.044 0.084
#> SRR959728 1 0.338 0.8985 0.908 0.044 0.048
#> SRR959730 1 0.497 0.8552 0.840 0.060 0.100
#> SRR959731 1 0.409 0.8858 0.880 0.068 0.052
#> SRR959732 1 0.500 0.8530 0.840 0.068 0.092
#> SRR959733 1 0.303 0.9011 0.920 0.032 0.048
#> SRR959734 1 0.323 0.8989 0.908 0.020 0.072
#> SRR959735 1 0.392 0.8980 0.884 0.036 0.080
#> SRR959736 1 0.418 0.8876 0.876 0.052 0.072
#> SRR959737 1 0.409 0.8902 0.880 0.056 0.064
#> SRR959738 1 0.409 0.8852 0.880 0.052 0.068
#> SRR959739 1 0.399 0.8880 0.884 0.052 0.064
#> SRR959740 1 0.399 0.8861 0.884 0.052 0.064
#> SRR959741 1 0.369 0.8906 0.896 0.056 0.048
#> SRR959742 1 0.444 0.8820 0.864 0.052 0.084
#> SRR959743 1 0.484 0.8700 0.848 0.080 0.072
#> SRR959744 1 0.542 0.8482 0.820 0.084 0.096
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR959550 2 0.753 0.4254 0.148 0.628 0.064 0.160
#> SRR959592 2 0.343 0.6654 0.060 0.876 0.004 0.060
#> SRR959593 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959594 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959595 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959596 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959597 2 0.838 0.0427 0.056 0.508 0.260 0.176
#> SRR959598 2 0.792 0.4353 0.152 0.604 0.096 0.148
#> SRR959599 2 0.962 -0.1490 0.224 0.368 0.144 0.264
#> SRR959600 2 0.770 0.4158 0.120 0.612 0.076 0.192
#> SRR959601 2 0.774 0.4258 0.160 0.616 0.080 0.144
#> SRR959602 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959603 2 0.596 0.5525 0.020 0.728 0.152 0.100
#> SRR959604 2 0.750 0.4395 0.180 0.624 0.056 0.140
#> SRR959605 3 0.914 -0.1919 0.068 0.264 0.344 0.324
#> SRR959606 2 0.776 0.4305 0.164 0.612 0.076 0.148
#> SRR959607 2 0.854 0.1679 0.072 0.500 0.264 0.164
#> SRR959608 2 0.874 0.2131 0.216 0.496 0.084 0.204
#> SRR959609 2 0.798 0.0473 0.040 0.524 0.292 0.144
#> SRR959610 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959611 4 0.830 0.5298 0.044 0.372 0.148 0.436
#> SRR959612 4 0.835 0.4991 0.156 0.368 0.044 0.432
#> SRR959613 4 0.701 0.7430 0.044 0.260 0.072 0.624
#> SRR959614 4 0.695 0.7457 0.056 0.248 0.060 0.636
#> SRR959615 4 0.851 0.6562 0.080 0.324 0.124 0.472
#> SRR959616 4 0.872 0.6416 0.108 0.324 0.112 0.456
#> SRR959617 2 0.834 -0.3046 0.156 0.440 0.044 0.360
#> SRR959618 4 0.633 0.7539 0.056 0.248 0.028 0.668
#> SRR959619 2 0.853 -0.4225 0.116 0.432 0.080 0.372
#> SRR959620 4 0.838 0.6963 0.092 0.244 0.128 0.536
#> SRR959621 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959622 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959623 2 0.340 0.6710 0.076 0.876 0.004 0.044
#> SRR959624 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959625 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959626 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959627 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959628 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959629 4 0.814 0.6216 0.076 0.376 0.084 0.464
#> SRR959630 2 0.591 0.5572 0.024 0.736 0.144 0.096
#> SRR959631 2 0.765 0.4593 0.124 0.624 0.084 0.168
#> SRR959632 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959633 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959634 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959635 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959636 2 0.343 0.6655 0.056 0.876 0.004 0.064
#> SRR959637 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959638 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959639 2 0.759 -0.3863 0.028 0.492 0.104 0.376
#> SRR959640 2 0.000 0.7305 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR959641 2 0.801 -0.4599 0.136 0.428 0.032 0.404
#> SRR959642 4 0.882 0.6468 0.164 0.268 0.092 0.476
#> SRR959643 4 0.701 0.7571 0.072 0.228 0.056 0.644
#> SRR959644 4 0.697 0.7582 0.068 0.252 0.048 0.632
#> SRR959645 4 0.851 0.5430 0.092 0.372 0.100 0.436
#> SRR959646 4 0.826 0.7131 0.076 0.228 0.148 0.548
#> SRR959647 4 0.674 0.7566 0.060 0.228 0.052 0.660
#> SRR959648 4 0.657 0.7571 0.056 0.216 0.052 0.676
#> SRR959649 3 0.815 0.6996 0.104 0.272 0.540 0.084
#> SRR959650 3 0.809 0.6830 0.080 0.280 0.540 0.100
#> SRR959651 3 0.779 0.7037 0.084 0.272 0.568 0.076
#> SRR959652 3 0.722 0.7358 0.076 0.260 0.612 0.052
#> SRR959653 3 0.755 0.7359 0.064 0.284 0.576 0.076
#> SRR959654 3 0.723 0.7380 0.068 0.284 0.596 0.052
#> SRR959655 3 0.743 0.7324 0.064 0.296 0.576 0.064
#> SRR959656 3 0.763 0.7106 0.072 0.300 0.560 0.068
#> SRR959657 3 0.718 0.7290 0.068 0.320 0.572 0.040
#> SRR959658 3 0.716 0.7592 0.060 0.296 0.592 0.052
#> SRR959659 3 0.667 0.7701 0.056 0.288 0.624 0.032
#> SRR959660 3 0.682 0.7679 0.056 0.272 0.628 0.044
#> SRR959661 3 0.701 0.7703 0.068 0.284 0.608 0.040
#> SRR959662 3 0.664 0.7708 0.052 0.280 0.632 0.036
#> SRR959663 3 0.672 0.7688 0.052 0.280 0.628 0.040
#> SRR959664 3 0.722 0.7570 0.108 0.284 0.584 0.024
#> SRR959665 3 0.735 0.7509 0.080 0.300 0.576 0.044
#> SRR959666 3 0.708 0.7651 0.072 0.260 0.620 0.048
#> SRR959667 3 0.703 0.7300 0.072 0.264 0.620 0.044
#> SRR959668 3 0.725 0.7474 0.080 0.268 0.604 0.048
#> SRR959669 3 0.753 0.7339 0.104 0.260 0.588 0.048
#> SRR959670 3 0.750 0.7096 0.108 0.236 0.604 0.052
#> SRR959671 3 0.724 0.7294 0.060 0.272 0.604 0.064
#> SRR959672 3 0.743 0.6829 0.084 0.264 0.596 0.056
#> SRR959673 3 0.701 0.7642 0.048 0.292 0.604 0.056
#> SRR959674 3 0.668 0.7664 0.044 0.300 0.616 0.040
#> SRR959675 3 0.703 0.7685 0.056 0.296 0.600 0.048
#> SRR959676 3 0.739 0.7429 0.080 0.268 0.596 0.056
#> SRR959677 3 0.730 0.7404 0.076 0.288 0.588 0.048
#> SRR959678 3 0.710 0.7394 0.072 0.276 0.608 0.044
#> SRR959679 3 0.737 0.7422 0.064 0.284 0.588 0.064
#> SRR959680 3 0.707 0.7484 0.060 0.292 0.600 0.048
#> SRR959681 3 0.721 0.7360 0.076 0.300 0.584 0.040
#> SRR959682 3 0.843 0.6264 0.128 0.264 0.520 0.088
#> SRR959683 3 0.773 0.6734 0.112 0.216 0.600 0.072
#> SRR959684 3 0.806 0.6284 0.132 0.240 0.560 0.068
#> SRR959686 3 0.734 0.7247 0.092 0.296 0.576 0.036
#> SRR959685 3 0.700 0.7611 0.060 0.292 0.604 0.044
#> SRR959688 3 0.756 0.6932 0.108 0.216 0.612 0.064
#> SRR959687 3 0.673 0.7566 0.068 0.280 0.624 0.028
#> SRR959690 3 0.746 0.6803 0.100 0.216 0.620 0.064
#> SRR959689 3 0.781 0.6818 0.116 0.204 0.600 0.080
#> SRR959691 3 0.814 0.6411 0.144 0.224 0.560 0.072
#> SRR959692 3 0.768 0.6578 0.108 0.208 0.608 0.076
#> SRR959693 3 0.798 0.6421 0.116 0.236 0.572 0.076
#> SRR959694 3 0.856 0.6534 0.112 0.288 0.496 0.104
#> SRR959695 3 0.832 0.6388 0.100 0.284 0.520 0.096
#> SRR959696 3 0.840 0.6523 0.108 0.272 0.520 0.100
#> SRR959698 1 0.839 0.6521 0.520 0.264 0.076 0.140
#> SRR959697 1 0.802 0.6930 0.540 0.272 0.052 0.136
#> SRR959699 1 0.824 0.7027 0.540 0.256 0.080 0.124
#> SRR959700 1 0.839 0.6928 0.528 0.260 0.108 0.104
#> SRR959701 1 0.832 0.6977 0.532 0.260 0.084 0.124
#> SRR959702 1 0.811 0.6968 0.536 0.276 0.064 0.124
#> SRR959703 1 0.839 0.6873 0.520 0.272 0.092 0.116
#> SRR959704 1 0.827 0.6700 0.520 0.284 0.072 0.124
#> SRR959705 1 0.839 0.6564 0.536 0.244 0.104 0.116
#> SRR959706 1 0.739 0.7407 0.592 0.276 0.072 0.060
#> SRR959707 1 0.671 0.7580 0.652 0.240 0.072 0.036
#> SRR959708 1 0.668 0.7465 0.644 0.252 0.028 0.076
#> SRR959709 1 0.667 0.7522 0.644 0.260 0.052 0.044
#> SRR959710 1 0.647 0.7603 0.664 0.244 0.056 0.036
#> SRR959711 1 0.672 0.7533 0.636 0.268 0.048 0.048
#> SRR959712 1 0.687 0.7444 0.652 0.228 0.068 0.052
#> SRR959713 1 0.649 0.7398 0.656 0.252 0.064 0.028
#> SRR959714 1 0.633 0.7441 0.676 0.236 0.056 0.032
#> SRR959715 1 0.659 0.7293 0.652 0.248 0.072 0.028
#> SRR959716 1 0.656 0.7316 0.660 0.240 0.068 0.032
#> SRR959717 1 0.683 0.7356 0.640 0.248 0.076 0.036
#> SRR959718 1 0.715 0.7061 0.604 0.276 0.080 0.040
#> SRR959719 1 0.719 0.6943 0.608 0.264 0.088 0.040
#> SRR959720 1 0.708 0.6953 0.612 0.264 0.092 0.032
#> SRR959721 1 0.733 0.7482 0.600 0.268 0.076 0.056
#> SRR959722 1 0.677 0.7526 0.628 0.276 0.052 0.044
#> SRR959723 1 0.741 0.7499 0.596 0.268 0.072 0.064
#> SRR959724 1 0.820 0.6877 0.548 0.248 0.080 0.124
#> SRR959725 1 0.755 0.7192 0.580 0.268 0.044 0.108
#> SRR959726 1 0.811 0.6898 0.548 0.264 0.084 0.104
#> SRR959727 1 0.819 0.7054 0.540 0.260 0.072 0.128
#> SRR959729 1 0.813 0.6914 0.548 0.260 0.080 0.112
#> SRR959728 1 0.812 0.7096 0.532 0.288 0.076 0.104
#> SRR959730 1 0.760 0.6491 0.572 0.264 0.128 0.036
#> SRR959731 1 0.771 0.6821 0.568 0.276 0.100 0.056
#> SRR959732 1 0.794 0.6202 0.544 0.268 0.144 0.044
#> SRR959733 1 0.653 0.7571 0.664 0.240 0.056 0.040
#> SRR959734 1 0.707 0.7244 0.616 0.268 0.068 0.048
#> SRR959735 1 0.725 0.7492 0.616 0.244 0.096 0.044
#> SRR959736 1 0.745 0.6941 0.600 0.248 0.104 0.048
#> SRR959737 1 0.707 0.6970 0.608 0.276 0.080 0.036
#> SRR959738 1 0.735 0.6943 0.600 0.260 0.096 0.044
#> SRR959739 1 0.724 0.7009 0.600 0.264 0.104 0.032
#> SRR959740 1 0.716 0.6853 0.608 0.260 0.100 0.032
#> SRR959741 1 0.767 0.6734 0.564 0.268 0.132 0.036
#> SRR959742 1 0.809 0.6718 0.560 0.240 0.076 0.124
#> SRR959743 1 0.858 0.6646 0.504 0.268 0.092 0.136
#> SRR959744 1 0.866 0.6191 0.508 0.248 0.104 0.140
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR959550 2 0.703 0.46141 0.092 0.636 0.036 NA 0.112
#> SRR959592 2 0.357 0.64715 0.064 0.840 0.000 NA 0.088
#> SRR959593 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959594 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959595 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959596 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959597 2 0.765 0.12664 0.012 0.476 0.304 NA 0.132
#> SRR959598 2 0.706 0.45786 0.124 0.624 0.028 NA 0.140
#> SRR959599 2 0.955 -0.17137 0.176 0.328 0.092 NA 0.192
#> SRR959600 2 0.759 0.38694 0.080 0.584 0.052 NA 0.160
#> SRR959601 2 0.733 0.43853 0.112 0.608 0.040 NA 0.096
#> SRR959602 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959603 2 0.533 0.58475 0.020 0.760 0.072 NA 0.092
#> SRR959604 2 0.731 0.40565 0.104 0.604 0.032 NA 0.152
#> SRR959605 3 0.901 0.13411 0.032 0.232 0.324 NA 0.260
#> SRR959606 2 0.754 0.39158 0.108 0.588 0.040 NA 0.148
#> SRR959607 2 0.859 0.05540 0.032 0.432 0.232 NA 0.172
#> SRR959608 2 0.879 0.05494 0.196 0.432 0.060 NA 0.204
#> SRR959609 2 0.772 -0.00401 0.004 0.440 0.316 NA 0.160
#> SRR959610 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959611 5 0.761 0.53614 0.032 0.356 0.104 NA 0.456
#> SRR959612 5 0.751 0.50238 0.096 0.368 0.012 NA 0.444
#> SRR959613 5 0.571 0.73928 0.016 0.216 0.056 NA 0.684
#> SRR959614 5 0.601 0.73994 0.024 0.212 0.056 NA 0.672
#> SRR959615 5 0.790 0.67938 0.052 0.224 0.112 NA 0.532
#> SRR959616 5 0.814 0.67380 0.076 0.232 0.100 NA 0.512
#> SRR959617 2 0.807 -0.22875 0.116 0.444 0.024 NA 0.312
#> SRR959618 5 0.539 0.74434 0.056 0.208 0.016 NA 0.704
#> SRR959619 5 0.802 0.48225 0.060 0.372 0.088 NA 0.416
#> SRR959620 5 0.810 0.67086 0.068 0.204 0.088 NA 0.528
#> SRR959621 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959622 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959623 2 0.325 0.68783 0.044 0.880 0.012 NA 0.036
#> SRR959624 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959625 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959626 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959627 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959628 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959629 5 0.709 0.59194 0.040 0.360 0.028 NA 0.496
#> SRR959630 2 0.498 0.60601 0.020 0.784 0.068 NA 0.076
#> SRR959631 2 0.715 0.43428 0.076 0.616 0.040 NA 0.172
#> SRR959632 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959633 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959634 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959635 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959636 2 0.356 0.64660 0.060 0.840 0.000 NA 0.092
#> SRR959637 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959638 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959639 2 0.648 -0.37797 0.012 0.472 0.068 NA 0.424
#> SRR959640 2 0.000 0.74151 0.000 1.000 0.000 NA 0.000
#> SRR959641 2 0.736 -0.43670 0.136 0.408 0.012 NA 0.404
#> SRR959642 5 0.792 0.66945 0.128 0.224 0.028 NA 0.516
#> SRR959643 5 0.581 0.74278 0.052 0.176 0.028 NA 0.704
#> SRR959644 5 0.587 0.74542 0.048 0.200 0.028 NA 0.688
#> SRR959645 5 0.749 0.54500 0.060 0.360 0.056 NA 0.472
#> SRR959646 5 0.746 0.71408 0.048 0.212 0.072 NA 0.576
#> SRR959647 5 0.550 0.74281 0.056 0.168 0.024 NA 0.724
#> SRR959648 5 0.557 0.74932 0.052 0.184 0.028 NA 0.712
#> SRR959649 3 0.817 0.67665 0.108 0.216 0.508 NA 0.048
#> SRR959650 3 0.819 0.62623 0.132 0.176 0.520 NA 0.048
#> SRR959651 3 0.814 0.62798 0.096 0.200 0.512 NA 0.044
#> SRR959652 3 0.748 0.70778 0.076 0.180 0.576 NA 0.032
#> SRR959653 3 0.753 0.71257 0.060 0.196 0.572 NA 0.048
#> SRR959654 3 0.792 0.69019 0.104 0.200 0.512 NA 0.020
#> SRR959655 3 0.762 0.69520 0.072 0.204 0.548 NA 0.028
#> SRR959656 3 0.781 0.70428 0.084 0.212 0.540 NA 0.040
#> SRR959657 3 0.736 0.71124 0.076 0.220 0.564 NA 0.020
#> SRR959658 3 0.625 0.74686 0.044 0.172 0.668 NA 0.016
#> SRR959659 3 0.651 0.74979 0.068 0.156 0.668 NA 0.032
#> SRR959660 3 0.641 0.75015 0.052 0.160 0.672 NA 0.032
#> SRR959661 3 0.670 0.74852 0.048 0.148 0.648 NA 0.032
#> SRR959662 3 0.675 0.75206 0.060 0.192 0.624 NA 0.016
#> SRR959663 3 0.668 0.75231 0.032 0.168 0.636 NA 0.032
#> SRR959664 3 0.741 0.74053 0.052 0.192 0.568 NA 0.032
#> SRR959665 3 0.690 0.74279 0.028 0.156 0.600 NA 0.028
#> SRR959666 3 0.734 0.74501 0.052 0.176 0.572 NA 0.028
#> SRR959667 3 0.749 0.72251 0.056 0.184 0.556 NA 0.028
#> SRR959668 3 0.782 0.72546 0.060 0.184 0.524 NA 0.036
#> SRR959669 3 0.737 0.72410 0.040 0.176 0.552 NA 0.028
#> SRR959670 3 0.773 0.70202 0.068 0.172 0.532 NA 0.028
#> SRR959671 3 0.759 0.70383 0.060 0.172 0.536 NA 0.024
#> SRR959672 3 0.738 0.69191 0.044 0.164 0.556 NA 0.028
#> SRR959673 3 0.700 0.74971 0.052 0.176 0.608 NA 0.024
#> SRR959674 3 0.650 0.75027 0.040 0.196 0.632 NA 0.012
#> SRR959675 3 0.724 0.74967 0.052 0.188 0.592 NA 0.036
#> SRR959676 3 0.761 0.71584 0.084 0.184 0.564 NA 0.032
#> SRR959677 3 0.767 0.71335 0.088 0.204 0.556 NA 0.036
#> SRR959678 3 0.731 0.70098 0.080 0.216 0.576 NA 0.024
#> SRR959679 3 0.750 0.71382 0.060 0.184 0.576 NA 0.044
#> SRR959680 3 0.690 0.73936 0.064 0.192 0.616 NA 0.020
#> SRR959681 3 0.733 0.72454 0.056 0.204 0.580 NA 0.036
#> SRR959682 3 0.821 0.63850 0.080 0.184 0.476 NA 0.036
#> SRR959683 3 0.780 0.66596 0.044 0.200 0.512 NA 0.040
#> SRR959684 3 0.769 0.63604 0.048 0.188 0.488 NA 0.020
#> SRR959686 3 0.726 0.72679 0.048 0.148 0.576 NA 0.028
#> SRR959685 3 0.688 0.75001 0.060 0.160 0.632 NA 0.028
#> SRR959688 3 0.764 0.69559 0.048 0.224 0.512 NA 0.024
#> SRR959687 3 0.766 0.73025 0.068 0.164 0.548 NA 0.032
#> SRR959690 3 0.759 0.66425 0.056 0.172 0.540 NA 0.028
#> SRR959689 3 0.777 0.68271 0.064 0.160 0.524 NA 0.032
#> SRR959691 3 0.824 0.65205 0.056 0.236 0.444 NA 0.040
#> SRR959692 3 0.816 0.63559 0.056 0.184 0.464 NA 0.044
#> SRR959693 3 0.811 0.65637 0.088 0.172 0.484 NA 0.028
#> SRR959694 3 0.893 0.57770 0.140 0.208 0.428 NA 0.068
#> SRR959695 3 0.864 0.57650 0.144 0.196 0.468 NA 0.060
#> SRR959696 3 0.877 0.59192 0.136 0.200 0.448 NA 0.060
#> SRR959698 1 0.712 0.65901 0.612 0.192 0.048 NA 0.060
#> SRR959697 1 0.624 0.69957 0.672 0.184 0.036 NA 0.032
#> SRR959699 1 0.668 0.67838 0.640 0.192 0.052 NA 0.032
#> SRR959700 1 0.674 0.69905 0.620 0.216 0.052 NA 0.024
#> SRR959701 1 0.711 0.69562 0.592 0.220 0.040 NA 0.044
#> SRR959702 1 0.620 0.69592 0.652 0.220 0.044 NA 0.016
#> SRR959703 1 0.695 0.68293 0.612 0.208 0.044 NA 0.040
#> SRR959704 1 0.691 0.67202 0.616 0.208 0.052 NA 0.036
#> SRR959705 1 0.727 0.68715 0.596 0.200 0.068 NA 0.044
#> SRR959706 1 0.642 0.72709 0.628 0.228 0.024 NA 0.024
#> SRR959707 1 0.707 0.74078 0.576 0.216 0.040 NA 0.020
#> SRR959708 1 0.575 0.74031 0.680 0.200 0.024 NA 0.008
#> SRR959709 1 0.724 0.73928 0.580 0.212 0.036 NA 0.044
#> SRR959710 1 0.714 0.73906 0.584 0.180 0.044 NA 0.024
#> SRR959711 1 0.662 0.73767 0.592 0.208 0.032 NA 0.004
#> SRR959712 1 0.724 0.73350 0.560 0.212 0.044 NA 0.020
#> SRR959713 1 0.667 0.73054 0.592 0.196 0.028 NA 0.008
#> SRR959714 1 0.722 0.73580 0.568 0.188 0.040 NA 0.024
#> SRR959715 1 0.761 0.71545 0.504 0.188 0.032 NA 0.032
#> SRR959716 1 0.715 0.70777 0.540 0.188 0.028 NA 0.016
#> SRR959717 1 0.767 0.70705 0.504 0.208 0.036 NA 0.032
#> SRR959718 1 0.738 0.70447 0.504 0.212 0.036 NA 0.012
#> SRR959719 1 0.803 0.67166 0.456 0.200 0.056 NA 0.028
#> SRR959720 1 0.780 0.65231 0.476 0.168 0.048 NA 0.028
#> SRR959721 1 0.726 0.73697 0.568 0.188 0.044 NA 0.024
#> SRR959722 1 0.667 0.74335 0.604 0.200 0.048 NA 0.004
#> SRR959723 1 0.724 0.73424 0.564 0.212 0.048 NA 0.020
#> SRR959724 1 0.722 0.69876 0.612 0.172 0.080 NA 0.044
#> SRR959725 1 0.635 0.70397 0.632 0.216 0.016 NA 0.024
#> SRR959726 1 0.684 0.69405 0.620 0.216 0.060 NA 0.040
#> SRR959727 1 0.672 0.70089 0.636 0.176 0.044 NA 0.028
#> SRR959729 1 0.734 0.68861 0.580 0.204 0.064 NA 0.032
#> SRR959728 1 0.637 0.72393 0.652 0.204 0.032 NA 0.032
#> SRR959730 1 0.809 0.61663 0.440 0.192 0.040 NA 0.044
#> SRR959731 1 0.810 0.63453 0.452 0.196 0.040 NA 0.048
#> SRR959732 1 0.803 0.59168 0.428 0.180 0.060 NA 0.024
#> SRR959733 1 0.734 0.73839 0.544 0.208 0.036 NA 0.024
#> SRR959734 1 0.758 0.70931 0.500 0.196 0.036 NA 0.024
#> SRR959735 1 0.786 0.70400 0.524 0.208 0.068 NA 0.036
#> SRR959736 1 0.796 0.66481 0.480 0.196 0.044 NA 0.040
#> SRR959737 1 0.786 0.66628 0.468 0.212 0.024 NA 0.048
#> SRR959738 1 0.798 0.62859 0.444 0.224 0.040 NA 0.032
#> SRR959739 1 0.774 0.61197 0.456 0.196 0.028 NA 0.032
#> SRR959740 1 0.786 0.64001 0.468 0.196 0.036 NA 0.036
#> SRR959741 1 0.771 0.63162 0.476 0.168 0.028 NA 0.040
#> SRR959742 1 0.703 0.66497 0.604 0.220 0.052 NA 0.044
#> SRR959743 1 0.675 0.64831 0.612 0.240 0.048 NA 0.040
#> SRR959744 1 0.753 0.61592 0.584 0.188 0.084 NA 0.056
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR959550 2 0.658 4.01e-01 0.044 0.636 0.016 0.096 0.132 NA
#> SRR959592 2 0.314 6.85e-01 0.036 0.868 0.000 0.028 0.052 NA
#> SRR959593 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959594 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959595 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959596 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959597 2 0.780 -2.73e-02 0.036 0.428 0.280 0.012 0.092 NA
#> SRR959598 2 0.741 3.76e-01 0.100 0.584 0.036 0.096 0.100 NA
#> SRR959599 2 0.936 -1.76e-01 0.108 0.324 0.064 0.184 0.180 NA
#> SRR959600 2 0.699 3.56e-01 0.040 0.600 0.028 0.080 0.156 NA
#> SRR959601 2 0.733 3.95e-01 0.088 0.592 0.040 0.088 0.116 NA
#> SRR959602 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959603 2 0.567 5.73e-01 0.040 0.716 0.056 0.016 0.076 NA
#> SRR959604 2 0.749 3.44e-01 0.124 0.572 0.040 0.068 0.116 NA
#> SRR959605 5 0.894 7.66e-02 0.056 0.196 0.240 0.032 0.296 NA
#> SRR959606 2 0.773 3.08e-01 0.112 0.548 0.044 0.072 0.140 NA
#> SRR959607 2 0.858 5.02e-04 0.068 0.404 0.208 0.028 0.156 NA
#> SRR959608 2 0.873 -3.99e-02 0.120 0.416 0.044 0.160 0.176 NA
#> SRR959609 2 0.787 8.89e-05 0.044 0.428 0.256 0.004 0.136 NA
#> SRR959610 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959611 5 0.668 6.09e-01 0.024 0.328 0.072 0.032 0.516 NA
#> SRR959612 5 0.722 5.94e-01 0.076 0.316 0.004 0.076 0.472 NA
#> SRR959613 5 0.557 7.22e-01 0.032 0.208 0.024 0.020 0.676 NA
#> SRR959614 5 0.569 7.24e-01 0.036 0.208 0.016 0.028 0.668 NA
#> SRR959615 5 0.763 6.78e-01 0.068 0.180 0.064 0.032 0.536 NA
#> SRR959616 5 0.788 6.70e-01 0.076 0.184 0.068 0.036 0.512 NA
#> SRR959617 2 0.783 -4.64e-01 0.100 0.372 0.008 0.076 0.364 NA
#> SRR959618 5 0.420 7.22e-01 0.024 0.216 0.000 0.012 0.736 NA
#> SRR959619 5 0.799 5.62e-01 0.040 0.328 0.032 0.092 0.400 NA
#> SRR959620 5 0.728 6.47e-01 0.072 0.148 0.040 0.052 0.584 NA
#> SRR959621 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959622 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959623 2 0.323 6.94e-01 0.036 0.868 0.004 0.044 0.032 NA
#> SRR959624 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959625 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959626 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959627 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959628 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959629 5 0.639 5.92e-01 0.064 0.352 0.008 0.028 0.512 NA
#> SRR959630 2 0.537 5.91e-01 0.036 0.736 0.056 0.012 0.068 NA
#> SRR959631 2 0.746 3.74e-01 0.092 0.572 0.032 0.068 0.116 NA
#> SRR959632 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959633 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959634 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959635 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959636 2 0.314 6.85e-01 0.036 0.868 0.000 0.028 0.052 NA
#> SRR959637 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959638 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959639 5 0.601 4.33e-01 0.012 0.440 0.036 0.004 0.452 NA
#> SRR959640 2 0.000 7.58e-01 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR959641 5 0.696 5.67e-01 0.048 0.340 0.008 0.088 0.476 NA
#> SRR959642 5 0.742 6.01e-01 0.112 0.220 0.008 0.108 0.512 NA
#> SRR959643 5 0.492 7.18e-01 0.028 0.164 0.008 0.032 0.736 NA
#> SRR959644 5 0.541 7.22e-01 0.040 0.196 0.016 0.024 0.692 NA
#> SRR959645 5 0.671 6.33e-01 0.036 0.320 0.032 0.028 0.524 NA
#> SRR959646 5 0.683 7.10e-01 0.060 0.200 0.044 0.036 0.600 NA
#> SRR959647 5 0.467 7.22e-01 0.032 0.180 0.008 0.020 0.740 NA
#> SRR959648 5 0.455 7.24e-01 0.036 0.192 0.004 0.020 0.736 NA
#> SRR959649 3 0.778 5.55e-01 0.164 0.180 0.472 0.024 0.016 NA
#> SRR959650 3 0.780 5.54e-01 0.184 0.192 0.456 0.020 0.016 NA
#> SRR959651 3 0.761 5.56e-01 0.188 0.164 0.492 0.028 0.012 NA
#> SRR959652 3 0.758 6.06e-01 0.176 0.192 0.468 0.016 0.008 NA
#> SRR959653 3 0.762 6.10e-01 0.148 0.176 0.504 0.036 0.012 NA
#> SRR959654 3 0.772 5.97e-01 0.164 0.180 0.492 0.024 0.024 NA
#> SRR959655 3 0.772 5.79e-01 0.172 0.184 0.492 0.024 0.028 NA
#> SRR959656 3 0.737 5.79e-01 0.152 0.184 0.516 0.020 0.012 NA
#> SRR959657 3 0.749 6.14e-01 0.132 0.184 0.512 0.028 0.012 NA
#> SRR959658 3 0.721 6.54e-01 0.096 0.164 0.552 0.032 0.012 NA
#> SRR959659 3 0.725 6.83e-01 0.076 0.160 0.552 0.032 0.020 NA
#> SRR959660 3 0.689 6.73e-01 0.104 0.160 0.580 0.020 0.012 NA
#> SRR959661 3 0.735 6.70e-01 0.056 0.140 0.544 0.088 0.008 NA
#> SRR959662 3 0.751 6.79e-01 0.088 0.172 0.544 0.052 0.024 NA
#> SRR959663 3 0.732 6.82e-01 0.052 0.168 0.552 0.052 0.024 NA
#> SRR959664 3 0.748 6.73e-01 0.048 0.156 0.528 0.052 0.028 NA
#> SRR959665 3 0.692 6.81e-01 0.032 0.164 0.580 0.072 0.012 NA
#> SRR959666 3 0.709 6.75e-01 0.028 0.160 0.544 0.076 0.008 NA
#> SRR959667 3 0.741 6.48e-01 0.028 0.172 0.496 0.056 0.020 NA
#> SRR959668 3 0.754 6.47e-01 0.028 0.180 0.512 0.084 0.024 NA
#> SRR959669 3 0.737 6.39e-01 0.028 0.160 0.524 0.084 0.016 NA
#> SRR959670 3 0.746 5.97e-01 0.016 0.180 0.484 0.088 0.016 NA
#> SRR959671 3 0.720 6.29e-01 0.024 0.160 0.512 0.088 0.004 NA
#> SRR959672 3 0.780 6.03e-01 0.020 0.172 0.468 0.104 0.028 NA
#> SRR959673 3 0.700 6.82e-01 0.052 0.152 0.572 0.040 0.016 NA
#> SRR959674 3 0.648 6.88e-01 0.056 0.152 0.624 0.024 0.016 NA
#> SRR959675 3 0.738 6.74e-01 0.064 0.180 0.516 0.048 0.008 NA
#> SRR959676 3 0.720 6.08e-01 0.152 0.176 0.536 0.024 0.008 NA
#> SRR959677 3 0.735 6.32e-01 0.124 0.180 0.540 0.040 0.012 NA
#> SRR959678 3 0.778 5.85e-01 0.164 0.172 0.484 0.032 0.016 NA
#> SRR959679 3 0.747 6.22e-01 0.148 0.188 0.508 0.012 0.024 NA
#> SRR959680 3 0.712 6.59e-01 0.124 0.172 0.552 0.016 0.016 NA
#> SRR959681 3 0.758 6.30e-01 0.104 0.200 0.496 0.040 0.008 NA
#> SRR959682 3 0.758 5.27e-01 0.024 0.144 0.452 0.128 0.004 NA
#> SRR959683 3 0.795 5.57e-01 0.016 0.176 0.428 0.128 0.024 NA
#> SRR959684 3 0.818 4.83e-01 0.024 0.152 0.400 0.156 0.024 NA
#> SRR959686 3 0.753 6.60e-01 0.064 0.156 0.536 0.076 0.016 NA
#> SRR959685 3 0.743 6.79e-01 0.084 0.148 0.548 0.056 0.016 NA
#> SRR959688 3 0.765 5.75e-01 0.024 0.136 0.492 0.108 0.024 NA
#> SRR959687 3 0.765 6.57e-01 0.044 0.204 0.484 0.040 0.032 NA
#> SRR959690 3 0.772 5.97e-01 0.024 0.168 0.492 0.116 0.024 NA
#> SRR959689 3 0.796 5.83e-01 0.028 0.172 0.444 0.104 0.024 NA
#> SRR959691 3 0.780 5.64e-01 0.012 0.156 0.456 0.128 0.028 NA
#> SRR959692 3 0.796 5.51e-01 0.012 0.208 0.420 0.096 0.036 NA
#> SRR959693 3 0.802 5.68e-01 0.036 0.168 0.428 0.100 0.020 NA
#> SRR959694 3 0.792 4.83e-01 0.236 0.180 0.420 0.024 0.012 NA
#> SRR959695 3 0.789 5.04e-01 0.224 0.176 0.432 0.024 0.012 NA
#> SRR959696 3 0.808 4.85e-01 0.200 0.188 0.412 0.028 0.012 NA
#> SRR959698 1 0.724 6.53e-01 0.544 0.132 0.044 0.208 0.024 NA
#> SRR959697 1 0.696 6.72e-01 0.540 0.148 0.052 0.224 0.012 NA
#> SRR959699 1 0.733 6.70e-01 0.532 0.156 0.044 0.200 0.028 NA
#> SRR959700 1 0.714 6.42e-01 0.512 0.144 0.036 0.256 0.020 NA
#> SRR959701 1 0.763 6.32e-01 0.476 0.148 0.052 0.256 0.028 NA
#> SRR959702 1 0.732 6.42e-01 0.472 0.160 0.036 0.280 0.020 NA
#> SRR959703 1 0.700 6.67e-01 0.508 0.156 0.016 0.260 0.016 NA
#> SRR959704 1 0.707 6.74e-01 0.540 0.168 0.036 0.204 0.024 NA
#> SRR959705 1 0.754 6.32e-01 0.488 0.136 0.060 0.248 0.012 NA
#> SRR959706 1 0.764 3.77e-01 0.392 0.160 0.044 0.344 0.016 NA
#> SRR959707 4 0.699 1.53e-02 0.328 0.116 0.024 0.472 0.008 NA
#> SRR959708 4 0.731 -9.87e-02 0.364 0.128 0.032 0.416 0.016 NA
#> SRR959709 4 0.756 2.05e-01 0.276 0.160 0.028 0.456 0.020 NA
#> SRR959710 4 0.726 2.81e-01 0.260 0.144 0.028 0.500 0.020 NA
#> SRR959711 4 0.691 3.84e-01 0.208 0.140 0.032 0.556 0.008 NA
#> SRR959712 4 0.745 3.95e-01 0.224 0.164 0.040 0.500 0.016 NA
#> SRR959713 4 0.685 5.11e-01 0.180 0.164 0.024 0.568 0.016 NA
#> SRR959714 4 0.702 5.16e-01 0.176 0.160 0.024 0.564 0.028 NA
#> SRR959715 4 0.669 5.67e-01 0.132 0.152 0.028 0.608 0.016 NA
#> SRR959716 4 0.665 5.71e-01 0.104 0.128 0.028 0.632 0.028 NA
#> SRR959717 4 0.644 5.77e-01 0.120 0.168 0.032 0.624 0.016 NA
#> SRR959718 4 0.704 5.70e-01 0.096 0.188 0.048 0.580 0.020 NA
#> SRR959719 4 0.716 5.49e-01 0.084 0.176 0.044 0.576 0.024 NA
#> SRR959720 4 0.630 5.88e-01 0.068 0.168 0.044 0.648 0.016 NA
#> SRR959721 4 0.767 3.95e-01 0.216 0.144 0.048 0.500 0.024 NA
#> SRR959722 4 0.720 3.12e-01 0.252 0.152 0.040 0.504 0.012 NA
#> SRR959723 4 0.791 -7.76e-03 0.324 0.188 0.040 0.368 0.016 NA
#> SRR959724 1 0.698 6.45e-01 0.516 0.148 0.032 0.260 0.016 NA
#> SRR959725 1 0.709 5.78e-01 0.492 0.152 0.024 0.280 0.020 NA
#> SRR959726 1 0.693 6.70e-01 0.516 0.152 0.036 0.260 0.016 NA
#> SRR959727 1 0.712 6.47e-01 0.512 0.152 0.032 0.252 0.024 NA
#> SRR959729 1 0.790 5.99e-01 0.452 0.136 0.060 0.268 0.032 NA
#> SRR959728 4 0.764 -4.14e-01 0.368 0.136 0.024 0.384 0.036 NA
#> SRR959730 4 0.715 5.42e-01 0.076 0.168 0.056 0.564 0.008 NA
#> SRR959731 4 0.630 5.73e-01 0.088 0.152 0.032 0.644 0.008 NA
#> SRR959732 4 0.704 5.22e-01 0.048 0.180 0.064 0.572 0.012 NA
#> SRR959733 4 0.755 2.71e-01 0.252 0.160 0.040 0.472 0.012 NA
#> SRR959734 4 0.690 5.51e-01 0.088 0.176 0.044 0.600 0.024 NA
#> SRR959735 4 0.775 2.57e-01 0.220 0.152 0.044 0.480 0.016 NA
#> SRR959736 4 0.636 5.70e-01 0.080 0.128 0.052 0.660 0.020 NA
#> SRR959737 4 0.661 5.84e-01 0.072 0.156 0.044 0.636 0.032 NA
#> SRR959738 4 0.668 5.72e-01 0.068 0.156 0.040 0.632 0.040 NA
#> SRR959739 4 0.623 5.91e-01 0.060 0.172 0.028 0.644 0.012 NA
#> SRR959740 4 0.637 5.73e-01 0.060 0.184 0.040 0.628 0.008 NA
#> SRR959741 4 0.659 5.66e-01 0.076 0.176 0.028 0.616 0.016 NA
#> SRR959742 1 0.731 6.36e-01 0.536 0.176 0.048 0.176 0.024 NA
#> SRR959743 1 0.693 6.55e-01 0.548 0.148 0.060 0.212 0.016 NA
#> SRR959744 1 0.762 5.62e-01 0.512 0.144 0.068 0.200 0.020 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