Date: 2019-12-26 16:09:46 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 10145 rows and 121 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] 10145 121
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 = 8)
Folowing table shows the best k (number of partitions) for each combination
of top-value methods and partition methods. Clicking on the method name in
the table goes to the section for a single combination of methods.
The cola vignette explains the definition of the metrics used for determining the best number of partitions.
suggest_best_k(res_list)
| The best k | 1-PAC | Mean silhouette | Concordance | Optional k | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD:kmeans | 3 | 1.000 | 0.976 | 0.989 | ** | |
| SD:NMF | 3 | 1.000 | 0.982 | 0.993 | ** | 2 |
| CV:NMF | 3 | 1.000 | 0.975 | 0.989 | ** | 2 |
| MAD:kmeans | 3 | 1.000 | 0.988 | 0.992 | ** | |
| MAD:NMF | 3 | 1.000 | 0.974 | 0.988 | ** | 2 |
| ATC:kmeans | 3 | 0.996 | 0.969 | 0.978 | ** | |
| SD:skmeans | 3 | 0.990 | 0.961 | 0.984 | ** | 2 |
| CV:skmeans | 3 | 0.988 | 0.933 | 0.975 | ** | 2 |
| ATC:skmeans | 4 | 0.968 | 0.920 | 0.960 | ** | 2,3 |
| SD:pam | 5 | 0.963 | 0.919 | 0.964 | ** | 2,3,4 |
| ATC:pam | 6 | 0.957 | 0.904 | 0.955 | ** | 2,4 |
| CV:kmeans | 3 | 0.950 | 0.938 | 0.933 | * | |
| ATC:mclust | 4 | 0.925 | 0.933 | 0.957 | * | 2,3 |
| MAD:mclust | 4 | 0.923 | 0.921 | 0.944 | * | 2,3 |
| MAD:skmeans | 4 | 0.922 | 0.913 | 0.953 | * | 2,3 |
| CV:mclust | 4 | 0.919 | 0.877 | 0.946 | * | 2,3 |
| MAD:pam | 3 | 0.910 | 0.929 | 0.968 | * | 2 |
| ATC:NMF | 5 | 0.904 | 0.863 | 0.928 | * | 2,3 |
| SD:mclust | 6 | 0.904 | 0.843 | 0.881 | * | 2,3,4 |
| ATC:hclust | 4 | 0.886 | 0.897 | 0.963 | ||
| SD:hclust | 4 | 0.854 | 0.875 | 0.936 | ||
| CV:pam | 3 | 0.737 | 0.819 | 0.919 | ||
| MAD:hclust | 3 | 0.697 | 0.808 | 0.912 | ||
| CV:hclust | 4 | 0.653 | 0.775 | 0.838 |
**: 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 = 8)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = consensus_heatmap, mc.cores = 8)
Membership heatmaps for all methods. (What is a membership heatmap?)
collect_plots(res_list, k = 2, fun = membership_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = membership_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = membership_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = membership_heatmap, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = membership_heatmap, mc.cores = 8)
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 = 8)
collect_plots(res_list, k = 3, fun = get_signatures, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 4, fun = get_signatures, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 5, fun = get_signatures, mc.cores = 8)
collect_plots(res_list, k = 6, fun = get_signatures, mc.cores = 8)
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 0.994 0.997 0.4821 0.517 0.517
#> CV:NMF 2 1.000 0.996 0.998 0.4803 0.521 0.521
#> MAD:NMF 2 1.000 0.992 0.997 0.4844 0.517 0.517
#> ATC:NMF 2 1.000 1.000 1.000 0.4831 0.517 0.517
#> SD:skmeans 2 1.000 0.996 0.997 0.4832 0.517 0.517
#> CV:skmeans 2 1.000 0.982 0.991 0.4814 0.521 0.521
#> MAD:skmeans 2 1.000 0.971 0.980 0.4834 0.517 0.517
#> ATC:skmeans 2 1.000 0.985 0.991 0.4813 0.521 0.521
#> SD:mclust 2 1.000 0.989 0.996 0.4781 0.521 0.521
#> CV:mclust 2 1.000 0.993 0.997 0.4771 0.525 0.525
#> MAD:mclust 2 1.000 0.995 0.998 0.4767 0.525 0.525
#> ATC:mclust 2 1.000 0.998 0.999 0.4762 0.525 0.525
#> SD:kmeans 2 0.528 0.743 0.854 0.4300 0.600 0.600
#> CV:kmeans 2 0.382 0.905 0.925 0.4770 0.525 0.525
#> MAD:kmeans 2 0.536 0.797 0.861 0.4274 0.608 0.608
#> ATC:kmeans 2 0.513 0.780 0.864 0.4454 0.572 0.572
#> SD:pam 2 1.000 0.946 0.980 0.4741 0.533 0.533
#> CV:pam 2 0.330 0.658 0.849 0.4765 0.496 0.496
#> MAD:pam 2 0.983 0.960 0.983 0.4815 0.514 0.514
#> ATC:pam 2 1.000 0.991 0.997 0.4780 0.521 0.521
#> SD:hclust 2 0.845 0.945 0.977 0.0577 0.983 0.983
#> CV:hclust 2 0.185 0.245 0.673 0.3736 0.745 0.745
#> MAD:hclust 2 1.000 0.974 0.990 0.0346 0.983 0.983
#> ATC:hclust 2 0.834 0.932 0.967 0.3430 0.650 0.650
get_stats(res_list, k = 3)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 3 1.000 0.982 0.993 0.382 0.817 0.646
#> CV:NMF 3 1.000 0.975 0.989 0.388 0.800 0.621
#> MAD:NMF 3 1.000 0.974 0.988 0.375 0.817 0.645
#> ATC:NMF 3 1.000 0.973 0.990 0.367 0.812 0.640
#> SD:skmeans 3 0.990 0.961 0.984 0.377 0.812 0.639
#> CV:skmeans 3 0.988 0.933 0.975 0.390 0.800 0.620
#> MAD:skmeans 3 1.000 0.974 0.989 0.380 0.796 0.613
#> ATC:skmeans 3 0.979 0.965 0.984 0.390 0.800 0.620
#> SD:mclust 3 1.000 0.959 0.985 0.396 0.800 0.621
#> CV:mclust 3 0.925 0.938 0.969 0.390 0.784 0.598
#> MAD:mclust 3 1.000 0.981 0.991 0.401 0.807 0.633
#> ATC:mclust 3 1.000 0.968 0.986 0.403 0.807 0.633
#> SD:kmeans 3 1.000 0.976 0.989 0.539 0.714 0.532
#> CV:kmeans 3 0.950 0.938 0.933 0.368 0.809 0.636
#> MAD:kmeans 3 1.000 0.988 0.992 0.548 0.717 0.539
#> ATC:kmeans 3 0.996 0.969 0.978 0.473 0.685 0.487
#> SD:pam 3 0.919 0.906 0.960 0.407 0.785 0.601
#> CV:pam 3 0.737 0.819 0.919 0.392 0.676 0.435
#> MAD:pam 3 0.910 0.929 0.968 0.386 0.800 0.617
#> ATC:pam 3 0.851 0.862 0.941 0.349 0.818 0.655
#> SD:hclust 3 0.698 0.867 0.943 4.181 0.663 0.658
#> CV:hclust 3 0.276 0.576 0.778 0.384 0.568 0.482
#> MAD:hclust 3 0.697 0.808 0.912 8.676 0.654 0.648
#> ATC:hclust 3 0.576 0.451 0.703 0.473 0.859 0.793
get_stats(res_list, k = 4)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 4 0.933 0.877 0.932 0.0443 0.989 0.966
#> CV:NMF 4 0.894 0.874 0.928 0.0477 0.995 0.985
#> MAD:NMF 4 0.926 0.924 0.928 0.0445 0.990 0.971
#> ATC:NMF 4 0.899 0.842 0.906 0.0529 0.947 0.848
#> SD:skmeans 4 0.895 0.897 0.945 0.0905 0.924 0.779
#> CV:skmeans 4 0.836 0.833 0.904 0.0853 0.910 0.742
#> MAD:skmeans 4 0.922 0.913 0.953 0.0873 0.898 0.712
#> ATC:skmeans 4 0.968 0.920 0.960 0.0734 0.931 0.798
#> SD:mclust 4 1.000 0.985 0.991 0.0583 0.948 0.847
#> CV:mclust 4 0.919 0.877 0.946 0.0938 0.941 0.825
#> MAD:mclust 4 0.923 0.921 0.944 0.0670 0.956 0.868
#> ATC:mclust 4 0.925 0.933 0.957 0.0606 0.956 0.868
#> SD:kmeans 4 0.809 0.725 0.874 0.0744 0.984 0.952
#> CV:kmeans 4 0.801 0.829 0.859 0.1049 1.000 1.000
#> MAD:kmeans 4 0.823 0.780 0.882 0.0759 0.994 0.981
#> ATC:kmeans 4 0.829 0.768 0.897 0.0824 0.963 0.892
#> SD:pam 4 0.907 0.896 0.945 0.0557 0.960 0.880
#> CV:pam 4 0.707 0.702 0.858 0.0842 0.912 0.746
#> MAD:pam 4 0.900 0.922 0.959 0.0554 0.964 0.892
#> ATC:pam 4 0.994 0.959 0.983 0.1320 0.888 0.695
#> SD:hclust 4 0.854 0.875 0.936 1.1008 0.696 0.530
#> CV:hclust 4 0.653 0.775 0.838 0.2414 0.772 0.566
#> MAD:hclust 4 0.813 0.841 0.911 0.8901 0.702 0.533
#> ATC:hclust 4 0.886 0.897 0.963 0.2954 0.675 0.476
get_stats(res_list, k = 5)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 5 0.871 0.773 0.877 0.03440 0.954 0.859
#> CV:NMF 5 0.737 0.786 0.842 0.05358 0.989 0.965
#> MAD:NMF 5 0.846 0.815 0.882 0.04015 0.949 0.847
#> ATC:NMF 5 0.904 0.863 0.928 0.04038 0.956 0.860
#> SD:skmeans 5 0.785 0.778 0.867 0.05611 0.967 0.882
#> CV:skmeans 5 0.667 0.768 0.807 0.06413 0.990 0.963
#> MAD:skmeans 5 0.769 0.716 0.864 0.05331 0.996 0.985
#> ATC:skmeans 5 0.868 0.825 0.915 0.04007 0.972 0.903
#> SD:mclust 5 0.946 0.895 0.942 0.03223 0.999 0.996
#> CV:mclust 5 0.854 0.747 0.882 0.02676 0.951 0.832
#> MAD:mclust 5 0.871 0.900 0.921 0.02768 0.997 0.989
#> ATC:mclust 5 0.890 0.851 0.927 0.03325 0.990 0.966
#> SD:kmeans 5 0.812 0.679 0.789 0.05561 0.885 0.674
#> CV:kmeans 5 0.734 0.544 0.773 0.05509 0.933 0.802
#> MAD:kmeans 5 0.824 0.688 0.798 0.05052 0.910 0.735
#> ATC:kmeans 5 0.814 0.704 0.857 0.04808 0.954 0.854
#> SD:pam 5 0.963 0.919 0.964 0.02011 0.983 0.943
#> CV:pam 5 0.714 0.687 0.820 0.05579 0.959 0.856
#> MAD:pam 5 0.965 0.919 0.971 0.01295 0.989 0.962
#> ATC:pam 5 0.987 0.934 0.972 0.00702 0.997 0.990
#> SD:hclust 5 0.815 0.753 0.868 0.12171 0.975 0.928
#> CV:hclust 5 0.659 0.735 0.833 0.04858 0.955 0.872
#> MAD:hclust 5 0.808 0.770 0.862 0.08879 0.973 0.922
#> ATC:hclust 5 0.905 0.766 0.926 0.05534 0.994 0.982
get_stats(res_list, k = 6)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> SD:NMF 6 0.810 0.768 0.848 0.03299 0.966 0.887
#> CV:NMF 6 0.675 0.643 0.743 0.04326 0.956 0.863
#> MAD:NMF 6 0.819 0.791 0.861 0.02181 1.000 1.000
#> ATC:NMF 6 0.840 0.818 0.886 0.03000 0.995 0.982
#> SD:skmeans 6 0.720 0.686 0.810 0.04168 0.981 0.921
#> CV:skmeans 6 0.656 0.554 0.735 0.04284 0.939 0.778
#> MAD:skmeans 6 0.722 0.668 0.787 0.04830 0.942 0.790
#> ATC:skmeans 6 0.811 0.757 0.869 0.03539 0.975 0.908
#> SD:mclust 6 0.904 0.843 0.881 0.02578 0.957 0.854
#> CV:mclust 6 0.789 0.641 0.838 0.04753 0.975 0.905
#> MAD:mclust 6 0.866 0.876 0.893 0.03222 0.971 0.899
#> ATC:mclust 6 0.852 0.768 0.889 0.04578 0.958 0.851
#> SD:kmeans 6 0.812 0.615 0.787 0.03482 0.924 0.738
#> CV:kmeans 6 0.725 0.636 0.716 0.04219 0.875 0.567
#> MAD:kmeans 6 0.826 0.601 0.739 0.03138 0.932 0.758
#> ATC:kmeans 6 0.830 0.719 0.850 0.03662 0.928 0.747
#> SD:pam 6 0.967 0.907 0.954 0.00939 0.989 0.962
#> CV:pam 6 0.713 0.635 0.817 0.02946 0.927 0.729
#> MAD:pam 6 0.960 0.891 0.952 0.00856 1.000 1.000
#> ATC:pam 6 0.957 0.904 0.955 0.01728 0.985 0.945
#> SD:hclust 6 0.838 0.665 0.830 0.03178 0.915 0.747
#> CV:hclust 6 0.672 0.722 0.818 0.05080 0.970 0.909
#> MAD:hclust 6 0.859 0.804 0.884 0.04863 0.963 0.887
#> ATC:hclust 6 0.881 0.776 0.911 0.02143 0.971 0.915
Following heatmap plots the partition for each combination of methods and the lightness correspond to the silhouette scores for samples in each method. On top the consensus subgroup is inferred from all methods by taking the mean silhouette scores as weight.
collect_stats(res_list, k = 2)
collect_stats(res_list, k = 3)
collect_stats(res_list, k = 4)
collect_stats(res_list, k = 5)
collect_stats(res_list, k = 6)
Collect partitions from all methods:
collect_classes(res_list, k = 2)
collect_classes(res_list, k = 3)
collect_classes(res_list, k = 4)
collect_classes(res_list, k = 5)
collect_classes(res_list, k = 6)
Overlap of top rows from different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "euler")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "euler")
Also visualize the correspondance of rankings between different top-row methods:
top_rows_overlap(res_list, top_n = 1000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 2000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 3000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 4000, method = "correspondance")
top_rows_overlap(res_list, top_n = 5000, method = "correspondance")
Heatmaps of the top rows:
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 1000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 2000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 3000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 4000)
top_rows_heatmap(res_list, top_n = 5000)
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["SD", "hclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["SD:hclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.845 0.945 0.977 0.0577 0.983 0.983
#> 3 3 0.698 0.867 0.943 4.1807 0.663 0.658
#> 4 4 0.854 0.875 0.936 1.1008 0.696 0.530
#> 5 5 0.815 0.753 0.868 0.1217 0.975 0.928
#> 6 6 0.838 0.665 0.830 0.0318 0.915 0.747
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0672 0.971 0.992 0.008
#> SRR2431453 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.1843 0.955 0.972 0.028
#> SRR2431450 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.1633 0.958 0.976 0.024
#> SRR2431435 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431427 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431426 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431425 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431424 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431423 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431422 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431421 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431420 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431419 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431418 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431417 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431416 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431415 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431414 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431412 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431408 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431407 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431405 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431406 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431404 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431403 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431402 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431401 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431400 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431399 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431398 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431397 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431396 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431395 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431394 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431393 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431392 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431391 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431390 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431389 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431388 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431387 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431386 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431385 1 0.0376 0.974 0.996 0.004
#> SRR2431383 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431384 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431382 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431381 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431380 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431379 1 0.3431 0.924 0.936 0.064
#> SRR2431378 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431374 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.4022 0.909 0.920 0.080
#> SRR2431371 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431370 1 0.3431 0.924 0.936 0.064
#> SRR2431369 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.4562 0.893 0.904 0.096
#> SRR2431367 1 0.0376 0.974 0.996 0.004
#> SRR2431366 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431363 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431361 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.6973 0.789 0.812 0.188
#> SRR2431360 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431359 1 0.0672 0.971 0.992 0.008
#> SRR2431358 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.2603 0.942 0.956 0.044
#> SRR2431354 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431353 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431350 1 0.0938 0.968 0.988 0.012
#> SRR2431349 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431348 1 0.0376 0.974 0.996 0.004
#> SRR2431347 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.7883 0.726 0.764 0.236
#> SRR2431344 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.977 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431462 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431461 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431459 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431460 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431458 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431457 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431455 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431456 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431454 2 0.1860 0.936 0 0.948 0.052
#> SRR2431453 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431451 2 0.0747 0.976 0 0.984 0.016
#> SRR2431452 2 0.5016 0.586 0 0.760 0.240
#> SRR2431450 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431449 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431448 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431446 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431447 2 0.0592 0.980 0 0.988 0.012
#> SRR2431445 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431444 2 0.2066 0.924 0 0.940 0.060
#> SRR2431443 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431442 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431441 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431440 2 0.0747 0.976 0 0.984 0.016
#> SRR2431439 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431438 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431437 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431436 2 0.3038 0.864 0 0.896 0.104
#> SRR2431435 2 0.1411 0.954 0 0.964 0.036
#> SRR2431434 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431433 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431432 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431431 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431430 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431429 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431428 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431427 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431411 1 0.0000 0.000 1 0.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.0237 0.981 0 0.996 0.004
#> SRR2431408 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0424 0.978 0 0.992 0.008
#> SRR2431383 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.983 0 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.4605 0.607 0 0.204 0.796
#> SRR2431378 3 0.6274 0.539 0 0.456 0.544
#> SRR2431376 3 0.6267 0.548 0 0.452 0.548
#> SRR2431377 2 0.3267 0.836 0 0.884 0.116
#> SRR2431375 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431374 2 0.2537 0.893 0 0.920 0.080
#> SRR2431372 3 0.5760 0.565 0 0.328 0.672
#> SRR2431371 3 0.6274 0.539 0 0.456 0.544
#> SRR2431373 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.4702 0.611 0 0.212 0.788
#> SRR2431369 3 0.6267 0.548 0 0.452 0.548
#> SRR2431368 3 0.4002 0.577 0 0.160 0.840
#> SRR2431367 3 0.5560 0.630 0 0.300 0.700
#> SRR2431366 2 0.3340 0.829 0 0.880 0.120
#> SRR2431365 2 0.0592 0.980 0 0.988 0.012
#> SRR2431364 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.6274 0.539 0 0.456 0.544
#> SRR2431362 3 0.2878 0.495 0 0.096 0.904
#> SRR2431360 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.6168 0.596 0 0.412 0.588
#> SRR2431358 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431357 2 0.2537 0.893 0 0.920 0.080
#> SRR2431355 2 0.0892 0.972 0 0.980 0.020
#> SRR2431356 3 0.5098 0.623 0 0.248 0.752
#> SRR2431354 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431353 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431352 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431351 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.5678 0.628 0 0.316 0.684
#> SRR2431349 3 0.0000 0.430 0 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.5591 0.630 0 0.304 0.696
#> SRR2431347 3 0.6168 0.596 0 0.412 0.588
#> SRR2431346 3 0.6252 0.563 0 0.444 0.556
#> SRR2431345 3 0.0424 0.434 0 0.008 0.992
#> SRR2431344 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
#> SRR2431343 2 0.0424 0.982 0 0.992 0.008
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431462 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431461 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431459 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431460 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431458 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431457 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431455 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431456 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431454 1 0.1767 0.921 0.944 0.012 0.044 0
#> SRR2431453 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431451 1 0.0672 0.956 0.984 0.008 0.008 0
#> SRR2431452 1 0.4956 0.539 0.732 0.036 0.232 0
#> SRR2431450 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431449 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431448 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431446 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431447 1 0.0524 0.959 0.988 0.008 0.004 0
#> SRR2431445 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431444 1 0.1807 0.913 0.940 0.008 0.052 0
#> SRR2431443 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431442 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431441 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431440 1 0.0672 0.956 0.984 0.008 0.008 0
#> SRR2431439 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431438 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431437 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431436 1 0.2611 0.861 0.896 0.008 0.096 0
#> SRR2431435 1 0.1256 0.938 0.964 0.008 0.028 0
#> SRR2431434 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431433 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431432 1 0.0469 0.962 0.988 0.012 0.000 0
#> SRR2431431 1 0.0336 0.961 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431430 1 0.0336 0.961 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431429 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431428 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431427 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431426 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431425 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431424 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431423 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431422 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431421 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431420 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431419 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431418 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431417 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431416 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431415 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431414 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431413 2 0.0188 0.983 0.004 0.996 0.000 0
#> SRR2431412 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431411 4 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1
#> SRR2431409 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431410 1 0.4428 0.504 0.720 0.276 0.004 0
#> SRR2431408 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431407 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431405 2 0.0188 0.983 0.004 0.996 0.000 0
#> SRR2431406 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431404 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431403 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431402 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431401 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431400 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431399 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431398 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431397 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431396 2 0.0188 0.992 0.004 0.996 0.000 0
#> SRR2431395 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431394 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431393 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431392 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431391 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431390 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431389 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431388 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431387 2 0.1637 0.921 0.060 0.940 0.000 0
#> SRR2431386 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431385 2 0.0524 0.977 0.004 0.988 0.008 0
#> SRR2431383 2 0.0188 0.983 0.004 0.996 0.000 0
#> SRR2431384 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431382 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431381 2 0.0336 0.997 0.008 0.992 0.000 0
#> SRR2431380 1 0.0817 0.949 0.976 0.024 0.000 0
#> SRR2431379 3 0.3688 0.680 0.208 0.000 0.792 0
#> SRR2431378 3 0.4977 0.544 0.460 0.000 0.540 0
#> SRR2431376 3 0.4972 0.552 0.456 0.000 0.544 0
#> SRR2431377 1 0.2859 0.825 0.880 0.008 0.112 0
#> SRR2431375 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431374 1 0.2329 0.886 0.916 0.012 0.072 0
#> SRR2431372 3 0.4720 0.608 0.324 0.004 0.672 0
#> SRR2431371 3 0.4977 0.544 0.460 0.000 0.540 0
#> SRR2431373 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431370 3 0.3726 0.681 0.212 0.000 0.788 0
#> SRR2431369 3 0.4972 0.552 0.456 0.000 0.544 0
#> SRR2431368 3 0.3172 0.661 0.160 0.000 0.840 0
#> SRR2431367 3 0.4431 0.685 0.304 0.000 0.696 0
#> SRR2431366 1 0.2773 0.813 0.880 0.004 0.116 0
#> SRR2431365 1 0.0376 0.957 0.992 0.004 0.004 0
#> SRR2431364 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431363 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431361 3 0.4977 0.544 0.460 0.000 0.540 0
#> SRR2431362 3 0.2281 0.600 0.096 0.000 0.904 0
#> SRR2431360 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431359 3 0.4888 0.618 0.412 0.000 0.588 0
#> SRR2431358 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431357 1 0.2329 0.886 0.916 0.012 0.072 0
#> SRR2431355 1 0.0804 0.954 0.980 0.008 0.012 0
#> SRR2431356 3 0.4040 0.686 0.248 0.000 0.752 0
#> SRR2431354 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431353 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431352 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431351 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431350 3 0.4522 0.681 0.320 0.000 0.680 0
#> SRR2431349 3 0.0000 0.562 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431348 3 0.4454 0.684 0.308 0.000 0.692 0
#> SRR2431347 3 0.4898 0.613 0.416 0.000 0.584 0
#> SRR2431346 3 0.4961 0.566 0.448 0.000 0.552 0
#> SRR2431345 3 0.0336 0.565 0.008 0.000 0.992 0
#> SRR2431344 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
#> SRR2431343 1 0.0336 0.962 0.992 0.008 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1012 0.75095 0.968 0.012 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431462 1 0.0404 0.74967 0.988 0.012 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.1444 0.74262 0.948 0.012 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431459 1 0.1106 0.74729 0.964 0.012 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431460 1 0.2166 0.73862 0.912 0.012 0.000 0.072 0.004
#> SRR2431458 1 0.1522 0.74075 0.944 0.012 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431457 1 0.0693 0.74994 0.980 0.012 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431455 1 0.2522 0.71819 0.880 0.012 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431456 1 0.1364 0.74754 0.952 0.012 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431454 1 0.4334 0.56706 0.752 0.004 0.016 0.016 0.212
#> SRR2431453 1 0.0693 0.74994 0.980 0.012 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431451 1 0.2833 0.66859 0.852 0.000 0.004 0.004 0.140
#> SRR2431452 1 0.7314 0.22250 0.556 0.032 0.200 0.032 0.180
#> SRR2431450 1 0.2522 0.71973 0.880 0.012 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431449 1 0.1682 0.74685 0.940 0.012 0.000 0.044 0.004
#> SRR2431448 1 0.1195 0.74644 0.960 0.012 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431446 1 0.1682 0.74361 0.940 0.012 0.000 0.004 0.044
#> SRR2431447 1 0.2471 0.67669 0.864 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431445 1 0.0807 0.75020 0.976 0.012 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431444 1 0.4353 0.54663 0.740 0.000 0.012 0.024 0.224
#> SRR2431443 1 0.1444 0.74751 0.948 0.012 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431442 1 0.2624 0.71244 0.872 0.012 0.000 0.116 0.000
#> SRR2431441 1 0.2522 0.71819 0.880 0.012 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431440 1 0.2833 0.66885 0.852 0.000 0.004 0.004 0.140
#> SRR2431439 1 0.1596 0.74912 0.948 0.012 0.000 0.012 0.028
#> SRR2431438 1 0.2361 0.72372 0.892 0.012 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431437 1 0.1444 0.74258 0.948 0.012 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431436 1 0.4967 0.50483 0.708 0.000 0.060 0.012 0.220
#> SRR2431435 1 0.3210 0.64983 0.832 0.000 0.008 0.008 0.152
#> SRR2431434 1 0.2522 0.71940 0.880 0.012 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431433 1 0.2953 0.69001 0.844 0.012 0.000 0.144 0.000
#> SRR2431432 1 0.1195 0.74644 0.960 0.012 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431431 1 0.3569 0.70321 0.828 0.000 0.000 0.104 0.068
#> SRR2431430 1 0.2179 0.69432 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431429 1 0.2997 0.68638 0.840 0.012 0.000 0.148 0.000
#> SRR2431428 1 0.4517 0.25217 0.600 0.012 0.000 0.388 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0404 0.98380 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.3305 0.00000 0.000 0.000 0.000 0.224 0.776
#> SRR2431409 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.6867 0.38764 0.252 0.280 0.004 0.460 0.004
#> SRR2431408 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0404 0.98380 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0162 0.99275 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.1525 0.93933 0.012 0.948 0.000 0.036 0.004
#> SRR2431386 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0693 0.97755 0.000 0.980 0.008 0.012 0.000
#> SRR2431383 2 0.0404 0.98380 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.99695 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 1 0.4835 0.22921 0.592 0.028 0.000 0.380 0.000
#> SRR2431379 3 0.3621 0.76834 0.020 0.000 0.788 0.192 0.000
#> SRR2431378 3 0.5365 0.64541 0.056 0.000 0.528 0.416 0.000
#> SRR2431376 3 0.5359 0.65019 0.056 0.000 0.532 0.412 0.000
#> SRR2431377 4 0.6191 0.55098 0.364 0.012 0.104 0.520 0.000
#> SRR2431375 3 0.0162 0.72562 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431374 1 0.5254 0.42918 0.680 0.012 0.072 0.236 0.000
#> SRR2431372 3 0.6016 0.45026 0.228 0.004 0.652 0.056 0.060
#> SRR2431371 3 0.5414 0.64390 0.060 0.000 0.528 0.412 0.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.72711 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.3663 0.76780 0.016 0.000 0.776 0.208 0.000
#> SRR2431369 3 0.5359 0.65019 0.056 0.000 0.532 0.412 0.000
#> SRR2431368 3 0.3098 0.76277 0.016 0.000 0.836 0.148 0.000
#> SRR2431367 3 0.4572 0.74613 0.036 0.000 0.684 0.280 0.000
#> SRR2431366 4 0.5676 0.60518 0.232 0.012 0.108 0.648 0.000
#> SRR2431365 4 0.3890 0.65081 0.252 0.012 0.000 0.736 0.000
#> SRR2431364 3 0.0162 0.72562 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431363 3 0.0162 0.72562 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431361 3 0.5365 0.64541 0.056 0.000 0.528 0.416 0.000
#> SRR2431362 3 0.2634 0.70402 0.056 0.000 0.900 0.020 0.024
#> SRR2431360 3 0.0290 0.72685 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431359 3 0.5010 0.69068 0.036 0.000 0.572 0.392 0.000
#> SRR2431358 1 0.4637 0.03907 0.536 0.012 0.000 0.452 0.000
#> SRR2431357 1 0.5254 0.42918 0.680 0.012 0.072 0.236 0.000
#> SRR2431355 1 0.4994 -0.02153 0.524 0.012 0.012 0.452 0.000
#> SRR2431356 3 0.4083 0.76338 0.028 0.000 0.744 0.228 0.000
#> SRR2431354 3 0.0162 0.72562 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431353 1 0.4644 0.00536 0.528 0.012 0.000 0.460 0.000
#> SRR2431352 1 0.4637 0.03907 0.536 0.012 0.000 0.452 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.72711 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.4708 0.73836 0.040 0.000 0.668 0.292 0.000
#> SRR2431349 3 0.0162 0.72562 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431348 3 0.4594 0.74424 0.036 0.000 0.680 0.284 0.000
#> SRR2431347 3 0.5123 0.68747 0.044 0.000 0.572 0.384 0.000
#> SRR2431346 3 0.5295 0.65947 0.052 0.000 0.540 0.408 0.000
#> SRR2431345 3 0.0451 0.72536 0.008 0.000 0.988 0.000 0.004
#> SRR2431344 1 0.4641 0.02386 0.532 0.012 0.000 0.456 0.000
#> SRR2431343 1 0.4517 0.25217 0.600 0.012 0.000 0.388 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.3927 0.3684 0.644 0.012 0.000 0.000 0 0.344
#> SRR2431462 1 0.3992 0.3283 0.624 0.012 0.000 0.000 0 0.364
#> SRR2431461 1 0.4109 0.1754 0.576 0.012 0.000 0.000 0 0.412
#> SRR2431459 1 0.4076 0.2389 0.592 0.012 0.000 0.000 0 0.396
#> SRR2431460 1 0.3710 0.4235 0.696 0.012 0.000 0.000 0 0.292
#> SRR2431458 1 0.4116 0.1576 0.572 0.012 0.000 0.000 0 0.416
#> SRR2431457 1 0.3954 0.3546 0.636 0.012 0.000 0.000 0 0.352
#> SRR2431455 1 0.3494 0.4585 0.736 0.012 0.000 0.000 0 0.252
#> SRR2431456 1 0.3852 0.3982 0.664 0.012 0.000 0.000 0 0.324
#> SRR2431454 6 0.3925 0.5845 0.260 0.004 0.012 0.008 0 0.716
#> SRR2431453 1 0.3954 0.3546 0.636 0.012 0.000 0.000 0 0.352
#> SRR2431451 6 0.3982 0.4363 0.460 0.000 0.004 0.000 0 0.536
#> SRR2431452 6 0.6726 0.4143 0.172 0.032 0.156 0.068 0 0.572
#> SRR2431450 1 0.3494 0.4580 0.736 0.012 0.000 0.000 0 0.252
#> SRR2431449 1 0.3852 0.3989 0.664 0.012 0.000 0.000 0 0.324
#> SRR2431448 1 0.4084 0.2245 0.588 0.012 0.000 0.000 0 0.400
#> SRR2431446 1 0.4109 0.1740 0.576 0.012 0.000 0.000 0 0.412
#> SRR2431447 6 0.3857 0.4074 0.468 0.000 0.000 0.000 0 0.532
#> SRR2431445 1 0.3940 0.3611 0.640 0.012 0.000 0.000 0 0.348
#> SRR2431444 6 0.3315 0.5607 0.200 0.000 0.020 0.000 0 0.780
#> SRR2431443 1 0.3835 0.4017 0.668 0.012 0.000 0.000 0 0.320
#> SRR2431442 1 0.3445 0.4606 0.744 0.012 0.000 0.000 0 0.244
#> SRR2431441 1 0.3494 0.4585 0.736 0.012 0.000 0.000 0 0.252
#> SRR2431440 6 0.3847 0.4352 0.456 0.000 0.000 0.000 0 0.544
#> SRR2431439 1 0.4047 0.2564 0.604 0.012 0.000 0.000 0 0.384
#> SRR2431438 1 0.3564 0.4533 0.724 0.012 0.000 0.000 0 0.264
#> SRR2431437 1 0.4109 0.1749 0.576 0.012 0.000 0.000 0 0.412
#> SRR2431436 6 0.4062 0.5567 0.196 0.000 0.068 0.000 0 0.736
#> SRR2431435 6 0.3852 0.5260 0.384 0.000 0.004 0.000 0 0.612
#> SRR2431434 1 0.3494 0.4580 0.736 0.012 0.000 0.000 0 0.252
#> SRR2431433 1 0.3259 0.4592 0.772 0.012 0.000 0.000 0 0.216
#> SRR2431432 1 0.4084 0.2245 0.588 0.012 0.000 0.000 0 0.400
#> SRR2431431 1 0.4453 0.0845 0.636 0.000 0.020 0.016 0 0.328
#> SRR2431430 6 0.3868 0.2768 0.496 0.000 0.000 0.000 0 0.504
#> SRR2431429 1 0.3230 0.4579 0.776 0.012 0.000 0.000 0 0.212
#> SRR2431428 1 0.1167 0.3847 0.960 0.012 0.000 0.020 0 0.008
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431413 2 0.0984 0.9677 0.008 0.968 0.012 0.000 0 0.012
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431410 1 0.6584 -0.0876 0.568 0.160 0.028 0.048 0 0.196
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431405 2 0.0984 0.9677 0.008 0.968 0.012 0.000 0 0.012
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431396 2 0.0622 0.9790 0.000 0.980 0.012 0.000 0 0.008
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431387 2 0.1370 0.9420 0.036 0.948 0.000 0.004 0 0.012
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431385 2 0.1167 0.9607 0.008 0.960 0.020 0.000 0 0.012
#> SRR2431383 2 0.0984 0.9677 0.008 0.968 0.012 0.000 0 0.012
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9950 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431380 1 0.1426 0.3777 0.948 0.028 0.000 0.016 0 0.008
#> SRR2431379 4 0.3727 0.4319 0.000 0.000 0.388 0.612 0 0.000
#> SRR2431378 4 0.0632 0.7581 0.024 0.000 0.000 0.976 0 0.000
#> SRR2431376 4 0.0547 0.7589 0.020 0.000 0.000 0.980 0 0.000
#> SRR2431377 1 0.5430 0.0862 0.536 0.012 0.024 0.388 0 0.040
#> SRR2431375 3 0.1501 0.9130 0.000 0.000 0.924 0.076 0 0.000
#> SRR2431374 1 0.4358 0.3447 0.744 0.012 0.000 0.148 0 0.096
#> SRR2431372 3 0.6746 0.3930 0.084 0.004 0.520 0.204 0 0.188
#> SRR2431371 4 0.0632 0.7575 0.024 0.000 0.000 0.976 0 0.000
#> SRR2431373 3 0.1910 0.9046 0.000 0.000 0.892 0.108 0 0.000
#> SRR2431370 4 0.3659 0.4866 0.000 0.000 0.364 0.636 0 0.000
#> SRR2431369 4 0.0692 0.7609 0.020 0.000 0.004 0.976 0 0.000
#> SRR2431368 4 0.3867 0.1304 0.000 0.000 0.488 0.512 0 0.000
#> SRR2431367 4 0.2491 0.7268 0.000 0.000 0.164 0.836 0 0.000
#> SRR2431366 4 0.5480 0.1665 0.384 0.012 0.024 0.536 0 0.044
#> SRR2431365 1 0.5396 -0.0735 0.572 0.012 0.024 0.348 0 0.044
#> SRR2431364 3 0.1556 0.9135 0.000 0.000 0.920 0.080 0 0.000
#> SRR2431363 3 0.1501 0.9130 0.000 0.000 0.924 0.076 0 0.000
#> SRR2431361 4 0.0632 0.7581 0.024 0.000 0.000 0.976 0 0.000
#> SRR2431362 3 0.3893 0.7976 0.020 0.000 0.784 0.148 0 0.048
#> SRR2431360 3 0.1814 0.9064 0.000 0.000 0.900 0.100 0 0.000
#> SRR2431359 4 0.1970 0.7523 0.008 0.000 0.092 0.900 0 0.000
#> SRR2431358 1 0.2975 0.3445 0.876 0.012 0.024 0.048 0 0.040
#> SRR2431357 1 0.4358 0.3447 0.744 0.012 0.000 0.148 0 0.096
#> SRR2431355 1 0.3345 0.3320 0.852 0.012 0.024 0.068 0 0.044
#> SRR2431356 4 0.3464 0.5733 0.000 0.000 0.312 0.688 0 0.000
#> SRR2431354 3 0.1501 0.9130 0.000 0.000 0.924 0.076 0 0.000
#> SRR2431353 1 0.3107 0.3384 0.868 0.012 0.024 0.052 0 0.044
#> SRR2431352 1 0.2975 0.3445 0.876 0.012 0.024 0.048 0 0.040
#> SRR2431351 3 0.1814 0.9115 0.000 0.000 0.900 0.100 0 0.000
#> SRR2431350 4 0.2980 0.7119 0.008 0.000 0.192 0.800 0 0.000
#> SRR2431349 3 0.1663 0.9148 0.000 0.000 0.912 0.088 0 0.000
#> SRR2431348 4 0.2491 0.7266 0.000 0.000 0.164 0.836 0 0.000
#> SRR2431347 4 0.1398 0.7625 0.008 0.000 0.052 0.940 0 0.000
#> SRR2431346 4 0.0622 0.7601 0.012 0.000 0.008 0.980 0 0.000
#> SRR2431345 3 0.2118 0.9068 0.000 0.000 0.888 0.104 0 0.008
#> SRR2431344 1 0.3043 0.3416 0.872 0.012 0.024 0.048 0 0.044
#> SRR2431343 1 0.1167 0.3847 0.960 0.012 0.000 0.020 0 0.008
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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.528 0.743 0.854 0.4300 0.600 0.600
#> 3 3 1.000 0.976 0.989 0.5385 0.714 0.532
#> 4 4 0.809 0.725 0.874 0.0744 0.984 0.952
#> 5 5 0.812 0.679 0.789 0.0556 0.885 0.674
#> 6 6 0.812 0.615 0.787 0.0348 0.924 0.738
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
#> SRR2431463 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431462 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431461 2 0.973 0.60892 0.404 0.596
#> SRR2431459 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431460 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431458 2 0.973 0.60892 0.404 0.596
#> SRR2431457 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431455 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431456 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431454 1 0.706 0.66715 0.808 0.192
#> SRR2431453 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431451 2 0.988 0.55347 0.436 0.564
#> SRR2431452 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431450 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431449 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431448 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431446 2 0.973 0.60892 0.404 0.596
#> SRR2431447 2 0.958 0.64252 0.380 0.620
#> SRR2431445 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431444 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431443 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431442 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431441 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431440 2 0.939 0.66311 0.356 0.644
#> SRR2431439 2 0.975 0.60258 0.408 0.592
#> SRR2431438 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431437 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431436 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431435 2 0.980 0.59071 0.416 0.584
#> SRR2431434 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431433 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431432 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431431 2 0.991 0.53767 0.444 0.556
#> SRR2431430 2 0.971 0.61493 0.400 0.600
#> SRR2431429 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431428 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431427 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.871 0.53469 0.708 0.292
#> SRR2431409 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.844 0.69191 0.272 0.728
#> SRR2431408 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.929 0.23016 0.344 0.656
#> SRR2431383 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.76720 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.118 0.76160 0.016 0.984
#> SRR2431379 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431378 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431376 1 0.000 0.92738 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.958 0.00384 0.620 0.380
#> SRR2431375 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431374 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431372 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431371 1 0.000 0.92738 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431370 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431369 1 0.000 0.92738 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431367 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431366 1 0.963 -0.03316 0.612 0.388
#> SRR2431365 2 0.999 0.44801 0.484 0.516
#> SRR2431364 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431363 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431361 1 0.000 0.92738 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431360 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431359 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431358 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431357 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431355 2 0.999 0.45795 0.480 0.520
#> SRR2431356 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431354 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431353 2 0.971 0.61555 0.400 0.600
#> SRR2431352 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
#> SRR2431351 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431350 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431349 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431348 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431347 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431346 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431345 1 0.118 0.94245 0.984 0.016
#> SRR2431344 2 0.998 0.47702 0.472 0.528
#> SRR2431343 2 0.943 0.66712 0.360 0.640
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.5835 0.515 0.340 0.000 0.660
#> SRR2431453 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.1031 0.965 0.024 0.000 0.976
#> SRR2431450 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431449 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.4452 0.778 0.192 0.000 0.808
#> SRR2431443 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.2625 0.909 0.084 0.000 0.916
#> SRR2431435 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0237 0.997 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0983 0.963 0.004 0.016 0.980
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.6180 0.290 0.584 0.416 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0237 0.997 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0424 0.994 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431383 2 0.0237 0.997 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431378 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431376 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431377 1 0.1860 0.937 0.948 0.000 0.052
#> SRR2431375 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431374 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431372 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431371 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431373 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431370 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431369 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431368 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431367 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431366 1 0.0424 0.982 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431365 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431364 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431363 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431361 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431362 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431360 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431359 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431358 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431357 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431355 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431356 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431354 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431353 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431352 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431351 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431350 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431349 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431348 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431347 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431346 3 0.0237 0.977 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431345 3 0.0424 0.977 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431344 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431343 1 0.0237 0.985 0.996 0.000 0.004
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.2704 0.7122 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431461 1 0.3356 0.6743 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431459 1 0.3219 0.6847 0.836 0.000 0.000 0.164
#> SRR2431460 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.4134 0.5562 0.740 0.000 0.000 0.260
#> SRR2431457 1 0.1022 0.7557 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431455 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0188 0.7641 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431454 4 0.7741 0.0000 0.264 0.000 0.296 0.440
#> SRR2431453 1 0.2921 0.7021 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431451 1 0.4697 0.3153 0.644 0.000 0.000 0.356
#> SRR2431452 3 0.6094 -0.3448 0.048 0.000 0.536 0.416
#> SRR2431450 1 0.1118 0.7516 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431449 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.3311 0.6780 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431446 1 0.3311 0.6780 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431447 1 0.4040 0.5766 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR2431445 1 0.0188 0.7642 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 3 0.7489 -0.7000 0.184 0.000 0.452 0.364
#> SRR2431443 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.4898 0.0959 0.584 0.000 0.000 0.416
#> SRR2431439 1 0.3266 0.6815 0.832 0.000 0.000 0.168
#> SRR2431438 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.3356 0.6742 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431436 3 0.6809 -0.4570 0.108 0.000 0.532 0.360
#> SRR2431435 1 0.4454 0.4522 0.692 0.000 0.000 0.308
#> SRR2431434 1 0.0188 0.7636 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.3356 0.6742 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431431 1 0.4103 0.5637 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR2431430 1 0.4103 0.5633 0.744 0.000 0.000 0.256
#> SRR2431429 1 0.0000 0.7647 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.2281 0.7213 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431425 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431420 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431419 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431417 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431416 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431415 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431414 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431413 2 0.4585 0.6110 0.000 0.668 0.000 0.332
#> SRR2431412 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431411 3 0.5151 -0.0124 0.000 0.004 0.532 0.464
#> SRR2431409 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431410 2 0.6286 0.1673 0.384 0.552 0.000 0.064
#> SRR2431408 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431407 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431405 2 0.4543 0.6234 0.000 0.676 0.000 0.324
#> SRR2431406 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431404 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431403 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431402 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431401 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431400 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431399 2 0.0469 0.9514 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431398 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431397 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431396 2 0.2469 0.8706 0.000 0.892 0.000 0.108
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431393 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431390 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0336 0.9512 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431387 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431386 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431385 2 0.6965 0.1517 0.000 0.460 0.112 0.428
#> SRR2431383 2 0.4431 0.6519 0.000 0.696 0.000 0.304
#> SRR2431384 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9520 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431380 2 0.0188 0.9518 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431379 3 0.0336 0.7786 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431378 3 0.4406 0.6529 0.000 0.000 0.700 0.300
#> SRR2431376 3 0.4661 0.6048 0.000 0.000 0.652 0.348
#> SRR2431377 1 0.5762 0.3632 0.608 0.000 0.040 0.352
#> SRR2431375 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431372 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.5220 0.5787 0.016 0.000 0.632 0.352
#> SRR2431373 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431369 3 0.4250 0.6745 0.000 0.000 0.724 0.276
#> SRR2431368 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431366 1 0.4990 0.4294 0.640 0.000 0.008 0.352
#> SRR2431365 1 0.4990 0.4294 0.640 0.000 0.008 0.352
#> SRR2431364 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.4661 0.6048 0.000 0.000 0.652 0.348
#> SRR2431362 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.2868 0.7669 0.000 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431358 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431357 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431355 1 0.3764 0.6408 0.784 0.000 0.000 0.216
#> SRR2431356 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431354 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431352 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431351 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431349 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431347 3 0.2921 0.7661 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431346 3 0.3975 0.7034 0.000 0.000 0.760 0.240
#> SRR2431345 3 0.0000 0.7788 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431343 1 0.3726 0.6452 0.788 0.000 0.000 0.212
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431462 1 0.2389 0.5454 0.880 0.000 0.000 0.116 0.004
#> SRR2431461 1 0.0963 0.5819 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431459 1 0.1041 0.5841 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> SRR2431460 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431458 1 0.1732 0.5728 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431457 1 0.4288 0.2844 0.612 0.000 0.000 0.384 0.004
#> SRR2431455 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431456 1 0.4434 0.1915 0.536 0.000 0.000 0.460 0.004
#> SRR2431454 1 0.5195 0.3982 0.676 0.000 0.108 0.000 0.216
#> SRR2431453 1 0.2179 0.5544 0.896 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR2431451 1 0.2516 0.5440 0.860 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431452 1 0.6387 0.1592 0.516 0.000 0.248 0.000 0.236
#> SRR2431450 4 0.4443 -0.0391 0.472 0.000 0.000 0.524 0.004
#> SRR2431449 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431448 1 0.0865 0.5878 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431446 1 0.0771 0.5879 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR2431447 1 0.1732 0.5728 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431445 1 0.4403 0.2210 0.560 0.000 0.000 0.436 0.004
#> SRR2431444 1 0.5446 0.3788 0.660 0.000 0.164 0.000 0.176
#> SRR2431443 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431442 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431441 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431440 1 0.3074 0.5083 0.804 0.000 0.000 0.000 0.196
#> SRR2431439 1 0.0865 0.5877 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431438 1 0.4434 0.1916 0.536 0.000 0.000 0.460 0.004
#> SRR2431437 1 0.0510 0.5880 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431436 1 0.5991 0.2315 0.564 0.000 0.288 0.000 0.148
#> SRR2431435 1 0.2280 0.5549 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431434 1 0.4443 0.1580 0.524 0.000 0.000 0.472 0.004
#> SRR2431433 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431432 1 0.0865 0.5877 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431431 1 0.1908 0.5685 0.908 0.000 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431430 1 0.1851 0.5700 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431429 1 0.4437 0.1852 0.532 0.000 0.000 0.464 0.004
#> SRR2431428 4 0.4196 0.3757 0.356 0.000 0.000 0.640 0.004
#> SRR2431427 2 0.0290 0.9511 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431426 2 0.1106 0.9453 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431425 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431424 2 0.1106 0.9462 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431423 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431422 2 0.1012 0.9467 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431421 2 0.1106 0.9456 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431420 2 0.0451 0.9517 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431419 2 0.1012 0.9463 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431418 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431417 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431416 2 0.1117 0.9447 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431415 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431414 2 0.1211 0.9426 0.000 0.960 0.000 0.024 0.016
#> SRR2431413 5 0.4101 0.7581 0.000 0.372 0.000 0.000 0.628
#> SRR2431412 2 0.0404 0.9509 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431411 5 0.4167 0.2935 0.000 0.000 0.252 0.024 0.724
#> SRR2431409 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431410 2 0.5218 0.1516 0.068 0.624 0.000 0.308 0.000
#> SRR2431408 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431407 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431405 5 0.4101 0.7581 0.000 0.372 0.000 0.000 0.628
#> SRR2431406 2 0.1012 0.9458 0.000 0.968 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431404 2 0.1117 0.9436 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431403 2 0.1106 0.9462 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431402 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431401 2 0.1106 0.9462 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431400 2 0.0703 0.9474 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431399 2 0.0955 0.9499 0.000 0.968 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431398 2 0.0865 0.9494 0.000 0.972 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431397 2 0.0290 0.9511 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431396 2 0.4086 0.4904 0.000 0.736 0.000 0.024 0.240
#> SRR2431395 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431394 2 0.1117 0.9436 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431393 2 0.1195 0.9471 0.000 0.960 0.000 0.028 0.012
#> SRR2431392 2 0.0290 0.9511 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431391 2 0.0510 0.9477 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431390 2 0.1117 0.9436 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431389 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431388 2 0.1117 0.9436 0.000 0.964 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431387 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431386 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431385 5 0.4769 0.7495 0.000 0.256 0.056 0.000 0.688
#> SRR2431383 5 0.4350 0.6938 0.000 0.408 0.000 0.004 0.588
#> SRR2431384 2 0.0703 0.9474 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431382 2 0.0162 0.9515 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431381 2 0.0162 0.9513 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431380 2 0.0609 0.9468 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431379 3 0.0963 0.8144 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431378 3 0.6291 0.5839 0.000 0.000 0.492 0.344 0.164
#> SRR2431376 3 0.6373 0.4809 0.000 0.000 0.424 0.412 0.164
#> SRR2431377 4 0.4117 0.5658 0.048 0.000 0.020 0.804 0.128
#> SRR2431375 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431374 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.8140 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.6368 -0.4969 0.000 0.000 0.400 0.436 0.164
#> SRR2431373 3 0.0000 0.8140 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.4599 0.7897 0.000 0.000 0.744 0.100 0.156
#> SRR2431369 3 0.6177 0.6347 0.000 0.000 0.532 0.304 0.164
#> SRR2431368 3 0.0510 0.8150 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431367 3 0.4548 0.7909 0.000 0.000 0.748 0.096 0.156
#> SRR2431366 4 0.3909 0.5831 0.064 0.000 0.004 0.808 0.124
#> SRR2431365 4 0.3213 0.6188 0.064 0.000 0.004 0.860 0.072
#> SRR2431364 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431361 3 0.6373 0.4809 0.000 0.000 0.424 0.412 0.164
#> SRR2431362 3 0.0000 0.8140 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431359 3 0.4587 0.7901 0.000 0.000 0.744 0.096 0.160
#> SRR2431358 4 0.3160 0.7158 0.188 0.000 0.000 0.808 0.004
#> SRR2431357 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR2431355 4 0.2930 0.7157 0.164 0.000 0.000 0.832 0.004
#> SRR2431356 3 0.4637 0.7886 0.000 0.000 0.740 0.100 0.160
#> SRR2431354 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431353 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR2431352 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR2431351 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.4864 0.7811 0.000 0.000 0.720 0.116 0.164
#> SRR2431349 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431348 3 0.4648 0.7886 0.000 0.000 0.740 0.104 0.156
#> SRR2431347 3 0.4864 0.7811 0.000 0.000 0.720 0.116 0.164
#> SRR2431346 3 0.5714 0.7222 0.000 0.000 0.624 0.212 0.164
#> SRR2431345 3 0.0162 0.8142 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431344 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
#> SRR2431343 4 0.2966 0.7246 0.184 0.000 0.000 0.816 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.3390 0.2431 0.704 0.000 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR2431461 6 0.3828 0.4349 0.440 0.000 0.000 0.000 0.000 0.560
#> SRR2431459 1 0.3810 -0.1338 0.572 0.000 0.000 0.000 0.000 0.428
#> SRR2431460 1 0.0146 0.6130 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431458 6 0.2996 0.8309 0.228 0.000 0.000 0.000 0.000 0.772
#> SRR2431457 1 0.1910 0.5615 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431455 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0363 0.6122 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431454 6 0.2191 0.8747 0.120 0.000 0.000 0.004 0.000 0.876
#> SRR2431453 1 0.3672 0.0523 0.632 0.000 0.000 0.000 0.000 0.368
#> SRR2431451 6 0.2362 0.8799 0.136 0.000 0.000 0.004 0.000 0.860
#> SRR2431452 6 0.2142 0.7519 0.024 0.000 0.024 0.008 0.024 0.920
#> SRR2431450 1 0.1267 0.5546 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0146 0.6130 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431448 1 0.3862 -0.2693 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR2431446 1 0.3868 -0.3218 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR2431447 6 0.2996 0.8309 0.228 0.000 0.000 0.000 0.000 0.772
#> SRR2431445 1 0.0713 0.6075 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431444 6 0.2597 0.8449 0.088 0.000 0.004 0.020 0.008 0.880
#> SRR2431443 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0146 0.6130 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431440 6 0.2362 0.8799 0.136 0.000 0.000 0.004 0.000 0.860
#> SRR2431439 1 0.3847 -0.2089 0.544 0.000 0.000 0.000 0.000 0.456
#> SRR2431438 1 0.0260 0.6128 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431437 1 0.3867 -0.3017 0.512 0.000 0.000 0.000 0.000 0.488
#> SRR2431436 6 0.1909 0.8107 0.052 0.000 0.024 0.004 0.000 0.920
#> SRR2431435 6 0.2378 0.8791 0.152 0.000 0.000 0.000 0.000 0.848
#> SRR2431434 1 0.0363 0.6030 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.3862 -0.2655 0.524 0.000 0.000 0.000 0.000 0.476
#> SRR2431431 6 0.3503 0.8686 0.180 0.000 0.000 0.020 0.012 0.788
#> SRR2431430 6 0.2838 0.8652 0.188 0.000 0.000 0.004 0.000 0.808
#> SRR2431429 1 0.0000 0.6123 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.2854 0.3571 0.792 0.000 0.000 0.208 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0603 0.9354 0.000 0.980 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR2431426 2 0.1821 0.9122 0.000 0.928 0.000 0.040 0.024 0.008
#> SRR2431425 2 0.0291 0.9352 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.1434 0.9232 0.000 0.948 0.000 0.028 0.012 0.012
#> SRR2431423 2 0.0291 0.9348 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR2431422 2 0.1409 0.9240 0.000 0.948 0.000 0.032 0.012 0.008
#> SRR2431421 2 0.1922 0.9091 0.000 0.924 0.000 0.040 0.024 0.012
#> SRR2431420 2 0.0551 0.9345 0.000 0.984 0.000 0.008 0.004 0.004
#> SRR2431419 2 0.0779 0.9334 0.000 0.976 0.000 0.008 0.008 0.008
#> SRR2431418 2 0.1176 0.9292 0.000 0.956 0.000 0.024 0.000 0.020
#> SRR2431417 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431416 2 0.1675 0.9168 0.000 0.936 0.000 0.032 0.024 0.008
#> SRR2431415 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431414 2 0.1851 0.9114 0.000 0.928 0.000 0.036 0.024 0.012
#> SRR2431413 5 0.3373 0.8118 0.000 0.248 0.000 0.000 0.744 0.008
#> SRR2431412 2 0.0909 0.9328 0.000 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> SRR2431411 5 0.2760 0.4914 0.000 0.000 0.004 0.116 0.856 0.024
#> SRR2431409 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431410 2 0.5562 0.3089 0.188 0.616 0.000 0.176 0.000 0.020
#> SRR2431408 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431407 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431405 5 0.3373 0.8118 0.000 0.248 0.000 0.000 0.744 0.008
#> SRR2431406 2 0.0767 0.9329 0.000 0.976 0.000 0.012 0.008 0.004
#> SRR2431404 2 0.1700 0.9157 0.000 0.936 0.000 0.028 0.024 0.012
#> SRR2431403 2 0.1346 0.9323 0.000 0.952 0.000 0.024 0.016 0.008
#> SRR2431402 2 0.0806 0.9342 0.000 0.972 0.000 0.008 0.000 0.020
#> SRR2431401 2 0.1346 0.9281 0.000 0.952 0.000 0.024 0.016 0.008
#> SRR2431400 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431399 2 0.1857 0.9303 0.000 0.924 0.000 0.044 0.004 0.028
#> SRR2431398 2 0.0951 0.9337 0.000 0.968 0.000 0.020 0.004 0.008
#> SRR2431397 2 0.0622 0.9352 0.000 0.980 0.000 0.008 0.000 0.012
#> SRR2431396 2 0.4632 0.3777 0.000 0.656 0.000 0.040 0.288 0.016
#> SRR2431395 2 0.0405 0.9349 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> SRR2431394 2 0.1536 0.9218 0.000 0.944 0.000 0.020 0.024 0.012
#> SRR2431393 2 0.1785 0.9273 0.000 0.928 0.000 0.048 0.016 0.008
#> SRR2431392 2 0.0993 0.9354 0.000 0.964 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR2431391 2 0.1092 0.9299 0.000 0.960 0.000 0.020 0.000 0.020
#> SRR2431390 2 0.1777 0.9129 0.000 0.932 0.000 0.032 0.024 0.012
#> SRR2431389 2 0.0146 0.9351 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.1777 0.9129 0.000 0.932 0.000 0.032 0.024 0.012
#> SRR2431387 2 0.1480 0.9207 0.000 0.940 0.000 0.040 0.000 0.020
#> SRR2431386 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431385 5 0.3576 0.7442 0.000 0.136 0.000 0.004 0.800 0.060
#> SRR2431383 5 0.4311 0.7519 0.000 0.296 0.000 0.024 0.668 0.012
#> SRR2431384 2 0.1334 0.9287 0.000 0.948 0.000 0.032 0.000 0.020
#> SRR2431382 2 0.0405 0.9349 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004 0.000
#> SRR2431381 2 0.1003 0.9312 0.000 0.964 0.000 0.016 0.000 0.020
#> SRR2431380 2 0.1257 0.9273 0.000 0.952 0.000 0.028 0.000 0.020
#> SRR2431379 3 0.4506 0.6873 0.000 0.000 0.736 0.172 0.032 0.060
#> SRR2431378 3 0.3996 0.0776 0.000 0.000 0.604 0.388 0.004 0.004
#> SRR2431376 3 0.4088 -0.0811 0.000 0.000 0.556 0.436 0.004 0.004
#> SRR2431377 4 0.5508 0.8867 0.200 0.000 0.212 0.584 0.000 0.004
#> SRR2431375 3 0.5762 0.6819 0.000 0.000 0.628 0.204 0.080 0.088
#> SRR2431374 1 0.3843 -0.2413 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.5567 0.6840 0.000 0.000 0.644 0.204 0.064 0.088
#> SRR2431371 3 0.4103 -0.1219 0.000 0.000 0.544 0.448 0.004 0.004
#> SRR2431373 3 0.5567 0.6840 0.000 0.000 0.644 0.204 0.064 0.088
#> SRR2431370 3 0.0865 0.6219 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.3930 0.1464 0.000 0.000 0.628 0.364 0.004 0.004
#> SRR2431368 3 0.4392 0.6871 0.000 0.000 0.736 0.176 0.016 0.072
#> SRR2431367 3 0.0858 0.6240 0.000 0.000 0.968 0.028 0.000 0.004
#> SRR2431366 4 0.5370 0.9030 0.220 0.000 0.192 0.588 0.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.5081 0.8100 0.308 0.000 0.104 0.588 0.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431363 3 0.5762 0.6819 0.000 0.000 0.628 0.204 0.080 0.088
#> SRR2431361 3 0.4093 -0.0944 0.000 0.000 0.552 0.440 0.004 0.004
#> SRR2431362 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431360 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431359 3 0.1745 0.6106 0.000 0.000 0.920 0.068 0.000 0.012
#> SRR2431358 1 0.3838 -0.2326 0.552 0.000 0.000 0.448 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.3843 -0.2413 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.3862 -0.3187 0.524 0.000 0.000 0.476 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.0713 0.6251 0.000 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.5762 0.6819 0.000 0.000 0.628 0.204 0.080 0.088
#> SRR2431353 1 0.3847 -0.2519 0.544 0.000 0.000 0.456 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.3843 -0.2413 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431350 3 0.2191 0.5648 0.000 0.000 0.876 0.120 0.000 0.004
#> SRR2431349 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431348 3 0.1285 0.6118 0.000 0.000 0.944 0.052 0.000 0.004
#> SRR2431347 3 0.2234 0.5614 0.000 0.000 0.872 0.124 0.000 0.004
#> SRR2431346 3 0.2632 0.5171 0.000 0.000 0.832 0.164 0.000 0.004
#> SRR2431345 3 0.5715 0.6833 0.000 0.000 0.632 0.204 0.076 0.088
#> SRR2431344 1 0.3843 -0.2413 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.3843 -0.2413 0.548 0.000 0.000 0.452 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", "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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.996 0.997 0.4832 0.517 0.517
#> 3 3 0.990 0.961 0.984 0.3774 0.812 0.639
#> 4 4 0.895 0.897 0.945 0.0905 0.924 0.779
#> 5 5 0.785 0.778 0.867 0.0561 0.967 0.882
#> 6 6 0.720 0.686 0.810 0.0417 0.981 0.921
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
#> SRR2431463 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431462 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431461 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431460 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431458 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431455 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431456 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431454 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431451 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431449 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431448 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR2431446 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431444 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431442 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431441 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431440 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431437 1 0.0376 0.995 0.996 0.004
#> SRR2431436 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431433 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431432 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431431 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431428 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.0938 0.988 0.012 0.988
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.0938 0.988 0.012 0.988
#> SRR2431383 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431372 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431357 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431355 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
#> SRR2431351 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0938 0.992 0.988 0.012
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.1163 0.970 0.028 0.000 0.972
#> SRR2431453 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.5560 0.588 0.700 0.000 0.300
#> SRR2431452 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.0747 0.983 0.016 0.000 0.984
#> SRR2431443 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.3412 0.845 0.876 0.000 0.124
#> SRR2431439 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 1 0.6267 0.206 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431434 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.3116 0.866 0.892 0.000 0.108
#> SRR2431430 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0592 0.986 0.000 0.012 0.988
#> SRR2431409 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.2682 0.910 0.076 0.920 0.004
#> SRR2431408 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4702 0.729 0.000 0.788 0.212
#> SRR2431383 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 1 0.6295 0.151 0.528 0.000 0.472
#> SRR2431375 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.3192 0.862 0.888 0.000 0.112
#> SRR2431365 1 0.1964 0.916 0.944 0.000 0.056
#> SRR2431364 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0424 0.955 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431356 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.960 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.3356 0.875 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431462 1 0.1118 0.897 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431461 1 0.0188 0.887 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431459 1 0.0921 0.896 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431460 1 0.3172 0.882 0.840 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431458 1 0.0336 0.885 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431457 1 0.2408 0.895 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431455 1 0.3311 0.877 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431456 1 0.3074 0.886 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431454 3 0.4452 0.664 0.260 0.000 0.732 0.008
#> SRR2431453 1 0.1302 0.898 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431451 1 0.1489 0.861 0.952 0.000 0.044 0.004
#> SRR2431452 3 0.1807 0.895 0.052 0.000 0.940 0.008
#> SRR2431450 1 0.4624 0.659 0.660 0.000 0.000 0.340
#> SRR2431449 1 0.3219 0.881 0.836 0.000 0.000 0.164
#> SRR2431448 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431446 1 0.0188 0.891 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431447 1 0.0188 0.887 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431445 1 0.2704 0.892 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431444 3 0.3982 0.715 0.220 0.000 0.776 0.004
#> SRR2431443 1 0.3356 0.875 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431442 1 0.3356 0.875 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431441 1 0.3311 0.877 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431440 1 0.0927 0.877 0.976 0.000 0.016 0.008
#> SRR2431439 1 0.0817 0.895 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431438 1 0.3074 0.885 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431437 1 0.0000 0.889 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.3157 0.810 0.144 0.000 0.852 0.004
#> SRR2431435 1 0.2773 0.787 0.880 0.000 0.116 0.004
#> SRR2431434 1 0.3726 0.842 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431433 1 0.3356 0.875 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431432 1 0.0469 0.893 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431431 1 0.3215 0.808 0.876 0.000 0.092 0.032
#> SRR2431430 1 0.0188 0.887 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431429 1 0.3311 0.877 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431428 4 0.4008 0.537 0.244 0.000 0.000 0.756
#> SRR2431427 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431412 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0188 0.937 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431409 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.4857 0.574 0.016 0.284 0.000 0.700
#> SRR2431408 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431406 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.5016 0.329 0.000 0.600 0.396 0.004
#> SRR2431383 2 0.0188 0.987 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431384 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.990 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.3907 0.672 0.000 0.000 0.768 0.232
#> SRR2431376 4 0.4855 0.322 0.000 0.000 0.400 0.600
#> SRR2431377 4 0.1109 0.858 0.004 0.000 0.028 0.968
#> SRR2431375 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431372 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.3486 0.697 0.000 0.000 0.188 0.812
#> SRR2431373 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431369 3 0.4888 0.250 0.000 0.000 0.588 0.412
#> SRR2431368 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431367 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431366 4 0.0336 0.871 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR2431365 4 0.0336 0.871 0.008 0.000 0.000 0.992
#> SRR2431364 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.4643 0.456 0.000 0.000 0.344 0.656
#> SRR2431362 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431358 4 0.0707 0.869 0.020 0.000 0.000 0.980
#> SRR2431357 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431355 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431356 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431354 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431352 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431351 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0469 0.935 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431349 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431347 3 0.0336 0.937 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431346 3 0.1637 0.896 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431345 3 0.0000 0.939 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.0469 0.870 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR2431343 4 0.0592 0.872 0.016 0.000 0.000 0.984
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.2020 0.8359 0.900 0.000 0.000 0.100 0.000
#> SRR2431462 1 0.1300 0.8451 0.956 0.000 0.000 0.016 0.028
#> SRR2431461 1 0.2773 0.8080 0.836 0.000 0.000 0.000 0.164
#> SRR2431459 1 0.1877 0.8413 0.924 0.000 0.000 0.012 0.064
#> SRR2431460 1 0.1732 0.8423 0.920 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR2431458 1 0.3774 0.7316 0.704 0.000 0.000 0.000 0.296
#> SRR2431457 1 0.1697 0.8458 0.932 0.000 0.000 0.060 0.008
#> SRR2431455 1 0.1965 0.8373 0.904 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431456 1 0.2077 0.8434 0.908 0.000 0.000 0.084 0.008
#> SRR2431454 5 0.5933 -0.3852 0.104 0.000 0.444 0.000 0.452
#> SRR2431453 1 0.1106 0.8442 0.964 0.000 0.000 0.012 0.024
#> SRR2431451 1 0.5297 0.6295 0.580 0.000 0.060 0.000 0.360
#> SRR2431452 3 0.4318 0.6326 0.020 0.000 0.688 0.000 0.292
#> SRR2431450 1 0.3635 0.6872 0.748 0.000 0.000 0.248 0.004
#> SRR2431449 1 0.2179 0.8370 0.896 0.000 0.000 0.100 0.004
#> SRR2431448 1 0.2719 0.8184 0.852 0.000 0.000 0.004 0.144
#> SRR2431446 1 0.2179 0.8285 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431447 1 0.3636 0.7482 0.728 0.000 0.000 0.000 0.272
#> SRR2431445 1 0.1341 0.8455 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR2431444 3 0.5748 0.5031 0.140 0.000 0.608 0.000 0.252
#> SRR2431443 1 0.2286 0.8317 0.888 0.000 0.000 0.108 0.004
#> SRR2431442 1 0.1965 0.8373 0.904 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431441 1 0.1965 0.8373 0.904 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431440 1 0.4644 0.5722 0.528 0.000 0.012 0.000 0.460
#> SRR2431439 1 0.2964 0.8294 0.856 0.000 0.000 0.024 0.120
#> SRR2431438 1 0.1671 0.8427 0.924 0.000 0.000 0.076 0.000
#> SRR2431437 1 0.2424 0.8229 0.868 0.000 0.000 0.000 0.132
#> SRR2431436 3 0.4588 0.6626 0.060 0.000 0.720 0.000 0.220
#> SRR2431435 1 0.5538 0.6359 0.596 0.000 0.092 0.000 0.312
#> SRR2431434 1 0.2763 0.8011 0.848 0.000 0.000 0.148 0.004
#> SRR2431433 1 0.2249 0.8382 0.896 0.000 0.000 0.096 0.008
#> SRR2431432 1 0.2124 0.8337 0.900 0.000 0.000 0.004 0.096
#> SRR2431431 1 0.6923 0.5451 0.532 0.000 0.104 0.068 0.296
#> SRR2431430 1 0.3561 0.7568 0.740 0.000 0.000 0.000 0.260
#> SRR2431429 1 0.2304 0.8372 0.892 0.000 0.000 0.100 0.008
#> SRR2431428 4 0.4066 0.3860 0.324 0.000 0.000 0.672 0.004
#> SRR2431427 2 0.0880 0.9033 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431426 2 0.2648 0.8305 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431425 2 0.0963 0.9042 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431424 2 0.1908 0.8869 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431423 2 0.0510 0.9010 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431422 2 0.2074 0.8793 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431421 2 0.3480 0.6292 0.000 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR2431420 2 0.1341 0.8997 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431419 2 0.1851 0.8868 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431418 2 0.0404 0.8993 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431417 2 0.0794 0.9029 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431416 2 0.2329 0.8577 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431415 2 0.0404 0.8965 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431414 2 0.3366 0.7078 0.000 0.768 0.000 0.000 0.232
#> SRR2431413 5 0.4227 0.5276 0.000 0.420 0.000 0.000 0.580
#> SRR2431412 2 0.0290 0.8976 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431411 3 0.4030 0.5412 0.000 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR2431409 2 0.0510 0.8944 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431410 4 0.6293 0.0369 0.044 0.404 0.000 0.496 0.056
#> SRR2431408 2 0.0703 0.8914 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431407 2 0.0880 0.9016 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431405 5 0.4256 0.5072 0.000 0.436 0.000 0.000 0.564
#> SRR2431406 2 0.1341 0.9002 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431404 2 0.3336 0.6964 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228
#> SRR2431403 2 0.2280 0.8653 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431402 2 0.0609 0.9014 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431401 2 0.2179 0.8744 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431400 2 0.0794 0.9036 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431399 2 0.2329 0.8585 0.000 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431398 2 0.1851 0.8894 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431397 2 0.0880 0.9041 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431396 5 0.4307 0.3218 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504
#> SRR2431395 2 0.1671 0.8968 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431394 2 0.2813 0.8191 0.000 0.832 0.000 0.000 0.168
#> SRR2431393 2 0.2471 0.8460 0.000 0.864 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431392 2 0.1608 0.8954 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431391 2 0.0404 0.9020 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431390 2 0.2966 0.7786 0.000 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431389 2 0.1043 0.9045 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431388 2 0.3305 0.7066 0.000 0.776 0.000 0.000 0.224
#> SRR2431387 2 0.1121 0.8948 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431386 2 0.0510 0.8949 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431385 5 0.6133 0.5078 0.000 0.220 0.216 0.000 0.564
#> SRR2431383 5 0.4242 0.5200 0.000 0.428 0.000 0.000 0.572
#> SRR2431384 2 0.0404 0.8995 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431382 2 0.1478 0.8971 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431381 2 0.0880 0.9036 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431380 2 0.0865 0.8899 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431379 3 0.0290 0.8984 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431378 3 0.4795 0.6137 0.000 0.000 0.704 0.224 0.072
#> SRR2431376 4 0.5601 0.0253 0.000 0.000 0.448 0.480 0.072
#> SRR2431377 4 0.1800 0.7936 0.000 0.000 0.020 0.932 0.048
#> SRR2431375 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431374 4 0.0794 0.8176 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
#> SRR2431372 3 0.0290 0.8988 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431371 4 0.4252 0.6454 0.000 0.000 0.172 0.764 0.064
#> SRR2431373 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431370 3 0.0963 0.8930 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431369 3 0.5338 0.3947 0.000 0.000 0.604 0.324 0.072
#> SRR2431368 3 0.0510 0.8972 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431367 3 0.1124 0.8927 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR2431366 4 0.0510 0.8160 0.000 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431365 4 0.0404 0.8168 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431364 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431363 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431361 4 0.5542 0.0855 0.000 0.000 0.432 0.500 0.068
#> SRR2431362 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431360 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431359 3 0.0955 0.8952 0.000 0.000 0.968 0.004 0.028
#> SRR2431358 4 0.1410 0.7985 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000
#> SRR2431357 4 0.0510 0.8197 0.016 0.000 0.000 0.984 0.000
#> SRR2431355 4 0.0162 0.8176 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431356 3 0.0880 0.8944 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431354 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431353 4 0.0404 0.8198 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR2431352 4 0.0703 0.8186 0.024 0.000 0.000 0.976 0.000
#> SRR2431351 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431350 3 0.1670 0.8813 0.000 0.000 0.936 0.012 0.052
#> SRR2431349 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431348 3 0.1124 0.8923 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR2431347 3 0.1877 0.8726 0.000 0.000 0.924 0.012 0.064
#> SRR2431346 3 0.3116 0.8191 0.000 0.000 0.860 0.076 0.064
#> SRR2431345 3 0.0290 0.8990 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431344 4 0.0992 0.8155 0.024 0.000 0.000 0.968 0.008
#> SRR2431343 4 0.0794 0.8176 0.028 0.000 0.000 0.972 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.1980 0.7813 0.920 0.000 0.000 0.048 0.016 0.016
#> SRR2431462 1 0.2491 0.7313 0.868 0.000 0.000 0.000 0.112 0.020
#> SRR2431461 1 0.4034 0.4710 0.692 0.000 0.000 0.004 0.280 0.024
#> SRR2431459 1 0.2790 0.7090 0.844 0.000 0.000 0.000 0.132 0.024
#> SRR2431460 1 0.1332 0.7856 0.952 0.000 0.000 0.028 0.012 0.008
#> SRR2431458 5 0.4468 0.1627 0.484 0.000 0.000 0.004 0.492 0.020
#> SRR2431457 1 0.1092 0.7795 0.960 0.000 0.000 0.000 0.020 0.020
#> SRR2431455 1 0.1082 0.7823 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004 0.000
#> SRR2431456 1 0.2115 0.7812 0.916 0.000 0.000 0.032 0.032 0.020
#> SRR2431454 5 0.5845 0.1496 0.016 0.000 0.368 0.000 0.488 0.128
#> SRR2431453 1 0.2214 0.7488 0.888 0.000 0.000 0.000 0.096 0.016
#> SRR2431451 5 0.5647 0.6228 0.264 0.000 0.060 0.004 0.612 0.060
#> SRR2431452 3 0.5190 0.4258 0.000 0.000 0.620 0.004 0.244 0.132
#> SRR2431450 1 0.3780 0.5270 0.732 0.000 0.000 0.244 0.016 0.008
#> SRR2431449 1 0.1873 0.7828 0.924 0.000 0.000 0.048 0.020 0.008
#> SRR2431448 1 0.3401 0.6208 0.776 0.000 0.000 0.004 0.204 0.016
#> SRR2431446 1 0.3719 0.5547 0.728 0.000 0.000 0.000 0.248 0.024
#> SRR2431447 1 0.4486 -0.1864 0.512 0.000 0.000 0.008 0.464 0.016
#> SRR2431445 1 0.1346 0.7824 0.952 0.000 0.000 0.008 0.024 0.016
#> SRR2431444 3 0.5352 0.1414 0.048 0.000 0.532 0.000 0.388 0.032
#> SRR2431443 1 0.1921 0.7725 0.920 0.000 0.000 0.056 0.012 0.012
#> SRR2431442 1 0.1410 0.7800 0.944 0.000 0.000 0.044 0.008 0.004
#> SRR2431441 1 0.0777 0.7842 0.972 0.000 0.000 0.024 0.000 0.004
#> SRR2431440 5 0.5445 0.6114 0.224 0.000 0.024 0.000 0.628 0.124
#> SRR2431439 1 0.4006 0.6244 0.748 0.000 0.000 0.016 0.204 0.032
#> SRR2431438 1 0.0837 0.7840 0.972 0.000 0.000 0.020 0.004 0.004
#> SRR2431437 1 0.3720 0.5828 0.736 0.000 0.000 0.000 0.236 0.028
#> SRR2431436 3 0.4397 0.3794 0.012 0.000 0.632 0.000 0.336 0.020
#> SRR2431435 5 0.5598 0.5663 0.324 0.000 0.096 0.004 0.560 0.016
#> SRR2431434 1 0.2723 0.6983 0.852 0.000 0.000 0.128 0.016 0.004
#> SRR2431433 1 0.1682 0.7817 0.928 0.000 0.000 0.052 0.020 0.000
#> SRR2431432 1 0.3656 0.5371 0.728 0.000 0.000 0.004 0.256 0.012
#> SRR2431431 5 0.6847 0.4298 0.364 0.000 0.080 0.056 0.456 0.044
#> SRR2431430 1 0.4800 -0.2066 0.500 0.000 0.000 0.000 0.448 0.052
#> SRR2431429 1 0.1268 0.7850 0.952 0.000 0.000 0.036 0.008 0.004
#> SRR2431428 4 0.3841 0.3019 0.380 0.000 0.000 0.616 0.004 0.000
#> SRR2431427 2 0.2309 0.8432 0.000 0.888 0.000 0.000 0.028 0.084
#> SRR2431426 2 0.4420 0.5597 0.000 0.640 0.000 0.004 0.036 0.320
#> SRR2431425 2 0.1895 0.8458 0.000 0.912 0.000 0.000 0.016 0.072
#> SRR2431424 2 0.3129 0.8206 0.000 0.820 0.000 0.004 0.024 0.152
#> SRR2431423 2 0.2221 0.8454 0.000 0.896 0.000 0.000 0.032 0.072
#> SRR2431422 2 0.3525 0.7969 0.000 0.784 0.000 0.004 0.032 0.180
#> SRR2431421 2 0.3840 0.6518 0.000 0.696 0.000 0.000 0.020 0.284
#> SRR2431420 2 0.2212 0.8448 0.000 0.880 0.000 0.000 0.008 0.112
#> SRR2431419 2 0.3823 0.7923 0.000 0.764 0.000 0.004 0.048 0.184
#> SRR2431418 2 0.1642 0.8382 0.000 0.936 0.000 0.004 0.028 0.032
#> SRR2431417 2 0.2328 0.8284 0.000 0.892 0.000 0.000 0.056 0.052
#> SRR2431416 2 0.3514 0.7677 0.000 0.768 0.000 0.004 0.020 0.208
#> SRR2431415 2 0.1176 0.8271 0.000 0.956 0.000 0.000 0.024 0.020
#> SRR2431414 2 0.3969 0.5993 0.000 0.668 0.000 0.000 0.020 0.312
#> SRR2431413 6 0.3720 0.8368 0.000 0.236 0.000 0.000 0.028 0.736
#> SRR2431412 2 0.1700 0.8419 0.000 0.928 0.000 0.000 0.024 0.048
#> SRR2431411 3 0.4736 0.4459 0.000 0.000 0.620 0.000 0.072 0.308
#> SRR2431409 2 0.1297 0.8271 0.000 0.948 0.000 0.000 0.012 0.040
#> SRR2431410 4 0.7798 -0.1105 0.084 0.364 0.004 0.368 0.076 0.104
#> SRR2431408 2 0.1649 0.8187 0.000 0.932 0.000 0.000 0.032 0.036
#> SRR2431407 2 0.2249 0.8359 0.000 0.900 0.000 0.004 0.032 0.064
#> SRR2431405 6 0.3509 0.8356 0.000 0.240 0.000 0.000 0.016 0.744
#> SRR2431406 2 0.2748 0.8354 0.000 0.848 0.000 0.000 0.024 0.128
#> SRR2431404 2 0.4201 0.5939 0.000 0.664 0.000 0.000 0.036 0.300
#> SRR2431403 2 0.3456 0.7926 0.000 0.788 0.000 0.000 0.040 0.172
#> SRR2431402 2 0.1713 0.8414 0.000 0.928 0.000 0.000 0.028 0.044
#> SRR2431401 2 0.3231 0.7813 0.000 0.784 0.000 0.000 0.016 0.200
#> SRR2431400 2 0.2179 0.8336 0.000 0.900 0.000 0.000 0.036 0.064
#> SRR2431399 2 0.3494 0.7993 0.000 0.792 0.000 0.004 0.036 0.168
#> SRR2431398 2 0.2768 0.8256 0.000 0.832 0.000 0.000 0.012 0.156
#> SRR2431397 2 0.2301 0.8444 0.000 0.884 0.000 0.000 0.020 0.096
#> SRR2431396 6 0.3646 0.7323 0.000 0.292 0.004 0.000 0.004 0.700
#> SRR2431395 2 0.3072 0.8285 0.000 0.836 0.000 0.004 0.036 0.124
#> SRR2431394 2 0.4087 0.6736 0.000 0.692 0.000 0.004 0.028 0.276
#> SRR2431393 2 0.4039 0.7464 0.000 0.732 0.000 0.000 0.060 0.208
#> SRR2431392 2 0.2889 0.8404 0.000 0.856 0.000 0.004 0.044 0.096
#> SRR2431391 2 0.2322 0.8454 0.000 0.896 0.000 0.004 0.036 0.064
#> SRR2431390 2 0.4111 0.6624 0.000 0.676 0.000 0.004 0.024 0.296
#> SRR2431389 2 0.2237 0.8415 0.000 0.896 0.000 0.004 0.020 0.080
#> SRR2431388 2 0.4420 0.4494 0.000 0.604 0.000 0.000 0.036 0.360
#> SRR2431387 2 0.2426 0.8219 0.000 0.896 0.000 0.012 0.044 0.048
#> SRR2431386 2 0.1010 0.8366 0.000 0.960 0.000 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431385 6 0.5211 0.4933 0.000 0.076 0.188 0.000 0.056 0.680
#> SRR2431383 6 0.3794 0.8304 0.000 0.248 0.000 0.000 0.028 0.724
#> SRR2431384 2 0.2373 0.8310 0.000 0.888 0.000 0.004 0.024 0.084
#> SRR2431382 2 0.2859 0.8177 0.000 0.828 0.000 0.000 0.016 0.156
#> SRR2431381 2 0.2221 0.8467 0.000 0.896 0.000 0.000 0.032 0.072
#> SRR2431380 2 0.1933 0.8127 0.000 0.924 0.000 0.012 0.032 0.032
#> SRR2431379 3 0.1713 0.8225 0.000 0.000 0.928 0.000 0.044 0.028
#> SRR2431378 3 0.6587 0.4587 0.000 0.000 0.540 0.204 0.148 0.108
#> SRR2431376 4 0.7006 0.0777 0.000 0.000 0.324 0.416 0.156 0.104
#> SRR2431377 4 0.3327 0.6915 0.004 0.000 0.016 0.844 0.076 0.060
#> SRR2431375 3 0.0725 0.8189 0.000 0.000 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431374 4 0.1267 0.7520 0.060 0.000 0.000 0.940 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.1138 0.8180 0.000 0.000 0.960 0.004 0.024 0.012
#> SRR2431371 4 0.5902 0.5221 0.000 0.000 0.140 0.632 0.132 0.096
#> SRR2431373 3 0.0837 0.8233 0.000 0.000 0.972 0.004 0.004 0.020
#> SRR2431370 3 0.3162 0.7972 0.000 0.000 0.852 0.020 0.064 0.064
#> SRR2431369 3 0.6702 0.3582 0.000 0.000 0.500 0.260 0.144 0.096
#> SRR2431368 3 0.1642 0.8185 0.000 0.000 0.936 0.004 0.032 0.028
#> SRR2431367 3 0.2982 0.8032 0.000 0.000 0.860 0.012 0.068 0.060
#> SRR2431366 4 0.2100 0.7289 0.008 0.000 0.004 0.916 0.048 0.024
#> SRR2431365 4 0.1620 0.7463 0.024 0.000 0.000 0.940 0.024 0.012
#> SRR2431364 3 0.0405 0.8224 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431363 3 0.0622 0.8201 0.000 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431361 4 0.6965 0.0290 0.000 0.000 0.348 0.404 0.144 0.104
#> SRR2431362 3 0.0622 0.8208 0.000 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431360 3 0.0820 0.8219 0.000 0.000 0.972 0.000 0.012 0.016
#> SRR2431359 3 0.3031 0.8003 0.000 0.000 0.860 0.020 0.072 0.048
#> SRR2431358 4 0.2362 0.6895 0.136 0.000 0.000 0.860 0.004 0.000
#> SRR2431357 4 0.1204 0.7529 0.056 0.000 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.1536 0.7537 0.040 0.000 0.000 0.940 0.004 0.016
#> SRR2431356 3 0.3149 0.7980 0.000 0.000 0.852 0.020 0.076 0.052
#> SRR2431354 3 0.0725 0.8204 0.000 0.000 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431353 4 0.1477 0.7533 0.048 0.000 0.000 0.940 0.004 0.008
#> SRR2431352 4 0.1204 0.7529 0.056 0.000 0.000 0.944 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0622 0.8218 0.000 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431350 3 0.4109 0.7626 0.000 0.000 0.784 0.036 0.116 0.064
#> SRR2431349 3 0.0725 0.8185 0.000 0.000 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431348 3 0.3017 0.8017 0.000 0.000 0.860 0.016 0.060 0.064
#> SRR2431347 3 0.4353 0.7465 0.000 0.000 0.764 0.036 0.124 0.076
#> SRR2431346 3 0.5654 0.6468 0.000 0.000 0.660 0.108 0.128 0.104
#> SRR2431345 3 0.0725 0.8179 0.000 0.000 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431344 4 0.2259 0.7393 0.044 0.000 0.000 0.904 0.044 0.008
#> SRR2431343 4 0.1267 0.7520 0.060 0.000 0.000 0.940 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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 5.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.946 0.980 0.47410 0.533 0.533
#> 3 3 0.919 0.906 0.960 0.40723 0.785 0.601
#> 4 4 0.907 0.896 0.945 0.05569 0.960 0.880
#> 5 5 0.963 0.919 0.964 0.02011 0.983 0.943
#> 6 6 0.967 0.907 0.954 0.00939 0.989 0.962
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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.5178 0.852 0.884 0.116
#> SRR2431428 2 0.1184 0.976 0.016 0.984
#> SRR2431427 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0376 0.988 0.004 0.996
#> SRR2431420 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431413 1 0.9866 0.263 0.568 0.432
#> SRR2431412 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.1184 0.958 0.984 0.016
#> SRR2431409 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.0672 0.965 0.992 0.008
#> SRR2431408 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431405 1 0.9988 0.112 0.520 0.480
#> SRR2431406 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0376 0.988 0.004 0.996
#> SRR2431403 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0376 0.988 0.004 0.996
#> SRR2431395 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0672 0.984 0.008 0.992
#> SRR2431391 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431385 1 0.9983 0.126 0.524 0.476
#> SRR2431383 1 0.9983 0.126 0.524 0.476
#> SRR2431384 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.3274 0.914 0.940 0.060
#> SRR2431364 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.972 1.000 0.000
#> SRR2431343 2 0.9129 0.491 0.328 0.672
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0424 0.9504 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431450 1 0.0747 0.9429 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0424 0.9503 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0237 0.9538 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9570 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.1163 0.9701 0.028 0.972 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0237 0.9952 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.1163 0.9309 0.972 0.028 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 1 0.6952 -0.0182 0.504 0.016 0.480
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.6229 0.5523 0.340 0.008 0.652
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 1 0.5882 0.4977 0.652 0.348 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0237 0.9951 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0237 0.9952 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0237 0.9953 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0424 0.9912 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 1 0.5948 0.4713 0.640 0.360 0.000
#> SRR2431383 1 0.5012 0.7294 0.788 0.204 0.008
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.5882 0.5446 0.348 0.000 0.652
#> SRR2431372 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.2261 0.8572 0.068 0.000 0.932
#> SRR2431361 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0424 0.8987 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431360 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 3 0.5882 0.5446 0.348 0.000 0.652
#> SRR2431357 3 0.5678 0.5976 0.316 0.000 0.684
#> SRR2431355 3 0.5497 0.6312 0.292 0.000 0.708
#> SRR2431356 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0237 0.9009 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431353 3 0.5882 0.5446 0.348 0.000 0.652
#> SRR2431352 3 0.5650 0.6035 0.312 0.000 0.688
#> SRR2431351 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.1753 0.8728 0.048 0.000 0.952
#> SRR2431348 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.9028 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.1031 0.8894 0.024 0.000 0.976
#> SRR2431344 3 0.6095 0.4551 0.392 0.000 0.608
#> SRR2431343 3 0.6680 0.0922 0.008 0.484 0.508
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0336 0.940 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431450 1 0.0707 0.928 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0469 0.937 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0188 0.944 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.947 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0779 0.977 0.016 0.980 0.004 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0188 0.995 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.4675 0.671 0.736 0.020 0.000 0.244
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.0336 0.714 0.000 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.3982 0.677 0.220 0.000 0.776 0.004
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 1 0.7754 0.166 0.420 0.336 0.000 0.244
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0188 0.995 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0188 0.995 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0188 0.995 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0336 0.990 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 1 0.7775 0.139 0.404 0.352 0.000 0.244
#> SRR2431383 1 0.7278 0.435 0.576 0.196 0.008 0.220
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431378 3 0.0000 0.848 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 3 0.0188 0.847 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431377 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431375 4 0.4072 0.946 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR2431374 3 0.3945 0.682 0.216 0.000 0.780 0.004
#> SRR2431372 3 0.0336 0.845 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431371 3 0.0188 0.847 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431373 3 0.3311 0.629 0.000 0.000 0.828 0.172
#> SRR2431370 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431369 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431368 3 0.0707 0.836 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431367 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431366 3 0.0188 0.847 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431365 3 0.0188 0.847 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431364 4 0.4072 0.946 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR2431363 4 0.4576 0.929 0.020 0.000 0.232 0.748
#> SRR2431361 3 0.0000 0.848 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 3 0.4792 0.246 0.008 0.000 0.680 0.312
#> SRR2431360 4 0.4103 0.943 0.000 0.000 0.256 0.744
#> SRR2431359 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431358 3 0.3945 0.682 0.216 0.000 0.780 0.004
#> SRR2431357 3 0.3626 0.714 0.184 0.000 0.812 0.004
#> SRR2431355 3 0.3306 0.737 0.156 0.000 0.840 0.004
#> SRR2431356 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431354 4 0.4072 0.946 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR2431353 3 0.3945 0.682 0.216 0.000 0.780 0.004
#> SRR2431352 3 0.3539 0.721 0.176 0.000 0.820 0.004
#> SRR2431351 4 0.4072 0.946 0.000 0.000 0.252 0.748
#> SRR2431350 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431349 4 0.4420 0.938 0.012 0.000 0.240 0.748
#> SRR2431348 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431347 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431346 3 0.0188 0.848 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431345 4 0.4539 0.922 0.008 0.000 0.272 0.720
#> SRR2431344 3 0.4164 0.618 0.264 0.000 0.736 0.000
#> SRR2431343 3 0.4889 0.337 0.000 0.360 0.636 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0290 0.9565 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431450 1 0.1043 0.9136 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0880 0.9276 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0162 0.9614 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9662 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0290 0.9896 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0162 0.9937 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.4126 0.2675 0.620 0.000 0.000 0.000 0.380
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.0536 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.0404 0.9336 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 5 0.6796 0.6331 0.308 0.312 0.000 0.000 0.380
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0162 0.9937 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0162 0.9937 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 5 0.6787 0.6317 0.288 0.332 0.000 0.000 0.380
#> SRR2431383 1 0.6322 -0.3200 0.500 0.176 0.000 0.000 0.324
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431378 4 0.1121 0.9454 0.000 0.000 0.044 0.956 0.000
#> SRR2431376 4 0.0290 0.9402 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431377 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.8862 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431372 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431371 4 0.0510 0.9419 0.000 0.000 0.016 0.984 0.000
#> SRR2431373 4 0.4126 0.4228 0.000 0.000 0.380 0.620 0.000
#> SRR2431370 4 0.1341 0.9429 0.000 0.000 0.056 0.944 0.000
#> SRR2431369 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431368 4 0.2424 0.8744 0.000 0.000 0.132 0.868 0.000
#> SRR2431367 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.0290 0.8837 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.8862 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.1197 0.9453 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR2431362 3 0.4561 -0.0761 0.008 0.000 0.504 0.488 0.000
#> SRR2431360 3 0.0794 0.8704 0.000 0.000 0.972 0.028 0.000
#> SRR2431359 4 0.1121 0.9454 0.000 0.000 0.044 0.956 0.000
#> SRR2431358 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431357 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431356 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.8862 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431352 4 0.0000 0.9381 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.8862 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.8862 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431347 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431346 4 0.1270 0.9450 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431345 3 0.1830 0.8263 0.008 0.000 0.924 0.068 0.000
#> SRR2431344 4 0.2280 0.8052 0.120 0.000 0.000 0.880 0.000
#> SRR2431343 4 0.2561 0.7285 0.000 0.144 0.000 0.856 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0260 0.9682 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.1010 0.9255 0.960 0.000 0.000 0.036 0.004 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0909 0.9392 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0146 0.9732 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9779 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0291 0.9897 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0146 0.9938 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 6 0.3607 0.0138 0.348 0.000 0.000 0.000 0.000 0.652
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.1556 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.1367 0.9086 0.012 0.000 0.000 0.944 0.044 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 6 0.4426 0.4511 0.052 0.296 0.000 0.000 0.000 0.652
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0146 0.9938 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0146 0.9938 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 6 0.4233 0.4441 0.048 0.268 0.000 0.000 0.000 0.684
#> SRR2431383 1 0.5724 -0.3661 0.456 0.168 0.000 0.000 0.000 0.376
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9993 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431378 4 0.0603 0.9225 0.000 0.000 0.016 0.980 0.004 0.000
#> SRR2431376 4 0.1007 0.9147 0.000 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR2431377 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431375 3 0.2554 0.8190 0.000 0.000 0.876 0.004 0.028 0.092
#> SRR2431374 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431372 4 0.0806 0.9192 0.000 0.000 0.020 0.972 0.000 0.008
#> SRR2431371 4 0.1265 0.9166 0.000 0.000 0.008 0.948 0.044 0.000
#> SRR2431373 4 0.4732 0.4961 0.000 0.000 0.276 0.660 0.024 0.040
#> SRR2431370 4 0.0632 0.9204 0.000 0.000 0.024 0.976 0.000 0.000
#> SRR2431369 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431368 4 0.2066 0.8675 0.000 0.000 0.072 0.904 0.024 0.000
#> SRR2431367 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431365 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431364 3 0.2831 0.8166 0.000 0.000 0.876 0.044 0.028 0.052
#> SRR2431363 3 0.0622 0.8260 0.000 0.000 0.980 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431361 4 0.0806 0.9225 0.000 0.000 0.020 0.972 0.008 0.000
#> SRR2431362 4 0.6565 -0.0828 0.004 0.000 0.276 0.456 0.028 0.236
#> SRR2431360 3 0.2959 0.7966 0.000 0.000 0.868 0.056 0.028 0.048
#> SRR2431359 4 0.0717 0.9223 0.000 0.000 0.016 0.976 0.008 0.000
#> SRR2431358 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431357 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431355 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431356 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0551 0.8285 0.000 0.000 0.984 0.008 0.004 0.004
#> SRR2431353 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431352 4 0.1219 0.9127 0.000 0.000 0.004 0.948 0.048 0.000
#> SRR2431351 3 0.3437 0.7790 0.000 0.000 0.752 0.008 0.004 0.236
#> SRR2431350 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.3908 0.7744 0.000 0.000 0.724 0.028 0.004 0.244
#> SRR2431348 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431347 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431346 4 0.0547 0.9219 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431345 3 0.4952 0.7150 0.004 0.000 0.644 0.084 0.004 0.264
#> SRR2431344 4 0.2581 0.7915 0.120 0.000 0.000 0.860 0.020 0.000
#> SRR2431343 4 0.3473 0.7059 0.000 0.144 0.004 0.804 0.048 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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.989 0.996 0.4781 0.521 0.521
#> 3 3 1.000 0.959 0.985 0.3964 0.800 0.621
#> 4 4 1.000 0.985 0.991 0.0583 0.948 0.847
#> 5 5 0.946 0.895 0.942 0.0322 0.999 0.996
#> 6 6 0.904 0.843 0.881 0.0258 0.957 0.854
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 6
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3 4
There is also optional best \(k\) = 2 3 4 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.987 0.238 0.432 0.568
#> SRR2431409 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.278 0.949 0.952 0.048
#> SRR2431408 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.999 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.000 0.999 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.630 0.1164 0.480 0.000 0.520
#> SRR2431450 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 1.0000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.631 0.0529 0.000 0.496 0.504
#> SRR2431409 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.599 0.4282 0.000 0.368 0.632
#> SRR2431408 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431372 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 3 0.618 0.3104 0.416 0.000 0.584
#> SRR2431357 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431355 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431356 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431352 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431351 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.280 0.8638 0.092 0.000 0.908
#> SRR2431343 3 0.000 0.9507 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 4 0.4164 0.651 0.264 0.000 0.000 0.736
#> SRR2431450 1 0.0188 0.996 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431449 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0188 0.996 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0188 0.996 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431427 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0707 0.982 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431420 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0336 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431412 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.3074 0.833 0.000 0.848 0.000 0.152
#> SRR2431409 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.1209 0.904 0.004 0.032 0.000 0.964
#> SRR2431408 2 0.0336 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431407 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0336 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431406 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0707 0.982 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431401 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431395 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0592 0.984 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431387 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431386 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0817 0.979 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431383 2 0.0336 0.989 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431384 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0707 0.982 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431379 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 3 0.0336 0.991 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431375 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431372 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 3 0.0188 0.994 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431365 3 0.1389 0.948 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR2431364 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 4 0.3708 0.823 0.148 0.000 0.020 0.832
#> SRR2431357 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431355 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431356 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431352 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431351 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.998 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.0921 0.939 0.000 0.000 0.028 0.972
#> SRR2431343 4 0.1022 0.940 0.000 0.000 0.032 0.968
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1197 0.8681 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431462 1 0.1851 0.8561 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431461 1 0.1851 0.8607 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431459 1 0.1732 0.8643 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431460 1 0.1410 0.8675 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431458 1 0.1792 0.8614 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431457 1 0.1965 0.8465 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431455 1 0.1671 0.8574 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431456 1 0.1965 0.8542 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431454 1 0.4161 0.4743 0.608 0.000 0.000 0.000 0.392
#> SRR2431453 1 0.1851 0.8491 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431451 1 0.2280 0.8478 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431452 5 0.6041 0.0000 0.128 0.000 0.000 0.356 0.516
#> SRR2431450 1 0.2719 0.8246 0.852 0.000 0.000 0.004 0.144
#> SRR2431449 1 0.1732 0.8653 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431448 1 0.1671 0.8615 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431446 1 0.1732 0.8638 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431447 1 0.1792 0.8621 0.916 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431445 1 0.2074 0.8459 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431444 1 0.4304 0.2216 0.516 0.000 0.000 0.000 0.484
#> SRR2431443 1 0.1671 0.8657 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431442 1 0.2329 0.8344 0.876 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431441 1 0.2230 0.8372 0.884 0.000 0.000 0.000 0.116
#> SRR2431440 1 0.2179 0.8506 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431439 1 0.2329 0.8506 0.876 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431438 1 0.2074 0.8432 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431437 1 0.2280 0.8563 0.880 0.000 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431436 1 0.4297 0.2627 0.528 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR2431435 1 0.2329 0.8453 0.876 0.000 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431434 1 0.1410 0.8671 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431433 1 0.1671 0.8624 0.924 0.000 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431432 1 0.1851 0.8587 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431431 1 0.3932 0.6104 0.672 0.000 0.000 0.000 0.328
#> SRR2431430 1 0.1270 0.8696 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431429 1 0.1544 0.8655 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431428 1 0.2074 0.8610 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.1704 0.9363 0.000 0.928 0.000 0.004 0.068
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0290 0.9743 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.1544 0.9387 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.6075 0.1795 0.000 0.512 0.000 0.132 0.356
#> SRR2431409 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431410 4 0.4675 0.0422 0.000 0.020 0.000 0.600 0.380
#> SRR2431408 2 0.0609 0.9694 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431407 2 0.0703 0.9670 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431405 2 0.1410 0.9450 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0510 0.9712 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0324 0.9745 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431401 2 0.0290 0.9743 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0609 0.9691 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.1768 0.9330 0.000 0.924 0.000 0.004 0.072
#> SRR2431395 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0324 0.9745 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431387 2 0.1704 0.9360 0.000 0.928 0.000 0.004 0.068
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.1952 0.9222 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> SRR2431383 2 0.1478 0.9415 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431384 2 0.0510 0.9710 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9760 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0162 0.9753 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431380 2 0.1478 0.9415 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431379 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431376 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431377 3 0.1408 0.9486 0.000 0.000 0.948 0.044 0.008
#> SRR2431375 3 0.0290 0.9872 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431374 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431372 3 0.0404 0.9848 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431371 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431373 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431369 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431368 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431366 3 0.0865 0.9710 0.000 0.000 0.972 0.024 0.004
#> SRR2431365 3 0.1952 0.9042 0.000 0.000 0.912 0.084 0.004
#> SRR2431364 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431362 3 0.0404 0.9848 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431360 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431358 4 0.3130 0.6550 0.048 0.000 0.000 0.856 0.096
#> SRR2431357 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431355 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431352 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431349 3 0.0000 0.9910 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431347 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431346 3 0.0162 0.9907 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431345 3 0.0404 0.9849 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431344 4 0.0162 0.8931 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431343 4 0.0324 0.8891 0.000 0.000 0.004 0.992 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0713 0.8916 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431462 1 0.1910 0.8684 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431461 1 0.1524 0.8672 0.932 0.000 0.000 0.000 0.008 0.060
#> SRR2431459 1 0.1610 0.8803 0.916 0.000 0.000 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431460 1 0.1007 0.8906 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431458 1 0.1049 0.8836 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 0.032
#> SRR2431457 1 0.1863 0.8674 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431455 1 0.1663 0.8764 0.912 0.000 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431456 1 0.1556 0.8809 0.920 0.000 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431454 1 0.4062 0.0291 0.552 0.000 0.000 0.000 0.008 0.440
#> SRR2431453 1 0.1863 0.8710 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431451 1 0.1265 0.8774 0.948 0.000 0.000 0.000 0.008 0.044
#> SRR2431452 6 0.4606 0.3511 0.100 0.000 0.000 0.044 0.108 0.748
#> SRR2431450 1 0.1531 0.8620 0.928 0.000 0.000 0.004 0.000 0.068
#> SRR2431449 1 0.1007 0.8916 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431448 1 0.1196 0.8910 0.952 0.000 0.000 0.000 0.008 0.040
#> SRR2431446 1 0.1462 0.8695 0.936 0.000 0.000 0.000 0.008 0.056
#> SRR2431447 1 0.1049 0.8878 0.960 0.000 0.000 0.000 0.008 0.032
#> SRR2431445 1 0.1814 0.8704 0.900 0.000 0.000 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431444 1 0.3868 -0.1702 0.504 0.000 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR2431443 1 0.0865 0.8803 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431442 1 0.1765 0.8726 0.904 0.000 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431441 1 0.1863 0.8674 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431440 1 0.1462 0.8710 0.936 0.000 0.000 0.000 0.008 0.056
#> SRR2431439 1 0.1327 0.8689 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431438 1 0.1863 0.8674 0.896 0.000 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431437 1 0.1910 0.8718 0.892 0.000 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431436 6 0.4089 -0.0716 0.468 0.000 0.000 0.000 0.008 0.524
#> SRR2431435 1 0.1584 0.8665 0.928 0.000 0.000 0.000 0.008 0.064
#> SRR2431434 1 0.0713 0.8825 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431433 1 0.1444 0.8819 0.928 0.000 0.000 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431432 1 0.0790 0.8909 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431431 1 0.3615 0.5179 0.700 0.000 0.000 0.000 0.008 0.292
#> SRR2431430 1 0.0972 0.8847 0.964 0.000 0.000 0.000 0.008 0.028
#> SRR2431429 1 0.0790 0.8898 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431428 1 0.0713 0.8825 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431427 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431426 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431425 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431424 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431423 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431422 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431421 2 0.2383 0.8986 0.000 0.880 0.000 0.000 0.096 0.024
#> SRR2431420 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0291 0.9729 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431417 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431416 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.2558 0.8888 0.000 0.868 0.000 0.000 0.104 0.028
#> SRR2431412 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431411 5 0.6133 -0.3748 0.000 0.324 0.000 0.004 0.420 0.252
#> SRR2431409 2 0.0146 0.9742 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431410 6 0.6610 -0.1665 0.000 0.028 0.000 0.352 0.256 0.364
#> SRR2431408 2 0.0777 0.9648 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431407 2 0.1074 0.9569 0.000 0.960 0.000 0.000 0.028 0.012
#> SRR2431405 2 0.1908 0.9282 0.000 0.916 0.000 0.000 0.056 0.028
#> SRR2431406 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431404 2 0.0405 0.9720 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431403 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431402 2 0.0713 0.9643 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431401 2 0.0405 0.9718 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431400 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431399 2 0.0717 0.9662 0.000 0.976 0.000 0.000 0.016 0.008
#> SRR2431398 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431397 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431396 2 0.2618 0.8798 0.000 0.860 0.000 0.000 0.116 0.024
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0291 0.9730 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431391 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431388 2 0.0547 0.9680 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431387 2 0.2009 0.9216 0.000 0.908 0.000 0.000 0.068 0.024
#> SRR2431386 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431385 2 0.3027 0.8425 0.000 0.824 0.000 0.000 0.148 0.028
#> SRR2431383 2 0.2510 0.8918 0.000 0.872 0.000 0.000 0.100 0.028
#> SRR2431384 2 0.0508 0.9700 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR2431382 2 0.0146 0.9751 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9747 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.1970 0.9247 0.000 0.912 0.000 0.000 0.060 0.028
#> SRR2431379 3 0.0260 0.8911 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431378 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431376 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431377 5 0.4439 0.8174 0.000 0.000 0.432 0.028 0.540 0.000
#> SRR2431375 3 0.0260 0.8850 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431374 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0547 0.8750 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431371 5 0.3944 0.8361 0.000 0.000 0.428 0.004 0.568 0.000
#> SRR2431373 3 0.0363 0.8915 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431370 5 0.3975 0.8072 0.000 0.000 0.452 0.004 0.544 0.000
#> SRR2431369 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431368 3 0.1663 0.8064 0.000 0.000 0.912 0.000 0.088 0.000
#> SRR2431367 3 0.3907 -0.4511 0.000 0.000 0.588 0.004 0.408 0.000
#> SRR2431366 5 0.4366 0.8197 0.000 0.000 0.428 0.024 0.548 0.000
#> SRR2431365 5 0.4609 0.7978 0.000 0.000 0.420 0.040 0.540 0.000
#> SRR2431364 3 0.0790 0.8805 0.000 0.000 0.968 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431363 3 0.0458 0.8908 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431361 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431362 3 0.0363 0.8821 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431360 3 0.0713 0.8838 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431359 3 0.1549 0.8434 0.000 0.000 0.936 0.020 0.044 0.000
#> SRR2431358 4 0.2509 0.7841 0.088 0.000 0.000 0.876 0.000 0.036
#> SRR2431357 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.3290 0.3564 0.000 0.000 0.744 0.004 0.252 0.000
#> SRR2431354 3 0.0458 0.8908 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431353 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0363 0.8914 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431350 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431349 3 0.0146 0.8870 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431348 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431347 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431346 5 0.3950 0.8396 0.000 0.000 0.432 0.004 0.564 0.000
#> SRR2431345 3 0.0458 0.8787 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431344 4 0.0146 0.9672 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431343 4 0.0000 0.9714 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'SD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.994 0.997 0.4821 0.517 0.517
#> 3 3 1.000 0.982 0.993 0.3816 0.817 0.646
#> 4 4 0.933 0.877 0.932 0.0443 0.989 0.966
#> 5 5 0.871 0.773 0.877 0.0344 0.954 0.859
#> 6 6 0.810 0.768 0.848 0.0330 0.966 0.887
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
#> SRR2431463 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0938 0.988 0.988 0.012
#> SRR2431439 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.8861 0.563 0.304 0.696
#> SRR2431408 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.994 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431343 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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.987 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.1182 0.978 0.012 0.976 0.012
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.2625 0.906 0.084 0.000 0.916
#> SRR2431372 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0424 0.980 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431357 3 0.0237 0.985 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431355 3 0.0592 0.979 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431356 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.1411 0.957 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431352 3 0.5178 0.658 0.256 0.000 0.744
#> SRR2431351 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.988 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.6252 0.177 0.556 0.000 0.444
#> SRR2431343 3 0.0237 0.985 0.004 0.000 0.996
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431462 1 0.0592 0.959 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431461 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0469 0.958 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431460 1 0.0188 0.959 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431458 1 0.0707 0.956 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431457 1 0.0336 0.958 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431455 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431456 1 0.1118 0.946 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431454 1 0.1743 0.936 0.940 0.004 0.000 0.056
#> SRR2431453 1 0.0188 0.959 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431451 1 0.0707 0.956 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431452 1 0.4611 0.761 0.788 0.008 0.032 0.172
#> SRR2431450 1 0.1474 0.935 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431449 1 0.0188 0.959 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431448 1 0.0469 0.959 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431446 1 0.0188 0.959 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431447 1 0.0592 0.958 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431445 1 0.0336 0.959 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431444 1 0.1211 0.946 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431443 1 0.0336 0.958 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431442 1 0.0592 0.957 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431441 1 0.0336 0.959 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431440 1 0.1022 0.954 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431439 1 0.0469 0.958 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431438 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0592 0.959 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431436 1 0.1302 0.942 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431435 1 0.0000 0.959 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0817 0.955 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431433 1 0.0592 0.958 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431432 1 0.0921 0.954 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431431 1 0.1022 0.956 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431430 1 0.0817 0.958 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431429 1 0.0592 0.958 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431428 1 0.1474 0.939 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431427 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431426 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431425 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431424 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431423 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431422 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431421 2 0.0592 0.971 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431420 2 0.0469 0.971 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431419 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431418 2 0.1557 0.934 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR2431417 2 0.0188 0.971 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431416 2 0.0817 0.968 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431415 2 0.0469 0.970 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431414 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431413 2 0.1637 0.942 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431412 2 0.0817 0.964 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431411 2 0.4382 0.564 0.000 0.704 0.000 0.296
#> SRR2431409 2 0.0921 0.964 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431410 4 0.6584 0.109 0.016 0.400 0.048 0.536
#> SRR2431408 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431407 2 0.0707 0.966 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431405 2 0.1118 0.958 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431406 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431404 2 0.0469 0.973 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431403 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.0707 0.971 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431401 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431400 2 0.0336 0.971 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431399 2 0.0817 0.971 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431398 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431397 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431396 2 0.1302 0.955 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431395 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431394 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431393 2 0.1022 0.959 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431392 2 0.1118 0.957 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431391 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.0469 0.972 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431389 2 0.0000 0.972 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0707 0.970 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431387 2 0.2921 0.823 0.000 0.860 0.000 0.140
#> SRR2431386 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431385 2 0.1792 0.929 0.000 0.932 0.000 0.068
#> SRR2431383 2 0.1637 0.941 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431384 2 0.0592 0.968 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431382 2 0.0336 0.972 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431381 2 0.0188 0.972 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431380 2 0.1302 0.951 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431379 3 0.1389 0.830 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR2431378 3 0.3486 0.767 0.000 0.000 0.812 0.188
#> SRR2431376 3 0.3172 0.790 0.000 0.000 0.840 0.160
#> SRR2431377 3 0.2760 0.810 0.000 0.000 0.872 0.128
#> SRR2431375 3 0.2345 0.809 0.000 0.000 0.900 0.100
#> SRR2431374 3 0.5823 0.435 0.044 0.000 0.608 0.348
#> SRR2431372 3 0.2149 0.815 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR2431371 3 0.2704 0.812 0.000 0.000 0.876 0.124
#> SRR2431373 3 0.2530 0.819 0.000 0.000 0.888 0.112
#> SRR2431370 3 0.2081 0.828 0.000 0.000 0.916 0.084
#> SRR2431369 3 0.3975 0.717 0.000 0.000 0.760 0.240
#> SRR2431368 3 0.2216 0.826 0.000 0.000 0.908 0.092
#> SRR2431367 3 0.1302 0.831 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431366 3 0.4008 0.712 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR2431365 3 0.2647 0.814 0.000 0.000 0.880 0.120
#> SRR2431364 3 0.2011 0.819 0.000 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431363 3 0.2408 0.806 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR2431361 3 0.2149 0.827 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR2431362 3 0.2081 0.817 0.000 0.000 0.916 0.084
#> SRR2431360 3 0.2281 0.811 0.000 0.000 0.904 0.096
#> SRR2431359 3 0.0469 0.839 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431358 1 0.4188 0.710 0.752 0.000 0.004 0.244
#> SRR2431357 3 0.4914 0.589 0.012 0.000 0.676 0.312
#> SRR2431355 3 0.4642 0.689 0.020 0.000 0.740 0.240
#> SRR2431356 3 0.0336 0.839 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431354 3 0.2408 0.806 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR2431353 3 0.5666 0.459 0.036 0.000 0.616 0.348
#> SRR2431352 4 0.7243 -0.255 0.144 0.000 0.404 0.452
#> SRR2431351 3 0.2216 0.813 0.000 0.000 0.908 0.092
#> SRR2431350 3 0.0592 0.840 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431349 3 0.2345 0.808 0.000 0.000 0.900 0.100
#> SRR2431348 3 0.0707 0.838 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431347 3 0.0707 0.840 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431346 3 0.1118 0.837 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431345 3 0.2760 0.786 0.000 0.000 0.872 0.128
#> SRR2431344 1 0.6910 0.125 0.548 0.000 0.324 0.128
#> SRR2431343 3 0.4248 0.724 0.012 0.000 0.768 0.220
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0671 0.94111 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431462 1 0.0451 0.94204 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431461 1 0.0566 0.94144 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431459 1 0.0290 0.94045 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431460 1 0.0324 0.94186 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431458 1 0.0579 0.93988 0.984 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431457 1 0.0671 0.94166 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431455 1 0.0290 0.94182 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431456 1 0.2331 0.91036 0.900 0.000 0.000 0.080 0.020
#> SRR2431454 1 0.1267 0.93296 0.960 0.000 0.004 0.012 0.024
#> SRR2431453 1 0.0912 0.94144 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> SRR2431451 1 0.0807 0.93842 0.976 0.000 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431452 1 0.4792 0.67098 0.720 0.000 0.224 0.024 0.032
#> SRR2431450 1 0.2773 0.88217 0.868 0.000 0.000 0.112 0.020
#> SRR2431449 1 0.0404 0.94169 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431448 1 0.0451 0.94014 0.988 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431446 1 0.0898 0.94148 0.972 0.000 0.000 0.020 0.008
#> SRR2431447 1 0.0162 0.94059 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431445 1 0.0579 0.94195 0.984 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431444 1 0.3336 0.87231 0.844 0.000 0.000 0.060 0.096
#> SRR2431443 1 0.1469 0.93538 0.948 0.000 0.000 0.036 0.016
#> SRR2431442 1 0.0992 0.93926 0.968 0.000 0.000 0.024 0.008
#> SRR2431441 1 0.0510 0.94141 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431440 1 0.0912 0.93850 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> SRR2431439 1 0.2236 0.91943 0.908 0.000 0.000 0.068 0.024
#> SRR2431438 1 0.0162 0.94140 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431437 1 0.0798 0.94214 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> SRR2431436 1 0.2032 0.92237 0.924 0.000 0.004 0.020 0.052
#> SRR2431435 1 0.1300 0.93612 0.956 0.000 0.000 0.016 0.028
#> SRR2431434 1 0.1082 0.93832 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> SRR2431433 1 0.0404 0.94212 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431432 1 0.0693 0.93902 0.980 0.000 0.000 0.012 0.008
#> SRR2431431 1 0.2597 0.90832 0.896 0.000 0.004 0.060 0.040
#> SRR2431430 1 0.1403 0.93503 0.952 0.000 0.000 0.024 0.024
#> SRR2431429 1 0.0000 0.94089 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.2685 0.89249 0.880 0.000 0.000 0.092 0.028
#> SRR2431427 2 0.0404 0.95514 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431426 2 0.0451 0.95357 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431425 2 0.0162 0.95362 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0404 0.95486 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431423 2 0.0162 0.95345 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431422 2 0.0290 0.95376 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.0880 0.95016 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431420 2 0.0290 0.95328 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431419 2 0.0162 0.95362 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.2006 0.88498 0.000 0.916 0.000 0.012 0.072
#> SRR2431417 2 0.0703 0.95209 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431416 2 0.0609 0.94950 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431415 2 0.1205 0.93799 0.000 0.956 0.000 0.004 0.040
#> SRR2431414 2 0.0794 0.94901 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431413 2 0.2017 0.87060 0.000 0.912 0.000 0.008 0.080
#> SRR2431412 2 0.0955 0.94638 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR2431411 5 0.4288 0.00000 0.000 0.384 0.004 0.000 0.612
#> SRR2431409 2 0.1704 0.90817 0.000 0.928 0.000 0.004 0.068
#> SRR2431410 4 0.7032 -0.58297 0.020 0.384 0.000 0.400 0.196
#> SRR2431408 2 0.0794 0.94796 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431407 2 0.0963 0.94737 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431405 2 0.1956 0.87748 0.000 0.916 0.000 0.008 0.076
#> SRR2431406 2 0.0404 0.95411 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431404 2 0.0162 0.95345 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431403 2 0.0865 0.94968 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431402 2 0.0290 0.95554 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431401 2 0.0162 0.95348 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431400 2 0.0880 0.94850 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431399 2 0.0794 0.94856 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431398 2 0.0404 0.95341 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431397 2 0.0404 0.95151 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431396 2 0.1557 0.91521 0.000 0.940 0.000 0.008 0.052
#> SRR2431395 2 0.0404 0.95151 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431394 2 0.0290 0.95304 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431393 2 0.1768 0.90372 0.000 0.924 0.000 0.004 0.072
#> SRR2431392 2 0.0963 0.94935 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431391 2 0.0404 0.95441 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431390 2 0.0510 0.95056 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431389 2 0.0290 0.95503 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431388 2 0.0794 0.94597 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431387 2 0.3476 0.72098 0.000 0.836 0.000 0.076 0.088
#> SRR2431386 2 0.0794 0.95172 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431385 2 0.2416 0.83066 0.000 0.888 0.000 0.012 0.100
#> SRR2431383 2 0.1740 0.90047 0.000 0.932 0.000 0.012 0.056
#> SRR2431384 2 0.1121 0.93890 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431382 2 0.0566 0.95427 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431381 2 0.0510 0.95279 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431380 2 0.1408 0.93144 0.000 0.948 0.000 0.008 0.044
#> SRR2431379 3 0.2424 0.66517 0.000 0.000 0.868 0.132 0.000
#> SRR2431378 4 0.4088 0.53485 0.000 0.000 0.368 0.632 0.000
#> SRR2431376 4 0.4262 0.40118 0.000 0.000 0.440 0.560 0.000
#> SRR2431377 4 0.4278 0.36232 0.000 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR2431375 3 0.1753 0.66843 0.000 0.000 0.936 0.032 0.032
#> SRR2431374 4 0.3450 0.57752 0.008 0.000 0.176 0.808 0.008
#> SRR2431372 3 0.1830 0.68434 0.000 0.000 0.924 0.068 0.008
#> SRR2431371 4 0.4283 0.34487 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000
#> SRR2431373 3 0.4747 -0.21456 0.000 0.000 0.500 0.484 0.016
#> SRR2431370 3 0.4538 -0.00428 0.000 0.000 0.540 0.452 0.008
#> SRR2431369 4 0.4151 0.56646 0.000 0.000 0.344 0.652 0.004
#> SRR2431368 3 0.4397 0.03645 0.000 0.000 0.564 0.432 0.004
#> SRR2431367 3 0.2953 0.65816 0.000 0.000 0.844 0.144 0.012
#> SRR2431366 4 0.3969 0.59564 0.000 0.000 0.304 0.692 0.004
#> SRR2431365 4 0.4291 0.32645 0.000 0.000 0.464 0.536 0.000
#> SRR2431364 3 0.1582 0.68324 0.000 0.000 0.944 0.028 0.028
#> SRR2431363 3 0.1648 0.67017 0.000 0.000 0.940 0.020 0.040
#> SRR2431361 3 0.4452 -0.22706 0.000 0.000 0.500 0.496 0.004
#> SRR2431362 3 0.1364 0.68412 0.000 0.000 0.952 0.036 0.012
#> SRR2431360 3 0.1331 0.66679 0.000 0.000 0.952 0.008 0.040
#> SRR2431359 3 0.3671 0.59094 0.000 0.000 0.756 0.236 0.008
#> SRR2431358 1 0.5783 0.44615 0.540 0.000 0.000 0.360 0.100
#> SRR2431357 4 0.3266 0.59647 0.004 0.000 0.200 0.796 0.000
#> SRR2431355 4 0.4015 0.59975 0.004 0.000 0.264 0.724 0.008
#> SRR2431356 3 0.3910 0.54144 0.000 0.000 0.720 0.272 0.008
#> SRR2431354 3 0.1041 0.66240 0.000 0.000 0.964 0.004 0.032
#> SRR2431353 4 0.3634 0.57232 0.012 0.000 0.184 0.796 0.008
#> SRR2431352 4 0.2653 0.45944 0.028 0.000 0.052 0.900 0.020
#> SRR2431351 3 0.1310 0.67712 0.000 0.000 0.956 0.020 0.024
#> SRR2431350 3 0.3857 0.48595 0.000 0.000 0.688 0.312 0.000
#> SRR2431349 3 0.1568 0.66889 0.000 0.000 0.944 0.020 0.036
#> SRR2431348 3 0.3662 0.57551 0.000 0.000 0.744 0.252 0.004
#> SRR2431347 3 0.4003 0.53967 0.000 0.000 0.704 0.288 0.008
#> SRR2431346 3 0.4537 0.22834 0.000 0.000 0.592 0.396 0.012
#> SRR2431345 3 0.1990 0.65742 0.004 0.000 0.928 0.028 0.040
#> SRR2431344 1 0.6753 0.25207 0.508 0.000 0.156 0.312 0.024
#> SRR2431343 4 0.4236 0.58457 0.004 0.000 0.328 0.664 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.1265 0.8917 0.948 0.000 0.000 0.000 0.008 0.044
#> SRR2431462 1 0.0790 0.8931 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431461 1 0.1219 0.8908 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 0.048
#> SRR2431459 1 0.0603 0.8894 0.980 0.000 0.000 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431460 1 0.0858 0.8928 0.968 0.000 0.004 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431458 1 0.1232 0.8887 0.956 0.000 0.004 0.000 0.016 0.024
#> SRR2431457 1 0.0777 0.8915 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431455 1 0.0790 0.8916 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431456 1 0.2825 0.8506 0.844 0.000 0.000 0.012 0.008 0.136
#> SRR2431454 1 0.2207 0.8742 0.900 0.000 0.008 0.000 0.016 0.076
#> SRR2431453 1 0.1982 0.8820 0.912 0.000 0.016 0.000 0.004 0.068
#> SRR2431451 1 0.1760 0.8852 0.928 0.000 0.020 0.000 0.004 0.048
#> SRR2431452 1 0.6133 0.3961 0.552 0.008 0.304 0.004 0.040 0.092
#> SRR2431450 1 0.4233 0.7576 0.740 0.000 0.000 0.088 0.004 0.168
#> SRR2431449 1 0.0790 0.8930 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431448 1 0.1036 0.8913 0.964 0.000 0.004 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431446 1 0.2001 0.8800 0.912 0.000 0.012 0.000 0.008 0.068
#> SRR2431447 1 0.1138 0.8891 0.960 0.000 0.004 0.000 0.012 0.024
#> SRR2431445 1 0.0858 0.8925 0.968 0.000 0.000 0.000 0.004 0.028
#> SRR2431444 1 0.5385 0.6044 0.632 0.000 0.036 0.004 0.068 0.260
#> SRR2431443 1 0.2468 0.8726 0.880 0.000 0.008 0.000 0.016 0.096
#> SRR2431442 1 0.1267 0.8892 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431441 1 0.0363 0.8899 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431440 1 0.1483 0.8862 0.944 0.000 0.008 0.000 0.012 0.036
#> SRR2431439 1 0.3627 0.8326 0.816 0.000 0.024 0.012 0.020 0.128
#> SRR2431438 1 0.0748 0.8921 0.976 0.000 0.004 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431437 1 0.1204 0.8928 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431436 1 0.3492 0.8039 0.796 0.000 0.020 0.000 0.016 0.168
#> SRR2431435 1 0.1267 0.8916 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431434 1 0.2288 0.8646 0.876 0.000 0.000 0.004 0.004 0.116
#> SRR2431433 1 0.0790 0.8915 0.968 0.000 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431432 1 0.1138 0.8877 0.960 0.000 0.004 0.000 0.012 0.024
#> SRR2431431 1 0.4610 0.7231 0.704 0.000 0.028 0.004 0.036 0.228
#> SRR2431430 1 0.1732 0.8867 0.920 0.000 0.004 0.000 0.004 0.072
#> SRR2431429 1 0.1265 0.8896 0.948 0.000 0.000 0.000 0.008 0.044
#> SRR2431428 1 0.3977 0.7495 0.728 0.000 0.004 0.020 0.008 0.240
#> SRR2431427 2 0.0551 0.9270 0.000 0.984 0.004 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431426 2 0.1007 0.9216 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR2431425 2 0.0862 0.9263 0.000 0.972 0.004 0.000 0.008 0.016
#> SRR2431424 2 0.0508 0.9268 0.000 0.984 0.004 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431423 2 0.0777 0.9261 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431422 2 0.0777 0.9267 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431421 2 0.2122 0.9057 0.000 0.912 0.008 0.000 0.040 0.040
#> SRR2431420 2 0.0777 0.9271 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431419 2 0.0551 0.9267 0.000 0.984 0.004 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431418 2 0.2563 0.8541 0.000 0.880 0.008 0.000 0.028 0.084
#> SRR2431417 2 0.1251 0.9229 0.000 0.956 0.008 0.000 0.012 0.024
#> SRR2431416 2 0.1477 0.9108 0.000 0.940 0.008 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431415 2 0.1464 0.9164 0.000 0.944 0.004 0.000 0.016 0.036
#> SRR2431414 2 0.1141 0.9130 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431413 2 0.3411 0.7168 0.000 0.804 0.012 0.000 0.160 0.024
#> SRR2431412 2 0.1232 0.9241 0.000 0.956 0.004 0.000 0.016 0.024
#> SRR2431411 5 0.3087 0.0000 0.004 0.184 0.004 0.000 0.804 0.004
#> SRR2431409 2 0.2173 0.8884 0.000 0.904 0.004 0.000 0.028 0.064
#> SRR2431410 6 0.7270 0.0000 0.012 0.328 0.016 0.216 0.036 0.392
#> SRR2431408 2 0.1151 0.9219 0.000 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> SRR2431407 2 0.2144 0.8916 0.000 0.908 0.004 0.000 0.040 0.048
#> SRR2431405 2 0.3299 0.7442 0.000 0.820 0.012 0.000 0.140 0.028
#> SRR2431406 2 0.0603 0.9246 0.000 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431404 2 0.1082 0.9162 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431403 2 0.1434 0.9246 0.000 0.948 0.008 0.000 0.020 0.024
#> SRR2431402 2 0.1138 0.9272 0.000 0.960 0.004 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431401 2 0.1225 0.9264 0.000 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> SRR2431400 2 0.1053 0.9228 0.000 0.964 0.004 0.000 0.012 0.020
#> SRR2431399 2 0.1500 0.9190 0.000 0.936 0.000 0.000 0.052 0.012
#> SRR2431398 2 0.0964 0.9254 0.000 0.968 0.004 0.000 0.012 0.016
#> SRR2431397 2 0.1075 0.9185 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR2431396 2 0.1845 0.8834 0.000 0.916 0.004 0.000 0.072 0.008
#> SRR2431395 2 0.1075 0.9220 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR2431394 2 0.0632 0.9208 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431393 2 0.2485 0.8808 0.000 0.892 0.012 0.000 0.040 0.056
#> SRR2431392 2 0.1464 0.9224 0.000 0.944 0.004 0.000 0.016 0.036
#> SRR2431391 2 0.0547 0.9260 0.000 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431390 2 0.0713 0.9220 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431389 2 0.1036 0.9272 0.000 0.964 0.004 0.000 0.024 0.008
#> SRR2431388 2 0.1141 0.9187 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431387 2 0.3147 0.7274 0.000 0.816 0.008 0.000 0.016 0.160
#> SRR2431386 2 0.1405 0.9243 0.000 0.948 0.004 0.000 0.024 0.024
#> SRR2431385 2 0.3318 0.7015 0.000 0.796 0.000 0.000 0.172 0.032
#> SRR2431383 2 0.3300 0.7453 0.000 0.816 0.012 0.000 0.148 0.024
#> SRR2431384 2 0.1933 0.9032 0.000 0.920 0.004 0.000 0.032 0.044
#> SRR2431382 2 0.1082 0.9238 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431381 2 0.1088 0.9237 0.000 0.960 0.000 0.000 0.016 0.024
#> SRR2431380 2 0.1480 0.9165 0.000 0.940 0.000 0.000 0.020 0.040
#> SRR2431379 3 0.4194 0.6026 0.000 0.000 0.628 0.352 0.008 0.012
#> SRR2431378 4 0.1686 0.7091 0.000 0.000 0.064 0.924 0.000 0.012
#> SRR2431376 4 0.2288 0.7049 0.000 0.000 0.116 0.876 0.004 0.004
#> SRR2431377 4 0.1957 0.7046 0.000 0.000 0.112 0.888 0.000 0.000
#> SRR2431375 3 0.4997 0.7260 0.000 0.000 0.696 0.172 0.032 0.100
#> SRR2431374 4 0.2755 0.6319 0.016 0.000 0.008 0.864 0.004 0.108
#> SRR2431372 3 0.4992 0.7519 0.000 0.000 0.676 0.208 0.020 0.096
#> SRR2431371 4 0.2234 0.7021 0.000 0.000 0.124 0.872 0.000 0.004
#> SRR2431373 4 0.4286 0.5931 0.000 0.000 0.208 0.724 0.008 0.060
#> SRR2431370 4 0.3276 0.6159 0.000 0.000 0.228 0.764 0.004 0.004
#> SRR2431369 4 0.1682 0.7058 0.000 0.000 0.052 0.928 0.000 0.020
#> SRR2431368 4 0.3575 0.5300 0.000 0.000 0.284 0.708 0.000 0.008
#> SRR2431367 3 0.4570 0.5227 0.000 0.000 0.588 0.376 0.008 0.028
#> SRR2431366 4 0.1088 0.6923 0.000 0.000 0.016 0.960 0.000 0.024
#> SRR2431365 4 0.2442 0.6942 0.000 0.000 0.144 0.852 0.000 0.004
#> SRR2431364 3 0.4235 0.7787 0.000 0.000 0.728 0.212 0.012 0.048
#> SRR2431363 3 0.4014 0.7769 0.000 0.000 0.776 0.148 0.020 0.056
#> SRR2431361 4 0.3198 0.6544 0.000 0.000 0.188 0.796 0.008 0.008
#> SRR2431362 3 0.3834 0.7899 0.000 0.000 0.768 0.184 0.012 0.036
#> SRR2431360 3 0.3930 0.7801 0.000 0.000 0.780 0.152 0.020 0.048
#> SRR2431359 3 0.4407 0.1833 0.000 0.000 0.496 0.480 0.000 0.024
#> SRR2431358 1 0.5887 0.1721 0.432 0.000 0.000 0.204 0.000 0.364
#> SRR2431357 4 0.1444 0.6645 0.000 0.000 0.000 0.928 0.000 0.072
#> SRR2431355 4 0.2633 0.6492 0.000 0.000 0.020 0.864 0.004 0.112
#> SRR2431356 4 0.3950 0.0999 0.000 0.000 0.432 0.564 0.000 0.004
#> SRR2431354 3 0.4076 0.7780 0.000 0.000 0.776 0.140 0.024 0.060
#> SRR2431353 4 0.3555 0.6015 0.012 0.000 0.028 0.804 0.004 0.152
#> SRR2431352 4 0.4172 0.4050 0.024 0.000 0.004 0.704 0.008 0.260
#> SRR2431351 3 0.4550 0.7757 0.000 0.000 0.704 0.220 0.016 0.060
#> SRR2431350 4 0.3782 0.1757 0.000 0.000 0.412 0.588 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.4700 0.7752 0.000 0.000 0.716 0.168 0.020 0.096
#> SRR2431348 4 0.4706 -0.0820 0.000 0.000 0.444 0.520 0.012 0.024
#> SRR2431347 4 0.4323 0.2603 0.000 0.000 0.376 0.600 0.004 0.020
#> SRR2431346 4 0.3595 0.5154 0.000 0.000 0.288 0.704 0.000 0.008
#> SRR2431345 3 0.4645 0.7807 0.004 0.000 0.732 0.164 0.024 0.076
#> SRR2431344 1 0.7231 0.0508 0.384 0.000 0.060 0.296 0.012 0.248
#> SRR2431343 4 0.2711 0.6927 0.004 0.000 0.056 0.872 0.000 0.068
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.185 0.245 0.673 0.3736 0.745 0.745
#> 3 3 0.276 0.576 0.778 0.3838 0.568 0.482
#> 4 4 0.653 0.775 0.838 0.2414 0.772 0.566
#> 5 5 0.659 0.735 0.833 0.0486 0.955 0.872
#> 6 6 0.672 0.722 0.818 0.0508 0.970 0.909
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 2 0.9983 -0.6847 0.476 0.524
#> SRR2431462 1 0.9983 0.6632 0.524 0.476
#> SRR2431461 2 0.9993 -0.4214 0.484 0.516
#> SRR2431459 2 1.0000 -0.6462 0.500 0.500
#> SRR2431460 2 0.9993 -0.7059 0.484 0.516
#> SRR2431458 1 0.9993 0.3123 0.516 0.484
#> SRR2431457 2 0.9996 -0.6385 0.488 0.512
#> SRR2431455 1 0.9996 0.6777 0.512 0.488
#> SRR2431456 2 0.9993 -0.6972 0.484 0.516
#> SRR2431454 2 0.9970 0.2532 0.468 0.532
#> SRR2431453 2 0.9998 -0.6431 0.492 0.508
#> SRR2431451 2 0.9909 0.2608 0.444 0.556
#> SRR2431452 2 0.9998 0.2657 0.492 0.508
#> SRR2431450 1 1.0000 0.6639 0.500 0.500
#> SRR2431449 2 0.9988 -0.6917 0.480 0.520
#> SRR2431448 2 1.0000 -0.6377 0.500 0.500
#> SRR2431446 2 0.9988 -0.4663 0.480 0.520
#> SRR2431447 2 0.9922 -0.1106 0.448 0.552
#> SRR2431445 2 0.9993 -0.6054 0.484 0.516
#> SRR2431444 2 0.9996 0.2626 0.488 0.512
#> SRR2431443 2 0.9993 -0.4739 0.484 0.516
#> SRR2431442 2 0.9993 -0.6946 0.484 0.516
#> SRR2431441 1 0.9996 0.6777 0.512 0.488
#> SRR2431440 2 0.9933 0.2498 0.452 0.548
#> SRR2431439 2 0.9909 -0.2474 0.444 0.556
#> SRR2431438 2 1.0000 -0.6419 0.500 0.500
#> SRR2431437 2 1.0000 -0.5484 0.496 0.504
#> SRR2431436 2 0.9993 0.2804 0.484 0.516
#> SRR2431435 2 0.9933 0.2564 0.452 0.548
#> SRR2431434 2 0.9993 -0.6837 0.484 0.516
#> SRR2431433 2 0.9998 -0.5886 0.492 0.508
#> SRR2431432 2 1.0000 -0.6405 0.496 0.504
#> SRR2431431 1 0.8608 -0.0282 0.716 0.284
#> SRR2431430 1 0.9983 0.1591 0.524 0.476
#> SRR2431429 2 0.9996 -0.6886 0.488 0.512
#> SRR2431428 1 0.9954 0.7284 0.540 0.460
#> SRR2431427 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431426 2 0.0672 0.5309 0.008 0.992
#> SRR2431425 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431424 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431422 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431421 2 0.0938 0.5314 0.012 0.988
#> SRR2431420 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0938 0.5307 0.012 0.988
#> SRR2431418 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431416 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431414 2 0.0938 0.5307 0.012 0.988
#> SRR2431413 2 0.0938 0.5307 0.012 0.988
#> SRR2431412 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431411 2 0.9922 0.2789 0.448 0.552
#> SRR2431409 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.8016 0.0420 0.244 0.756
#> SRR2431408 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0938 0.5307 0.012 0.988
#> SRR2431406 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0376 0.5293 0.004 0.996
#> SRR2431403 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0672 0.5296 0.008 0.992
#> SRR2431401 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0376 0.5324 0.004 0.996
#> SRR2431399 2 0.0672 0.5309 0.008 0.992
#> SRR2431398 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431397 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431396 2 0.0672 0.5309 0.008 0.992
#> SRR2431395 2 0.0672 0.5309 0.008 0.992
#> SRR2431394 2 0.0376 0.5324 0.004 0.996
#> SRR2431393 2 0.0376 0.5293 0.004 0.996
#> SRR2431392 2 0.0672 0.5309 0.008 0.992
#> SRR2431391 2 0.0376 0.5318 0.004 0.996
#> SRR2431390 2 0.0938 0.5307 0.012 0.988
#> SRR2431389 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.2778 0.4876 0.048 0.952
#> SRR2431386 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.5629 0.4566 0.132 0.868
#> SRR2431383 2 0.1843 0.5263 0.028 0.972
#> SRR2431384 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0672 0.5320 0.008 0.992
#> SRR2431381 2 0.0000 0.5317 0.000 1.000
#> SRR2431380 1 0.9954 0.7284 0.540 0.460
#> SRR2431379 2 0.9580 0.3339 0.380 0.620
#> SRR2431378 2 0.9754 0.1118 0.408 0.592
#> SRR2431376 2 0.9922 -0.3941 0.448 0.552
#> SRR2431377 1 1.0000 0.7143 0.504 0.496
#> SRR2431375 2 0.9833 0.3396 0.424 0.576
#> SRR2431374 1 0.9988 0.7439 0.520 0.480
#> SRR2431372 2 0.9977 0.2977 0.472 0.528
#> SRR2431371 2 0.9998 -0.5375 0.492 0.508
#> SRR2431373 2 0.9896 0.3280 0.440 0.560
#> SRR2431370 2 0.9580 0.3384 0.380 0.620
#> SRR2431369 2 0.9795 -0.2908 0.416 0.584
#> SRR2431368 2 0.9608 0.3371 0.384 0.616
#> SRR2431367 2 0.9580 0.3206 0.380 0.620
#> SRR2431366 1 0.9963 0.7292 0.536 0.464
#> SRR2431365 1 0.9896 0.7373 0.560 0.440
#> SRR2431364 2 0.9933 0.3177 0.452 0.548
#> SRR2431363 2 0.9795 0.3456 0.416 0.584
#> SRR2431361 2 0.9850 -0.2999 0.428 0.572
#> SRR2431362 2 0.9815 0.3433 0.420 0.580
#> SRR2431360 2 0.9833 0.3405 0.424 0.576
#> SRR2431359 2 0.9491 0.3220 0.368 0.632
#> SRR2431358 1 0.9944 0.7439 0.544 0.456
#> SRR2431357 1 0.9988 0.7439 0.520 0.480
#> SRR2431355 2 0.9988 -0.4900 0.480 0.520
#> SRR2431356 2 0.9608 0.3202 0.384 0.616
#> SRR2431354 2 0.9795 0.3453 0.416 0.584
#> SRR2431353 1 0.9970 0.7465 0.532 0.468
#> SRR2431352 1 0.9944 0.7439 0.544 0.456
#> SRR2431351 2 0.9850 0.3267 0.428 0.572
#> SRR2431350 2 0.9580 0.3519 0.380 0.620
#> SRR2431349 2 0.9850 0.3367 0.428 0.572
#> SRR2431348 2 0.9522 0.3213 0.372 0.628
#> SRR2431347 2 0.9580 0.2987 0.380 0.620
#> SRR2431346 2 0.9661 0.2864 0.392 0.608
#> SRR2431345 2 0.9866 0.3342 0.432 0.568
#> SRR2431344 2 0.9996 -0.3936 0.488 0.512
#> SRR2431343 1 0.9954 0.7284 0.540 0.460
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.3695 0.7327 0.880 0.108 0.012
#> SRR2431462 1 0.4295 0.7394 0.864 0.104 0.032
#> SRR2431461 1 0.7047 0.6954 0.712 0.204 0.084
#> SRR2431459 1 0.4662 0.7442 0.844 0.124 0.032
#> SRR2431460 1 0.3690 0.7201 0.884 0.100 0.016
#> SRR2431458 1 0.7984 0.6523 0.652 0.216 0.132
#> SRR2431457 1 0.4677 0.7457 0.840 0.132 0.028
#> SRR2431455 1 0.3910 0.7385 0.876 0.104 0.020
#> SRR2431456 1 0.4446 0.7291 0.856 0.112 0.032
#> SRR2431454 2 0.9852 -0.0269 0.312 0.416 0.272
#> SRR2431453 1 0.4731 0.7445 0.840 0.128 0.032
#> SRR2431451 2 0.9815 -0.0664 0.332 0.416 0.252
#> SRR2431452 2 0.9678 0.2090 0.228 0.444 0.328
#> SRR2431450 1 0.3995 0.7432 0.868 0.116 0.016
#> SRR2431449 1 0.3846 0.7292 0.876 0.108 0.016
#> SRR2431448 1 0.4540 0.7428 0.848 0.124 0.028
#> SRR2431446 1 0.6673 0.7144 0.732 0.200 0.068
#> SRR2431447 1 0.8572 0.5748 0.580 0.288 0.132
#> SRR2431445 1 0.4874 0.7434 0.828 0.144 0.028
#> SRR2431444 2 0.9489 0.2439 0.196 0.464 0.340
#> SRR2431443 1 0.6576 0.7164 0.740 0.192 0.068
#> SRR2431442 1 0.3846 0.7350 0.876 0.108 0.016
#> SRR2431441 1 0.3910 0.7385 0.876 0.104 0.020
#> SRR2431440 2 0.9833 -0.0739 0.332 0.412 0.256
#> SRR2431439 1 0.8048 0.6446 0.628 0.264 0.108
#> SRR2431438 1 0.4540 0.7450 0.848 0.124 0.028
#> SRR2431437 1 0.6027 0.7310 0.776 0.164 0.060
#> SRR2431436 2 0.9690 0.2081 0.232 0.444 0.324
#> SRR2431435 2 0.9833 -0.0765 0.332 0.412 0.256
#> SRR2431434 1 0.3607 0.7387 0.880 0.112 0.008
#> SRR2431433 1 0.5173 0.7406 0.816 0.148 0.036
#> SRR2431432 1 0.4413 0.7431 0.852 0.124 0.024
#> SRR2431431 3 0.1878 0.0000 0.044 0.004 0.952
#> SRR2431430 1 0.8953 0.5594 0.560 0.260 0.180
#> SRR2431429 1 0.3921 0.7380 0.872 0.112 0.016
#> SRR2431428 1 0.4569 0.6371 0.860 0.072 0.068
#> SRR2431427 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431426 2 0.0237 0.7728 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431425 2 0.0661 0.7722 0.008 0.988 0.004
#> SRR2431424 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431423 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431422 2 0.0661 0.7722 0.008 0.988 0.004
#> SRR2431421 2 0.0424 0.7723 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431420 2 0.0424 0.7737 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431419 2 0.0424 0.7718 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431418 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431417 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431416 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431415 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431414 2 0.0424 0.7718 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431413 2 0.0475 0.7707 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431412 2 0.0661 0.7722 0.008 0.988 0.004
#> SRR2431411 2 0.8935 0.2941 0.136 0.512 0.352
#> SRR2431409 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431410 2 0.6823 -0.1890 0.484 0.504 0.012
#> SRR2431408 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431407 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431405 2 0.0475 0.7707 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431406 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431404 2 0.0661 0.7725 0.008 0.988 0.004
#> SRR2431403 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431402 2 0.0829 0.7703 0.012 0.984 0.004
#> SRR2431401 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.7739 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0237 0.7728 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431398 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431397 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431396 2 0.0237 0.7728 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431395 2 0.0237 0.7728 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431394 2 0.0000 0.7739 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0475 0.7726 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431392 2 0.0237 0.7728 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431391 2 0.0475 0.7737 0.004 0.992 0.004
#> SRR2431390 2 0.0424 0.7718 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431389 2 0.0424 0.7737 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431388 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431387 2 0.2590 0.7260 0.072 0.924 0.004
#> SRR2431386 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431385 2 0.3845 0.6885 0.012 0.872 0.116
#> SRR2431383 2 0.1170 0.7642 0.016 0.976 0.008
#> SRR2431384 2 0.0237 0.7742 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431382 2 0.0237 0.7734 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431381 2 0.0424 0.7737 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431380 1 0.4569 0.6371 0.860 0.072 0.068
#> SRR2431379 1 0.9342 0.2558 0.452 0.380 0.168
#> SRR2431378 1 0.8139 0.5253 0.616 0.276 0.108
#> SRR2431376 1 0.6098 0.6740 0.768 0.176 0.056
#> SRR2431377 1 0.4742 0.7043 0.848 0.104 0.048
#> SRR2431375 2 0.9766 0.0115 0.348 0.416 0.236
#> SRR2431374 1 0.4035 0.6976 0.880 0.080 0.040
#> SRR2431372 2 0.9800 0.1527 0.268 0.432 0.300
#> SRR2431371 1 0.5442 0.6884 0.812 0.132 0.056
#> SRR2431373 2 0.9815 0.0416 0.332 0.416 0.252
#> SRR2431370 1 0.9267 0.2422 0.460 0.380 0.160
#> SRR2431369 1 0.6302 0.6726 0.744 0.208 0.048
#> SRR2431368 1 0.9267 0.2355 0.460 0.380 0.160
#> SRR2431367 1 0.9203 0.3023 0.476 0.368 0.156
#> SRR2431366 1 0.4058 0.7013 0.880 0.076 0.044
#> SRR2431365 1 0.4475 0.6822 0.864 0.072 0.064
#> SRR2431364 2 0.9836 0.0745 0.312 0.420 0.268
#> SRR2431363 2 0.9745 0.0199 0.348 0.420 0.232
#> SRR2431361 1 0.6159 0.6630 0.756 0.196 0.048
#> SRR2431362 2 0.9767 0.0632 0.328 0.428 0.244
#> SRR2431360 2 0.9777 0.0698 0.324 0.428 0.248
#> SRR2431359 1 0.9076 0.3281 0.488 0.368 0.144
#> SRR2431358 1 0.4384 0.6494 0.868 0.064 0.068
#> SRR2431357 1 0.4035 0.6976 0.880 0.080 0.040
#> SRR2431355 1 0.6827 0.7023 0.728 0.192 0.080
#> SRR2431356 1 0.9193 0.3004 0.480 0.364 0.156
#> SRR2431354 2 0.9745 0.0188 0.348 0.420 0.232
#> SRR2431353 1 0.4565 0.6663 0.860 0.076 0.064
#> SRR2431352 1 0.4477 0.6526 0.864 0.068 0.068
#> SRR2431351 2 0.9717 -0.1019 0.384 0.396 0.220
#> SRR2431350 1 0.9460 0.1610 0.424 0.396 0.180
#> SRR2431349 2 0.9780 0.0130 0.344 0.416 0.240
#> SRR2431348 1 0.9119 0.3141 0.484 0.368 0.148
#> SRR2431347 1 0.9042 0.3528 0.500 0.356 0.144
#> SRR2431346 1 0.8969 0.3651 0.512 0.348 0.140
#> SRR2431345 2 0.9793 0.0202 0.340 0.416 0.244
#> SRR2431344 1 0.7287 0.6757 0.696 0.212 0.092
#> SRR2431343 1 0.4569 0.6371 0.860 0.072 0.068
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.2957 0.769 0.900 0.016 0.068 0.016
#> SRR2431462 1 0.3345 0.770 0.860 0.012 0.124 0.004
#> SRR2431461 1 0.5134 0.594 0.680 0.016 0.300 0.004
#> SRR2431459 1 0.3577 0.759 0.832 0.012 0.156 0.000
#> SRR2431460 1 0.2945 0.762 0.904 0.016 0.056 0.024
#> SRR2431458 1 0.5556 0.466 0.620 0.012 0.356 0.012
#> SRR2431457 1 0.3529 0.759 0.836 0.012 0.152 0.000
#> SRR2431455 1 0.3263 0.773 0.876 0.012 0.100 0.012
#> SRR2431456 1 0.3255 0.771 0.880 0.016 0.092 0.012
#> SRR2431454 3 0.6362 0.630 0.264 0.028 0.656 0.052
#> SRR2431453 1 0.3529 0.762 0.836 0.012 0.152 0.000
#> SRR2431451 3 0.6458 0.585 0.292 0.028 0.632 0.048
#> SRR2431452 3 0.5062 0.693 0.128 0.028 0.792 0.052
#> SRR2431450 1 0.2928 0.772 0.880 0.012 0.108 0.000
#> SRR2431449 1 0.2911 0.768 0.900 0.012 0.072 0.016
#> SRR2431448 1 0.3625 0.757 0.828 0.012 0.160 0.000
#> SRR2431446 1 0.4748 0.645 0.716 0.016 0.268 0.000
#> SRR2431447 1 0.6242 0.201 0.540 0.024 0.416 0.020
#> SRR2431445 1 0.3764 0.748 0.816 0.012 0.172 0.000
#> SRR2431444 3 0.4880 0.658 0.104 0.028 0.808 0.060
#> SRR2431443 1 0.4690 0.654 0.724 0.016 0.260 0.000
#> SRR2431442 1 0.2911 0.771 0.900 0.016 0.072 0.012
#> SRR2431441 1 0.3263 0.773 0.876 0.012 0.100 0.012
#> SRR2431440 3 0.6532 0.581 0.292 0.028 0.628 0.052
#> SRR2431439 1 0.5632 0.452 0.620 0.020 0.352 0.008
#> SRR2431438 1 0.3529 0.759 0.836 0.012 0.152 0.000
#> SRR2431437 1 0.4852 0.710 0.756 0.016 0.212 0.016
#> SRR2431436 3 0.4361 0.724 0.096 0.032 0.836 0.036
#> SRR2431435 3 0.6458 0.597 0.292 0.028 0.632 0.048
#> SRR2431434 1 0.3122 0.772 0.888 0.016 0.084 0.012
#> SRR2431433 1 0.3852 0.741 0.808 0.012 0.180 0.000
#> SRR2431432 1 0.3577 0.759 0.832 0.012 0.156 0.000
#> SRR2431431 4 0.2859 0.000 0.008 0.000 0.112 0.880
#> SRR2431430 1 0.6502 0.219 0.532 0.028 0.412 0.028
#> SRR2431429 1 0.3069 0.772 0.888 0.012 0.088 0.012
#> SRR2431428 1 0.2486 0.698 0.920 0.004 0.048 0.028
#> SRR2431427 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0967 0.975 0.004 0.976 0.016 0.004
#> SRR2431425 2 0.0707 0.972 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR2431424 2 0.0376 0.980 0.004 0.992 0.004 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0188 0.978 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431421 2 0.0844 0.976 0.004 0.980 0.012 0.004
#> SRR2431420 2 0.0657 0.977 0.004 0.984 0.012 0.000
#> SRR2431419 2 0.0524 0.979 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR2431418 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0188 0.980 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431416 2 0.0524 0.979 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0657 0.976 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR2431413 2 0.1191 0.967 0.004 0.968 0.024 0.004
#> SRR2431412 2 0.0469 0.974 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431411 3 0.4738 0.589 0.048 0.068 0.824 0.060
#> SRR2431409 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.8718 0.180 0.484 0.252 0.188 0.076
#> SRR2431408 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.1296 0.967 0.004 0.964 0.028 0.004
#> SRR2431406 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0844 0.978 0.004 0.980 0.012 0.004
#> SRR2431403 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0895 0.969 0.004 0.976 0.020 0.000
#> SRR2431401 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0524 0.980 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR2431399 2 0.0712 0.979 0.004 0.984 0.008 0.004
#> SRR2431398 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0844 0.978 0.004 0.980 0.012 0.004
#> SRR2431395 2 0.0712 0.978 0.004 0.984 0.008 0.004
#> SRR2431394 2 0.0779 0.977 0.004 0.980 0.016 0.000
#> SRR2431393 2 0.0564 0.979 0.004 0.988 0.004 0.004
#> SRR2431392 2 0.0712 0.978 0.004 0.984 0.008 0.004
#> SRR2431391 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0524 0.979 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR2431389 2 0.0657 0.978 0.004 0.984 0.012 0.000
#> SRR2431388 2 0.0524 0.980 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR2431387 2 0.3455 0.859 0.064 0.880 0.044 0.012
#> SRR2431386 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4961 0.644 0.004 0.748 0.212 0.036
#> SRR2431383 2 0.2156 0.923 0.008 0.928 0.060 0.004
#> SRR2431384 2 0.0188 0.980 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0336 0.980 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431381 2 0.0524 0.979 0.004 0.988 0.008 0.000
#> SRR2431380 1 0.2486 0.698 0.920 0.004 0.048 0.028
#> SRR2431379 3 0.5120 0.744 0.276 0.016 0.700 0.008
#> SRR2431378 3 0.6038 0.406 0.432 0.008 0.532 0.028
#> SRR2431376 1 0.5746 0.333 0.612 0.000 0.348 0.040
#> SRR2431377 1 0.3335 0.704 0.856 0.000 0.128 0.016
#> SRR2431375 3 0.4018 0.805 0.168 0.016 0.812 0.004
#> SRR2431374 1 0.2101 0.742 0.928 0.000 0.060 0.012
#> SRR2431372 3 0.4502 0.769 0.120 0.020 0.820 0.040
#> SRR2431371 1 0.5535 0.448 0.656 0.000 0.304 0.040
#> SRR2431373 3 0.4359 0.803 0.164 0.016 0.804 0.016
#> SRR2431370 3 0.5065 0.752 0.268 0.016 0.708 0.008
#> SRR2431369 1 0.5896 0.261 0.576 0.004 0.388 0.032
#> SRR2431368 3 0.4955 0.755 0.272 0.016 0.708 0.004
#> SRR2431367 3 0.5271 0.720 0.300 0.016 0.676 0.008
#> SRR2431366 1 0.4553 0.651 0.780 0.000 0.180 0.040
#> SRR2431365 1 0.4595 0.647 0.780 0.000 0.176 0.044
#> SRR2431364 3 0.4278 0.796 0.148 0.016 0.816 0.020
#> SRR2431363 3 0.3790 0.805 0.164 0.016 0.820 0.000
#> SRR2431361 1 0.6061 0.240 0.584 0.008 0.372 0.036
#> SRR2431362 3 0.3780 0.801 0.148 0.016 0.832 0.004
#> SRR2431360 3 0.3730 0.799 0.144 0.016 0.836 0.004
#> SRR2431359 3 0.5441 0.696 0.332 0.016 0.644 0.008
#> SRR2431358 1 0.2197 0.708 0.928 0.000 0.048 0.024
#> SRR2431357 1 0.2101 0.742 0.928 0.000 0.060 0.012
#> SRR2431355 1 0.5237 0.620 0.708 0.020 0.260 0.012
#> SRR2431356 3 0.5247 0.725 0.296 0.016 0.680 0.008
#> SRR2431354 3 0.3790 0.805 0.164 0.016 0.820 0.000
#> SRR2431353 1 0.2413 0.720 0.916 0.000 0.064 0.020
#> SRR2431352 1 0.1938 0.711 0.936 0.000 0.052 0.012
#> SRR2431351 3 0.4317 0.795 0.196 0.016 0.784 0.004
#> SRR2431350 3 0.4854 0.777 0.240 0.016 0.736 0.008
#> SRR2431349 3 0.3972 0.805 0.164 0.016 0.816 0.004
#> SRR2431348 3 0.5316 0.707 0.308 0.016 0.668 0.008
#> SRR2431347 3 0.5402 0.676 0.324 0.016 0.652 0.008
#> SRR2431346 3 0.5311 0.668 0.328 0.012 0.652 0.008
#> SRR2431345 3 0.4114 0.805 0.164 0.016 0.812 0.008
#> SRR2431344 1 0.5375 0.582 0.672 0.020 0.300 0.008
#> SRR2431343 1 0.2486 0.698 0.920 0.004 0.048 0.028
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.2991 0.7408 0.860 0.012 0.120 0.004 0.004
#> SRR2431462 1 0.3753 0.7556 0.796 0.008 0.180 0.012 0.004
#> SRR2431461 1 0.5064 0.5881 0.608 0.012 0.360 0.012 0.008
#> SRR2431459 1 0.3920 0.7512 0.768 0.008 0.212 0.008 0.004
#> SRR2431460 1 0.3190 0.7187 0.860 0.008 0.108 0.016 0.008
#> SRR2431458 1 0.5450 0.4661 0.552 0.008 0.404 0.016 0.020
#> SRR2431457 1 0.3858 0.7496 0.760 0.008 0.224 0.008 0.000
#> SRR2431455 1 0.3659 0.7496 0.820 0.008 0.148 0.016 0.008
#> SRR2431456 1 0.3721 0.7398 0.816 0.008 0.148 0.024 0.004
#> SRR2431454 3 0.5973 0.5519 0.200 0.012 0.676 0.064 0.048
#> SRR2431453 1 0.3858 0.7498 0.760 0.008 0.224 0.008 0.000
#> SRR2431451 3 0.6170 0.5009 0.228 0.012 0.648 0.064 0.048
#> SRR2431452 3 0.4921 0.6326 0.068 0.012 0.780 0.096 0.044
#> SRR2431450 1 0.3362 0.7539 0.824 0.008 0.156 0.012 0.000
#> SRR2431449 1 0.3115 0.7335 0.856 0.008 0.120 0.012 0.004
#> SRR2431448 1 0.3888 0.7507 0.772 0.008 0.208 0.008 0.004
#> SRR2431446 1 0.4742 0.6342 0.644 0.012 0.332 0.008 0.004
#> SRR2431447 3 0.5848 -0.2591 0.468 0.012 0.472 0.028 0.020
#> SRR2431445 1 0.4130 0.7402 0.740 0.008 0.240 0.008 0.004
#> SRR2431444 3 0.5052 0.6159 0.052 0.012 0.768 0.116 0.052
#> SRR2431443 1 0.4890 0.6445 0.648 0.012 0.320 0.016 0.004
#> SRR2431442 1 0.3039 0.7449 0.856 0.012 0.124 0.004 0.004
#> SRR2431441 1 0.3659 0.7496 0.820 0.008 0.148 0.016 0.008
#> SRR2431440 3 0.6233 0.4974 0.228 0.012 0.644 0.064 0.052
#> SRR2431439 1 0.5748 0.4423 0.540 0.012 0.400 0.036 0.012
#> SRR2431438 1 0.3983 0.7498 0.760 0.008 0.220 0.008 0.004
#> SRR2431437 1 0.4764 0.7066 0.692 0.008 0.272 0.016 0.012
#> SRR2431436 3 0.3941 0.6815 0.032 0.012 0.840 0.076 0.040
#> SRR2431435 3 0.6077 0.5127 0.224 0.012 0.656 0.064 0.044
#> SRR2431434 1 0.3257 0.7468 0.844 0.012 0.132 0.008 0.004
#> SRR2431433 1 0.4010 0.7378 0.744 0.008 0.240 0.004 0.004
#> SRR2431432 1 0.3855 0.7513 0.776 0.008 0.204 0.008 0.004
#> SRR2431431 5 0.0963 0.0000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431430 1 0.6257 0.2513 0.468 0.012 0.448 0.040 0.032
#> SRR2431429 1 0.3500 0.7438 0.832 0.008 0.136 0.020 0.004
#> SRR2431428 1 0.2005 0.5615 0.924 0.000 0.016 0.056 0.004
#> SRR2431427 2 0.0290 0.9739 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431426 2 0.0798 0.9694 0.000 0.976 0.008 0.016 0.000
#> SRR2431425 2 0.0963 0.9621 0.000 0.964 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431424 2 0.0290 0.9742 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431423 2 0.0162 0.9744 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431422 2 0.0404 0.9728 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431421 2 0.0693 0.9699 0.000 0.980 0.008 0.012 0.000
#> SRR2431420 2 0.0609 0.9707 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431419 2 0.0771 0.9731 0.000 0.976 0.004 0.020 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0510 0.9730 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431416 2 0.0609 0.9731 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431415 2 0.0404 0.9735 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431414 2 0.0798 0.9700 0.000 0.976 0.008 0.016 0.000
#> SRR2431413 2 0.1012 0.9617 0.000 0.968 0.020 0.012 0.000
#> SRR2431412 2 0.0609 0.9713 0.000 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431411 3 0.4707 0.5864 0.004 0.052 0.784 0.112 0.048
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.6390 0.0000 0.264 0.028 0.084 0.608 0.016
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.1117 0.9618 0.000 0.964 0.020 0.016 0.000
#> SRR2431406 2 0.0162 0.9744 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431404 2 0.0794 0.9688 0.000 0.972 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.1671 0.9277 0.000 0.924 0.000 0.076 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0324 0.9744 0.000 0.992 0.004 0.004 0.000
#> SRR2431399 2 0.0566 0.9730 0.000 0.984 0.004 0.012 0.000
#> SRR2431398 2 0.0290 0.9739 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431397 2 0.0162 0.9744 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431396 2 0.0671 0.9714 0.000 0.980 0.004 0.016 0.000
#> SRR2431395 2 0.0451 0.9726 0.000 0.988 0.004 0.008 0.000
#> SRR2431394 2 0.0693 0.9711 0.000 0.980 0.008 0.012 0.000
#> SRR2431393 2 0.0404 0.9727 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431392 2 0.0451 0.9726 0.000 0.988 0.004 0.008 0.000
#> SRR2431391 2 0.0290 0.9739 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431390 2 0.0671 0.9739 0.000 0.980 0.004 0.016 0.000
#> SRR2431389 2 0.0703 0.9680 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431388 2 0.0404 0.9739 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431387 2 0.4384 0.7248 0.020 0.764 0.008 0.192 0.016
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4863 0.6286 0.000 0.740 0.176 0.064 0.020
#> SRR2431383 2 0.2053 0.9170 0.000 0.924 0.048 0.024 0.004
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9745 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0566 0.9740 0.000 0.984 0.004 0.012 0.000
#> SRR2431381 2 0.0510 0.9722 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431380 1 0.2005 0.5615 0.924 0.000 0.016 0.056 0.004
#> SRR2431379 3 0.3342 0.7413 0.136 0.008 0.836 0.020 0.000
#> SRR2431378 3 0.5626 0.5494 0.232 0.004 0.640 0.124 0.000
#> SRR2431376 3 0.6415 0.0565 0.400 0.000 0.428 0.172 0.000
#> SRR2431377 1 0.4558 0.5628 0.740 0.000 0.180 0.080 0.000
#> SRR2431375 3 0.1404 0.7547 0.028 0.008 0.956 0.004 0.004
#> SRR2431374 1 0.3375 0.6616 0.840 0.000 0.104 0.056 0.000
#> SRR2431372 3 0.2924 0.7114 0.016 0.008 0.892 0.052 0.032
#> SRR2431371 1 0.6439 0.0629 0.448 0.000 0.372 0.180 0.000
#> SRR2431373 3 0.2275 0.7487 0.032 0.008 0.924 0.016 0.020
#> SRR2431370 3 0.3294 0.7457 0.124 0.008 0.844 0.024 0.000
#> SRR2431369 3 0.6260 0.1453 0.372 0.000 0.476 0.152 0.000
#> SRR2431368 3 0.3155 0.7478 0.120 0.008 0.852 0.020 0.000
#> SRR2431367 3 0.3732 0.7291 0.148 0.008 0.812 0.032 0.000
#> SRR2431366 1 0.6114 0.3475 0.564 0.000 0.244 0.192 0.000
#> SRR2431365 1 0.5958 0.2957 0.592 0.000 0.208 0.200 0.000
#> SRR2431364 3 0.2199 0.7394 0.020 0.008 0.928 0.020 0.024
#> SRR2431363 3 0.1153 0.7529 0.024 0.008 0.964 0.004 0.000
#> SRR2431361 3 0.6466 0.1695 0.360 0.004 0.472 0.164 0.000
#> SRR2431362 3 0.1785 0.7481 0.024 0.008 0.944 0.016 0.008
#> SRR2431360 3 0.1692 0.7452 0.020 0.008 0.948 0.016 0.008
#> SRR2431359 3 0.4156 0.7131 0.172 0.012 0.784 0.028 0.004
#> SRR2431358 1 0.2152 0.5844 0.920 0.000 0.032 0.044 0.004
#> SRR2431357 1 0.3375 0.6616 0.840 0.000 0.104 0.056 0.000
#> SRR2431355 1 0.5698 0.5486 0.596 0.008 0.324 0.068 0.004
#> SRR2431356 3 0.3689 0.7320 0.144 0.008 0.816 0.032 0.000
#> SRR2431354 3 0.1369 0.7546 0.028 0.008 0.956 0.008 0.000
#> SRR2431353 1 0.2438 0.6208 0.900 0.000 0.060 0.040 0.000
#> SRR2431352 1 0.2446 0.5952 0.900 0.000 0.044 0.056 0.000
#> SRR2431351 3 0.1988 0.7542 0.048 0.008 0.928 0.016 0.000
#> SRR2431350 3 0.2748 0.7580 0.096 0.008 0.880 0.016 0.000
#> SRR2431349 3 0.1314 0.7542 0.024 0.008 0.960 0.004 0.004
#> SRR2431348 3 0.3815 0.7217 0.156 0.008 0.804 0.032 0.000
#> SRR2431347 3 0.4049 0.7076 0.164 0.008 0.788 0.040 0.000
#> SRR2431346 3 0.4000 0.7053 0.164 0.004 0.788 0.044 0.000
#> SRR2431345 3 0.1441 0.7544 0.024 0.008 0.956 0.008 0.004
#> SRR2431344 1 0.5322 0.5627 0.596 0.008 0.356 0.036 0.004
#> SRR2431343 1 0.2005 0.5615 0.924 0.000 0.016 0.056 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.2301 0.7720 0.884 0.000 0.096 0.020 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.3158 0.7794 0.812 0.000 0.164 0.020 0.004 0.000
#> SRR2431461 1 0.4528 0.6410 0.632 0.000 0.328 0.024 0.016 0.000
#> SRR2431459 1 0.3479 0.7763 0.796 0.000 0.172 0.020 0.004 0.008
#> SRR2431460 1 0.2825 0.7532 0.876 0.000 0.076 0.024 0.008 0.016
#> SRR2431458 1 0.4963 0.5384 0.568 0.000 0.376 0.028 0.028 0.000
#> SRR2431457 1 0.3667 0.7725 0.776 0.000 0.184 0.032 0.008 0.000
#> SRR2431455 1 0.3010 0.7778 0.836 0.000 0.132 0.028 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.3781 0.7620 0.812 0.000 0.116 0.036 0.008 0.028
#> SRR2431454 3 0.5378 0.4546 0.224 0.000 0.620 0.012 0.144 0.000
#> SRR2431453 1 0.3761 0.7730 0.764 0.000 0.196 0.032 0.008 0.000
#> SRR2431451 3 0.5530 0.3885 0.260 0.000 0.588 0.012 0.140 0.000
#> SRR2431452 3 0.4368 0.5512 0.088 0.000 0.708 0.000 0.204 0.000
#> SRR2431450 1 0.2892 0.7799 0.840 0.000 0.136 0.020 0.004 0.000
#> SRR2431449 1 0.2518 0.7642 0.880 0.000 0.092 0.012 0.000 0.016
#> SRR2431448 1 0.3479 0.7761 0.796 0.000 0.172 0.020 0.004 0.008
#> SRR2431446 1 0.4470 0.6820 0.656 0.000 0.300 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431447 1 0.5323 0.3650 0.496 0.000 0.424 0.016 0.064 0.000
#> SRR2431445 1 0.3888 0.7623 0.756 0.000 0.200 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431444 3 0.4876 0.5332 0.088 0.000 0.688 0.020 0.204 0.000
#> SRR2431443 1 0.4416 0.6892 0.668 0.000 0.288 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431442 1 0.2445 0.7742 0.872 0.000 0.108 0.020 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.3010 0.7778 0.836 0.000 0.132 0.028 0.000 0.004
#> SRR2431440 3 0.5627 0.3874 0.256 0.000 0.584 0.016 0.144 0.000
#> SRR2431439 1 0.5157 0.5279 0.556 0.000 0.376 0.036 0.032 0.000
#> SRR2431438 1 0.3730 0.7718 0.768 0.000 0.192 0.032 0.008 0.000
#> SRR2431437 1 0.4101 0.7441 0.728 0.000 0.232 0.024 0.012 0.004
#> SRR2431436 3 0.3525 0.6059 0.032 0.004 0.784 0.000 0.180 0.000
#> SRR2431435 3 0.5479 0.4006 0.256 0.000 0.596 0.012 0.136 0.000
#> SRR2431434 1 0.2573 0.7750 0.864 0.000 0.112 0.024 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.3673 0.7626 0.764 0.000 0.204 0.024 0.008 0.000
#> SRR2431432 1 0.3369 0.7774 0.800 0.000 0.172 0.020 0.004 0.004
#> SRR2431431 5 0.3359 0.0000 0.000 0.000 0.012 0.196 0.784 0.008
#> SRR2431430 1 0.5466 0.3764 0.488 0.000 0.424 0.024 0.064 0.000
#> SRR2431429 1 0.2854 0.7707 0.860 0.000 0.108 0.016 0.004 0.012
#> SRR2431428 1 0.3144 0.6203 0.852 0.000 0.012 0.096 0.008 0.032
#> SRR2431427 2 0.0260 0.9721 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0810 0.9684 0.000 0.976 0.004 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431425 2 0.0993 0.9618 0.000 0.964 0.000 0.024 0.000 0.012
#> SRR2431424 2 0.0291 0.9725 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431423 2 0.0146 0.9725 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0508 0.9713 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR2431421 2 0.0810 0.9672 0.000 0.976 0.004 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431420 2 0.0717 0.9687 0.000 0.976 0.000 0.016 0.000 0.008
#> SRR2431419 2 0.0692 0.9717 0.000 0.976 0.000 0.020 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0458 0.9715 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0717 0.9708 0.000 0.976 0.000 0.016 0.000 0.008
#> SRR2431415 2 0.0363 0.9720 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0810 0.9690 0.000 0.976 0.004 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431413 2 0.1242 0.9562 0.000 0.960 0.012 0.012 0.008 0.008
#> SRR2431412 2 0.0622 0.9704 0.000 0.980 0.000 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431411 3 0.4732 0.5346 0.016 0.040 0.716 0.024 0.204 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 6 0.1946 0.0000 0.072 0.000 0.012 0.004 0.000 0.912
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.1425 0.9553 0.000 0.952 0.012 0.020 0.008 0.008
#> SRR2431406 2 0.0260 0.9724 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0909 0.9659 0.000 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> SRR2431403 2 0.0260 0.9726 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.2046 0.9130 0.000 0.908 0.000 0.060 0.000 0.032
#> SRR2431401 2 0.0146 0.9726 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0291 0.9726 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431399 2 0.0520 0.9713 0.000 0.984 0.000 0.008 0.000 0.008
#> SRR2431398 2 0.0260 0.9721 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0146 0.9725 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0665 0.9699 0.000 0.980 0.000 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431395 2 0.0436 0.9711 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR2431394 2 0.0810 0.9699 0.000 0.976 0.004 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431393 2 0.0436 0.9711 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR2431392 2 0.0551 0.9701 0.000 0.984 0.000 0.008 0.004 0.004
#> SRR2431391 2 0.0363 0.9719 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0603 0.9723 0.000 0.980 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR2431389 2 0.0806 0.9648 0.000 0.972 0.000 0.020 0.000 0.008
#> SRR2431388 2 0.0436 0.9722 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR2431387 2 0.4528 0.6678 0.008 0.724 0.000 0.084 0.004 0.180
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4553 0.6365 0.000 0.736 0.148 0.008 0.100 0.008
#> SRR2431383 2 0.2364 0.9072 0.008 0.912 0.036 0.012 0.024 0.008
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9724 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0508 0.9724 0.000 0.984 0.000 0.012 0.000 0.004
#> SRR2431381 2 0.0603 0.9703 0.000 0.980 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR2431380 1 0.3144 0.6203 0.852 0.000 0.012 0.096 0.008 0.032
#> SRR2431379 3 0.2494 0.6303 0.016 0.000 0.864 0.120 0.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.4203 0.0721 0.032 0.000 0.652 0.316 0.000 0.000
#> SRR2431376 4 0.4886 0.6578 0.060 0.000 0.432 0.508 0.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.5894 0.1341 0.536 0.000 0.176 0.276 0.004 0.008
#> SRR2431375 3 0.0692 0.6991 0.020 0.000 0.976 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431374 1 0.3958 0.6626 0.780 0.000 0.084 0.128 0.004 0.004
#> SRR2431372 3 0.3016 0.6506 0.012 0.000 0.836 0.016 0.136 0.000
#> SRR2431371 4 0.5029 0.7602 0.080 0.000 0.376 0.544 0.000 0.000
#> SRR2431373 3 0.2196 0.6924 0.020 0.000 0.908 0.016 0.056 0.000
#> SRR2431370 3 0.2404 0.6366 0.016 0.000 0.872 0.112 0.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.4856 -0.5885 0.056 0.000 0.480 0.464 0.000 0.000
#> SRR2431368 3 0.2445 0.6437 0.020 0.000 0.872 0.108 0.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.2783 0.5986 0.016 0.000 0.836 0.148 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.5196 0.7582 0.144 0.000 0.252 0.604 0.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.5243 0.6918 0.164 0.000 0.208 0.624 0.004 0.000
#> SRR2431364 3 0.1820 0.6897 0.012 0.000 0.924 0.008 0.056 0.000
#> SRR2431363 3 0.0951 0.6995 0.020 0.000 0.968 0.004 0.008 0.000
#> SRR2431361 3 0.4705 -0.6168 0.044 0.000 0.484 0.472 0.000 0.000
#> SRR2431362 3 0.1245 0.6964 0.016 0.000 0.952 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431360 3 0.1225 0.6942 0.012 0.000 0.952 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431359 3 0.3615 0.6153 0.060 0.000 0.796 0.140 0.004 0.000
#> SRR2431358 1 0.3589 0.6160 0.824 0.000 0.024 0.112 0.008 0.032
#> SRR2431357 1 0.3958 0.6626 0.780 0.000 0.084 0.128 0.004 0.004
#> SRR2431355 1 0.6172 0.2060 0.472 0.000 0.312 0.200 0.016 0.000
#> SRR2431356 3 0.2704 0.6089 0.016 0.000 0.844 0.140 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0603 0.6989 0.016 0.000 0.980 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431353 1 0.4026 0.6299 0.800 0.000 0.052 0.108 0.008 0.032
#> SRR2431352 1 0.4222 0.5874 0.772 0.000 0.048 0.148 0.008 0.024
#> SRR2431351 3 0.1410 0.6826 0.008 0.000 0.944 0.044 0.004 0.000
#> SRR2431350 3 0.2006 0.6675 0.016 0.000 0.904 0.080 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0622 0.6986 0.012 0.000 0.980 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431348 3 0.2859 0.5874 0.016 0.000 0.828 0.156 0.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.2946 0.5629 0.012 0.000 0.812 0.176 0.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.3245 0.5607 0.028 0.000 0.800 0.172 0.000 0.000
#> SRR2431345 3 0.0870 0.6991 0.012 0.000 0.972 0.004 0.012 0.000
#> SRR2431344 1 0.5604 0.5333 0.548 0.000 0.332 0.100 0.020 0.000
#> SRR2431343 1 0.3144 0.6203 0.852 0.000 0.012 0.096 0.008 0.032
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.382 0.905 0.925 0.4770 0.525 0.525
#> 3 3 0.950 0.938 0.933 0.3680 0.809 0.636
#> 4 4 0.801 0.829 0.859 0.1049 1.000 1.000
#> 5 5 0.734 0.544 0.773 0.0551 0.933 0.802
#> 6 6 0.725 0.636 0.716 0.0422 0.875 0.567
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
#> SRR2431463 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431462 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431461 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431459 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431460 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431458 1 0.2043 0.870 0.968 0.032
#> SRR2431457 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431455 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431456 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431454 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431453 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431451 1 0.5059 0.865 0.888 0.112
#> SRR2431452 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431450 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431449 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431448 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431446 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431447 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431445 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431444 1 0.5946 0.857 0.856 0.144
#> SRR2431443 1 0.5294 0.860 0.880 0.120
#> SRR2431442 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431441 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431440 1 0.5294 0.867 0.880 0.120
#> SRR2431439 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431438 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431437 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431436 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431435 1 0.4690 0.868 0.900 0.100
#> SRR2431434 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431433 1 0.6048 0.853 0.852 0.148
#> SRR2431432 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431431 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431430 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431429 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431428 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431427 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.7883 0.761 0.764 0.236
#> SRR2431409 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.7056 0.820 0.808 0.192
#> SRR2431408 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.6048 0.799 0.148 0.852
#> SRR2431383 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.993 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.4939 0.856 0.108 0.892
#> SRR2431379 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431378 1 0.5629 0.861 0.868 0.132
#> SRR2431376 1 0.2236 0.871 0.964 0.036
#> SRR2431377 1 0.0376 0.867 0.996 0.004
#> SRR2431375 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431374 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431372 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431371 1 0.0672 0.867 0.992 0.008
#> SRR2431373 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431370 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431369 1 0.0672 0.867 0.992 0.008
#> SRR2431368 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431367 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431366 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431365 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431364 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431363 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431361 1 0.2778 0.871 0.952 0.048
#> SRR2431362 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431360 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431359 1 0.4690 0.868 0.900 0.100
#> SRR2431358 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431357 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431355 1 0.0672 0.868 0.992 0.008
#> SRR2431356 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431354 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431353 1 0.1414 0.870 0.980 0.020
#> SRR2431352 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
#> SRR2431351 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431350 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431349 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431348 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431347 1 0.5629 0.861 0.868 0.132
#> SRR2431346 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431345 1 0.6048 0.855 0.852 0.148
#> SRR2431344 1 0.0376 0.867 0.996 0.004
#> SRR2431343 1 0.6148 0.851 0.848 0.152
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431462 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431461 1 0.2772 0.887 0.916 0.004 0.080
#> SRR2431459 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431460 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431458 1 0.5656 0.620 0.712 0.004 0.284
#> SRR2431457 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431455 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431456 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431454 3 0.3445 0.989 0.088 0.016 0.896
#> SRR2431453 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431451 3 0.3377 0.986 0.092 0.012 0.896
#> SRR2431452 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431450 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431449 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431448 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431446 1 0.3983 0.824 0.852 0.004 0.144
#> SRR2431447 1 0.5845 0.572 0.688 0.004 0.308
#> SRR2431445 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431444 3 0.3445 0.989 0.088 0.016 0.896
#> SRR2431443 1 0.0848 0.939 0.984 0.008 0.008
#> SRR2431442 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431441 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431440 1 0.6543 0.459 0.640 0.016 0.344
#> SRR2431439 1 0.3030 0.876 0.904 0.004 0.092
#> SRR2431438 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431437 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431436 3 0.3445 0.989 0.088 0.016 0.896
#> SRR2431435 3 0.3295 0.982 0.096 0.008 0.896
#> SRR2431434 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431433 1 0.0829 0.941 0.984 0.012 0.004
#> SRR2431432 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431431 1 0.4842 0.717 0.776 0.000 0.224
#> SRR2431430 1 0.5070 0.721 0.772 0.004 0.224
#> SRR2431429 1 0.0747 0.942 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431428 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431427 2 0.0237 0.965 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431426 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431425 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.2356 0.957 0.000 0.928 0.072
#> SRR2431423 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.2066 0.959 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431421 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431420 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431418 2 0.0592 0.966 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431417 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.2537 0.955 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431415 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431413 2 0.2625 0.953 0.000 0.916 0.084
#> SRR2431412 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.1129 0.892 0.004 0.020 0.976
#> SRR2431409 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.2339 0.913 0.940 0.048 0.012
#> SRR2431408 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431405 2 0.2625 0.953 0.000 0.916 0.084
#> SRR2431406 2 0.0237 0.966 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431404 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431403 2 0.0424 0.966 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431402 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0747 0.965 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431399 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431398 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431395 2 0.2165 0.958 0.000 0.936 0.064
#> SRR2431394 2 0.2448 0.955 0.000 0.924 0.076
#> SRR2431393 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431392 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431391 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431389 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.2537 0.954 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431387 2 0.0237 0.965 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431386 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.6274 0.343 0.000 0.544 0.456
#> SRR2431383 2 0.2625 0.953 0.000 0.916 0.084
#> SRR2431384 2 0.0000 0.966 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0892 0.965 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431381 2 0.0424 0.966 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431380 2 0.0848 0.956 0.008 0.984 0.008
#> SRR2431379 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431378 3 0.3445 0.989 0.088 0.016 0.896
#> SRR2431376 3 0.2878 0.974 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431377 1 0.1267 0.934 0.972 0.004 0.024
#> SRR2431375 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431374 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431372 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431371 3 0.2878 0.974 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431373 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431370 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431369 3 0.2878 0.974 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431368 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431367 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431366 1 0.1129 0.936 0.976 0.004 0.020
#> SRR2431365 1 0.1129 0.936 0.976 0.004 0.020
#> SRR2431364 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431363 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431361 3 0.2878 0.974 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431362 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431360 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431359 3 0.3295 0.982 0.096 0.008 0.896
#> SRR2431358 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431357 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431355 1 0.1129 0.936 0.976 0.004 0.020
#> SRR2431356 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431354 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431353 1 0.1129 0.936 0.976 0.004 0.020
#> SRR2431352 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431351 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431350 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431349 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431348 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431347 3 0.3445 0.989 0.088 0.016 0.896
#> SRR2431346 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431345 3 0.3502 0.991 0.084 0.020 0.896
#> SRR2431344 1 0.5480 0.663 0.732 0.004 0.264
#> SRR2431343 1 0.1170 0.940 0.976 0.016 0.008
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.1792 0.827 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR2431462 1 0.0000 0.828 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431461 1 0.4127 0.754 0.824 0.000 0.052 NA
#> SRR2431459 1 0.0188 0.827 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431460 1 0.1474 0.828 0.948 0.000 0.000 NA
#> SRR2431458 1 0.5574 0.656 0.728 0.000 0.148 NA
#> SRR2431457 1 0.0000 0.828 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431455 1 0.1792 0.827 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR2431456 1 0.0188 0.828 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431454 3 0.4188 0.820 0.064 0.000 0.824 NA
#> SRR2431453 1 0.0336 0.827 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431451 3 0.6706 0.476 0.288 0.000 0.588 NA
#> SRR2431452 3 0.2915 0.872 0.028 0.000 0.892 NA
#> SRR2431450 1 0.1792 0.827 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR2431449 1 0.1474 0.828 0.948 0.000 0.000 NA
#> SRR2431448 1 0.0188 0.827 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431446 1 0.4282 0.748 0.816 0.000 0.060 NA
#> SRR2431447 1 0.5792 0.629 0.708 0.000 0.168 NA
#> SRR2431445 1 0.0188 0.827 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431444 3 0.2706 0.878 0.020 0.000 0.900 NA
#> SRR2431443 1 0.0188 0.827 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431442 1 0.1792 0.827 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR2431441 1 0.1557 0.828 0.944 0.000 0.000 NA
#> SRR2431440 1 0.5874 0.624 0.700 0.000 0.176 NA
#> SRR2431439 1 0.4123 0.757 0.820 0.000 0.044 NA
#> SRR2431438 1 0.0000 0.828 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431437 1 0.2647 0.787 0.880 0.000 0.000 NA
#> SRR2431436 3 0.2473 0.882 0.012 0.000 0.908 NA
#> SRR2431435 3 0.5480 0.727 0.140 0.000 0.736 NA
#> SRR2431434 1 0.1792 0.827 0.932 0.000 0.000 NA
#> SRR2431433 1 0.0921 0.821 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR2431432 1 0.0188 0.827 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431431 1 0.5998 0.644 0.668 0.000 0.092 NA
#> SRR2431430 1 0.5051 0.706 0.768 0.000 0.100 NA
#> SRR2431429 1 0.1389 0.828 0.952 0.000 0.000 NA
#> SRR2431428 1 0.4866 0.703 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR2431427 2 0.1004 0.895 0.000 0.972 0.004 NA
#> SRR2431426 2 0.4164 0.854 0.000 0.736 0.000 NA
#> SRR2431425 2 0.1305 0.891 0.000 0.960 0.004 NA
#> SRR2431424 2 0.4072 0.857 0.000 0.748 0.000 NA
#> SRR2431423 2 0.0524 0.896 0.000 0.988 0.004 NA
#> SRR2431422 2 0.3726 0.867 0.000 0.788 0.000 NA
#> SRR2431421 2 0.4134 0.853 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR2431420 2 0.1305 0.893 0.000 0.960 0.004 NA
#> SRR2431419 2 0.1004 0.898 0.000 0.972 0.004 NA
#> SRR2431418 2 0.1637 0.896 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR2431417 2 0.0657 0.896 0.000 0.984 0.004 NA
#> SRR2431416 2 0.4313 0.855 0.000 0.736 0.004 NA
#> SRR2431415 2 0.1118 0.891 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR2431414 2 0.4164 0.853 0.000 0.736 0.000 NA
#> SRR2431413 2 0.4222 0.850 0.000 0.728 0.000 NA
#> SRR2431412 2 0.0524 0.896 0.000 0.988 0.004 NA
#> SRR2431411 3 0.0336 0.918 0.000 0.000 0.992 NA
#> SRR2431409 2 0.0817 0.893 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431410 1 0.5940 0.730 0.640 0.052 0.004 NA
#> SRR2431408 2 0.0817 0.893 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431407 2 0.1022 0.891 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431405 2 0.4222 0.850 0.000 0.728 0.000 NA
#> SRR2431406 2 0.0592 0.896 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431404 2 0.4164 0.856 0.000 0.736 0.000 NA
#> SRR2431403 2 0.0921 0.897 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR2431402 2 0.1305 0.891 0.000 0.960 0.004 NA
#> SRR2431401 2 0.1118 0.897 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR2431400 2 0.1302 0.897 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR2431399 2 0.4134 0.853 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR2431398 2 0.0657 0.897 0.000 0.984 0.004 NA
#> SRR2431397 2 0.1109 0.897 0.000 0.968 0.004 NA
#> SRR2431396 2 0.4134 0.853 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR2431395 2 0.3528 0.874 0.000 0.808 0.000 NA
#> SRR2431394 2 0.4040 0.859 0.000 0.752 0.000 NA
#> SRR2431393 2 0.4103 0.855 0.000 0.744 0.000 NA
#> SRR2431392 2 0.4134 0.853 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR2431391 2 0.0336 0.896 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431390 2 0.4134 0.853 0.000 0.740 0.000 NA
#> SRR2431389 2 0.1109 0.897 0.000 0.968 0.004 NA
#> SRR2431388 2 0.4103 0.855 0.000 0.744 0.000 NA
#> SRR2431387 2 0.1576 0.889 0.000 0.948 0.004 NA
#> SRR2431386 2 0.0817 0.893 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431385 2 0.7692 0.468 0.000 0.456 0.272 NA
#> SRR2431383 2 0.4222 0.850 0.000 0.728 0.000 NA
#> SRR2431384 2 0.0817 0.893 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431382 2 0.1792 0.893 0.000 0.932 0.000 NA
#> SRR2431381 2 0.0817 0.897 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431380 2 0.1118 0.890 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR2431379 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431378 3 0.2271 0.896 0.008 0.000 0.916 NA
#> SRR2431376 3 0.5040 0.642 0.008 0.000 0.628 NA
#> SRR2431377 1 0.5163 0.656 0.516 0.000 0.004 NA
#> SRR2431375 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431374 1 0.4866 0.703 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR2431372 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431371 3 0.5172 0.594 0.008 0.000 0.588 NA
#> SRR2431373 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431370 3 0.0804 0.921 0.008 0.000 0.980 NA
#> SRR2431369 3 0.4877 0.682 0.008 0.000 0.664 NA
#> SRR2431368 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431367 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431366 1 0.4994 0.659 0.520 0.000 0.000 NA
#> SRR2431365 1 0.4994 0.659 0.520 0.000 0.000 NA
#> SRR2431364 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431363 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431361 3 0.4539 0.739 0.008 0.000 0.720 NA
#> SRR2431362 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431360 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431359 3 0.1807 0.907 0.008 0.000 0.940 NA
#> SRR2431358 1 0.4866 0.703 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR2431357 1 0.4866 0.703 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR2431355 1 0.4907 0.701 0.580 0.000 0.000 NA
#> SRR2431356 3 0.0804 0.921 0.008 0.000 0.980 NA
#> SRR2431354 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431353 1 0.4790 0.723 0.620 0.000 0.000 NA
#> SRR2431352 1 0.4898 0.698 0.584 0.000 0.000 NA
#> SRR2431351 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431350 3 0.0804 0.921 0.008 0.000 0.980 NA
#> SRR2431349 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431348 3 0.0804 0.921 0.008 0.000 0.980 NA
#> SRR2431347 3 0.1151 0.917 0.008 0.000 0.968 NA
#> SRR2431346 3 0.1890 0.905 0.008 0.000 0.936 NA
#> SRR2431345 3 0.0336 0.923 0.008 0.000 0.992 NA
#> SRR2431344 1 0.6936 0.595 0.564 0.000 0.144 NA
#> SRR2431343 1 0.4866 0.703 0.596 0.000 0.000 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.2645 0.70291 0.888 0.000 0.000 0.044 0.068
#> SRR2431462 1 0.0609 0.74631 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431461 1 0.4616 0.63251 0.752 0.000 0.016 0.052 0.180
#> SRR2431459 1 0.0000 0.74883 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.2719 0.70829 0.884 0.000 0.000 0.048 0.068
#> SRR2431458 1 0.6071 0.53642 0.660 0.000 0.108 0.052 0.180
#> SRR2431457 1 0.0510 0.74728 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431455 1 0.2645 0.70291 0.888 0.000 0.000 0.044 0.068
#> SRR2431456 1 0.0693 0.74760 0.980 0.000 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431454 3 0.5864 0.60426 0.088 0.000 0.676 0.052 0.184
#> SRR2431453 1 0.0579 0.74836 0.984 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431451 3 0.7424 0.11762 0.336 0.000 0.428 0.052 0.184
#> SRR2431452 3 0.2956 0.81342 0.012 0.000 0.872 0.020 0.096
#> SRR2431450 1 0.2580 0.70596 0.892 0.000 0.000 0.044 0.064
#> SRR2431449 1 0.2645 0.70291 0.888 0.000 0.000 0.044 0.068
#> SRR2431448 1 0.0000 0.74883 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.4971 0.62196 0.740 0.000 0.040 0.048 0.172
#> SRR2431447 1 0.6102 0.53251 0.656 0.000 0.108 0.052 0.184
#> SRR2431445 1 0.0290 0.74842 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431444 3 0.3043 0.80702 0.008 0.000 0.864 0.024 0.104
#> SRR2431443 1 0.0771 0.74626 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> SRR2431442 1 0.2580 0.70596 0.892 0.000 0.000 0.044 0.064
#> SRR2431441 1 0.2504 0.70892 0.896 0.000 0.000 0.040 0.064
#> SRR2431440 1 0.5963 0.54988 0.668 0.000 0.096 0.052 0.184
#> SRR2431439 1 0.4481 0.63738 0.760 0.000 0.012 0.052 0.176
#> SRR2431438 1 0.0510 0.74728 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431437 1 0.3821 0.66770 0.800 0.000 0.000 0.052 0.148
#> SRR2431436 3 0.2900 0.80697 0.000 0.000 0.864 0.028 0.108
#> SRR2431435 3 0.6871 0.43311 0.196 0.000 0.568 0.052 0.184
#> SRR2431434 1 0.2580 0.70596 0.892 0.000 0.000 0.044 0.064
#> SRR2431433 1 0.1357 0.73619 0.948 0.000 0.000 0.004 0.048
#> SRR2431432 1 0.0000 0.74883 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.7112 0.35460 0.480 0.000 0.036 0.184 0.300
#> SRR2431430 1 0.5751 0.57825 0.684 0.000 0.060 0.068 0.188
#> SRR2431429 1 0.2514 0.70855 0.896 0.000 0.000 0.044 0.060
#> SRR2431428 1 0.6099 -0.49065 0.452 0.000 0.000 0.424 0.124
#> SRR2431427 2 0.1106 0.63305 0.000 0.964 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431426 2 0.4307 -0.07815 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500
#> SRR2431425 2 0.1444 0.63060 0.000 0.948 0.000 0.040 0.012
#> SRR2431424 2 0.4549 -0.00368 0.000 0.528 0.000 0.008 0.464
#> SRR2431423 2 0.0671 0.63783 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431422 2 0.4415 0.10241 0.000 0.604 0.000 0.008 0.388
#> SRR2431421 2 0.4452 -0.08010 0.000 0.500 0.000 0.004 0.496
#> SRR2431420 2 0.1568 0.63495 0.000 0.944 0.000 0.036 0.020
#> SRR2431419 2 0.2124 0.62447 0.000 0.916 0.000 0.028 0.056
#> SRR2431418 2 0.2438 0.62580 0.000 0.900 0.000 0.040 0.060
#> SRR2431417 2 0.1568 0.63477 0.000 0.944 0.000 0.036 0.020
#> SRR2431416 2 0.5039 -0.03611 0.000 0.512 0.000 0.032 0.456
#> SRR2431415 2 0.1648 0.62740 0.000 0.940 0.000 0.040 0.020
#> SRR2431414 2 0.4562 -0.07376 0.000 0.500 0.000 0.008 0.492
#> SRR2431413 2 0.4659 -0.07247 0.000 0.500 0.000 0.012 0.488
#> SRR2431412 2 0.1568 0.63594 0.000 0.944 0.000 0.036 0.020
#> SRR2431411 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.1386 0.63291 0.000 0.952 0.000 0.032 0.016
#> SRR2431410 1 0.7201 -0.37778 0.416 0.124 0.000 0.400 0.060
#> SRR2431408 2 0.1661 0.63297 0.000 0.940 0.000 0.036 0.024
#> SRR2431407 2 0.1597 0.63262 0.000 0.940 0.000 0.048 0.012
#> SRR2431405 2 0.4562 -0.07432 0.000 0.500 0.000 0.008 0.492
#> SRR2431406 2 0.1485 0.64014 0.000 0.948 0.000 0.020 0.032
#> SRR2431404 2 0.4867 -0.00216 0.000 0.544 0.000 0.024 0.432
#> SRR2431403 2 0.2149 0.63225 0.000 0.916 0.000 0.036 0.048
#> SRR2431402 2 0.1648 0.62577 0.000 0.940 0.000 0.040 0.020
#> SRR2431401 2 0.2228 0.63113 0.000 0.912 0.000 0.040 0.048
#> SRR2431400 2 0.2473 0.62223 0.000 0.896 0.000 0.032 0.072
#> SRR2431399 2 0.4307 -0.07815 0.000 0.500 0.000 0.000 0.500
#> SRR2431398 2 0.1568 0.63610 0.000 0.944 0.000 0.020 0.036
#> SRR2431397 2 0.1579 0.63458 0.000 0.944 0.000 0.032 0.024
#> SRR2431396 2 0.4452 -0.08010 0.000 0.500 0.000 0.004 0.496
#> SRR2431395 2 0.4608 0.27739 0.000 0.640 0.000 0.024 0.336
#> SRR2431394 2 0.4446 -0.02947 0.000 0.520 0.000 0.004 0.476
#> SRR2431393 2 0.4450 -0.06400 0.000 0.508 0.000 0.004 0.488
#> SRR2431392 2 0.4451 -0.07018 0.000 0.504 0.000 0.004 0.492
#> SRR2431391 2 0.0404 0.64017 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431390 2 0.4562 -0.07271 0.000 0.500 0.000 0.008 0.492
#> SRR2431389 2 0.2153 0.62686 0.000 0.916 0.000 0.040 0.044
#> SRR2431388 2 0.4448 -0.05367 0.000 0.516 0.000 0.004 0.480
#> SRR2431387 2 0.1893 0.61465 0.000 0.928 0.000 0.048 0.024
#> SRR2431386 2 0.1568 0.63439 0.000 0.944 0.000 0.036 0.020
#> SRR2431385 5 0.6385 0.00000 0.000 0.296 0.200 0.000 0.504
#> SRR2431383 2 0.4659 -0.07666 0.000 0.500 0.000 0.012 0.488
#> SRR2431384 2 0.1579 0.63408 0.000 0.944 0.000 0.032 0.024
#> SRR2431382 2 0.3229 0.57987 0.000 0.840 0.000 0.032 0.128
#> SRR2431381 2 0.1300 0.64148 0.000 0.956 0.000 0.016 0.028
#> SRR2431380 2 0.1725 0.62320 0.000 0.936 0.000 0.044 0.020
#> SRR2431379 3 0.0404 0.89083 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431378 3 0.3810 0.74456 0.000 0.000 0.788 0.176 0.036
#> SRR2431376 4 0.5028 0.09322 0.000 0.000 0.400 0.564 0.036
#> SRR2431377 4 0.3884 0.65485 0.288 0.000 0.000 0.708 0.004
#> SRR2431375 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.6060 0.57782 0.384 0.000 0.000 0.492 0.124
#> SRR2431372 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.4880 0.21847 0.000 0.000 0.348 0.616 0.036
#> SRR2431373 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0898 0.88631 0.000 0.000 0.972 0.008 0.020
#> SRR2431369 4 0.5148 -0.01016 0.000 0.000 0.432 0.528 0.040
#> SRR2431368 3 0.0404 0.89083 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431367 3 0.0510 0.88997 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431366 4 0.4003 0.65565 0.288 0.000 0.000 0.704 0.008
#> SRR2431365 4 0.3884 0.65617 0.288 0.000 0.000 0.708 0.004
#> SRR2431364 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.5096 0.20464 0.000 0.000 0.520 0.444 0.036
#> SRR2431362 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.2482 0.84077 0.000 0.000 0.892 0.084 0.024
#> SRR2431358 4 0.6094 0.57654 0.384 0.000 0.000 0.488 0.128
#> SRR2431357 4 0.6032 0.59476 0.368 0.000 0.000 0.508 0.124
#> SRR2431355 4 0.4718 0.61120 0.344 0.000 0.000 0.628 0.028
#> SRR2431356 3 0.0992 0.88498 0.000 0.000 0.968 0.008 0.024
#> SRR2431354 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.5010 0.58464 0.392 0.000 0.000 0.572 0.036
#> SRR2431352 4 0.5684 0.63002 0.340 0.000 0.000 0.564 0.096
#> SRR2431351 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0992 0.88498 0.000 0.000 0.968 0.008 0.024
#> SRR2431349 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.1082 0.88353 0.000 0.000 0.964 0.008 0.028
#> SRR2431347 3 0.2036 0.85958 0.000 0.000 0.920 0.056 0.024
#> SRR2431346 3 0.2848 0.82089 0.000 0.000 0.868 0.104 0.028
#> SRR2431345 3 0.0000 0.89262 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.7614 0.19496 0.472 0.000 0.084 0.256 0.188
#> SRR2431343 4 0.6060 0.57782 0.384 0.000 0.000 0.492 0.124
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 6 0.4761 0.971317 0.468 0.000 0.008 0.032 0.000 0.492
#> SRR2431462 1 0.3993 -0.560824 0.592 0.000 0.008 0.000 0.000 0.400
#> SRR2431461 1 0.0622 0.404737 0.980 0.000 0.012 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.4127 -0.543122 0.588 0.000 0.008 0.000 0.004 0.400
#> SRR2431460 6 0.5014 0.934373 0.468 0.000 0.008 0.028 0.012 0.484
#> SRR2431458 1 0.1180 0.412342 0.960 0.000 0.024 0.008 0.004 0.004
#> SRR2431457 1 0.4018 -0.584901 0.580 0.000 0.008 0.000 0.000 0.412
#> SRR2431455 6 0.4760 0.967000 0.464 0.000 0.008 0.032 0.000 0.496
#> SRR2431456 1 0.4440 -0.587792 0.556 0.000 0.008 0.000 0.016 0.420
#> SRR2431454 3 0.4310 0.340885 0.472 0.000 0.512 0.000 0.012 0.004
#> SRR2431453 1 0.4151 -0.546033 0.576 0.000 0.008 0.000 0.004 0.412
#> SRR2431451 1 0.3783 0.320735 0.752 0.000 0.220 0.008 0.012 0.008
#> SRR2431452 3 0.3420 0.685450 0.240 0.000 0.748 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431450 6 0.4821 0.966501 0.468 0.000 0.008 0.036 0.000 0.488
#> SRR2431449 6 0.4892 0.969277 0.472 0.000 0.008 0.032 0.004 0.484
#> SRR2431448 1 0.4109 -0.527523 0.596 0.000 0.008 0.000 0.004 0.392
#> SRR2431446 1 0.1036 0.409275 0.964 0.000 0.024 0.004 0.000 0.008
#> SRR2431447 1 0.1268 0.413783 0.952 0.000 0.036 0.008 0.004 0.000
#> SRR2431445 1 0.3955 -0.503297 0.608 0.000 0.008 0.000 0.000 0.384
#> SRR2431444 3 0.3541 0.663001 0.260 0.000 0.728 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431443 1 0.3847 -0.415070 0.644 0.000 0.008 0.000 0.000 0.348
#> SRR2431442 6 0.4760 0.969349 0.464 0.000 0.008 0.032 0.000 0.496
#> SRR2431441 6 0.4763 0.963328 0.480 0.000 0.008 0.032 0.000 0.480
#> SRR2431440 1 0.1812 0.411542 0.932 0.000 0.040 0.008 0.012 0.008
#> SRR2431439 1 0.1700 0.406938 0.936 0.000 0.024 0.012 0.000 0.028
#> SRR2431438 1 0.4018 -0.584901 0.580 0.000 0.008 0.000 0.000 0.412
#> SRR2431437 1 0.3056 0.231278 0.820 0.000 0.008 0.000 0.012 0.160
#> SRR2431436 3 0.3494 0.672228 0.252 0.000 0.736 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431435 1 0.4398 0.000608 0.600 0.000 0.376 0.008 0.012 0.004
#> SRR2431434 6 0.4763 0.967274 0.476 0.000 0.008 0.032 0.000 0.484
#> SRR2431433 1 0.3819 -0.387126 0.652 0.000 0.008 0.000 0.000 0.340
#> SRR2431432 1 0.4118 -0.526848 0.592 0.000 0.008 0.000 0.004 0.396
#> SRR2431431 1 0.6556 0.228142 0.508 0.000 0.008 0.048 0.156 0.280
#> SRR2431430 1 0.2180 0.408684 0.912 0.000 0.028 0.008 0.004 0.048
#> SRR2431429 6 0.4892 0.954420 0.476 0.000 0.008 0.032 0.004 0.480
#> SRR2431428 4 0.6213 0.530101 0.064 0.000 0.008 0.464 0.064 0.400
#> SRR2431427 2 0.2151 0.865788 0.000 0.912 0.000 0.016 0.024 0.048
#> SRR2431426 5 0.3804 0.931271 0.000 0.336 0.000 0.000 0.656 0.008
#> SRR2431425 2 0.1952 0.866985 0.000 0.920 0.000 0.016 0.012 0.052
#> SRR2431424 5 0.3967 0.911675 0.000 0.356 0.000 0.000 0.632 0.012
#> SRR2431423 2 0.1518 0.870575 0.000 0.944 0.000 0.008 0.024 0.024
#> SRR2431422 5 0.4493 0.790479 0.000 0.424 0.000 0.004 0.548 0.024
#> SRR2431421 5 0.4004 0.930775 0.000 0.328 0.000 0.004 0.656 0.012
#> SRR2431420 2 0.2196 0.870488 0.000 0.908 0.000 0.016 0.020 0.056
#> SRR2431419 2 0.3252 0.793905 0.000 0.832 0.000 0.008 0.112 0.048
#> SRR2431418 2 0.2533 0.844410 0.000 0.884 0.000 0.004 0.056 0.056
#> SRR2431417 2 0.2287 0.861930 0.000 0.904 0.000 0.012 0.048 0.036
#> SRR2431416 5 0.4637 0.911346 0.000 0.344 0.000 0.012 0.612 0.032
#> SRR2431415 2 0.1434 0.864291 0.000 0.940 0.000 0.000 0.012 0.048
#> SRR2431414 5 0.4109 0.928723 0.000 0.328 0.000 0.008 0.652 0.012
#> SRR2431413 5 0.4241 0.920488 0.000 0.316 0.000 0.012 0.656 0.016
#> SRR2431412 2 0.2291 0.862799 0.000 0.904 0.000 0.012 0.040 0.044
#> SRR2431411 3 0.0363 0.893654 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431409 2 0.1672 0.861021 0.000 0.932 0.000 0.004 0.016 0.048
#> SRR2431410 4 0.8373 0.426095 0.164 0.152 0.000 0.400 0.120 0.164
#> SRR2431408 2 0.1464 0.865151 0.000 0.944 0.000 0.004 0.016 0.036
#> SRR2431407 2 0.1887 0.869791 0.000 0.924 0.000 0.012 0.016 0.048
#> SRR2431405 5 0.4241 0.919720 0.000 0.316 0.000 0.012 0.656 0.016
#> SRR2431406 2 0.2420 0.852459 0.000 0.888 0.000 0.004 0.076 0.032
#> SRR2431404 5 0.4616 0.853329 0.000 0.384 0.000 0.004 0.576 0.036
#> SRR2431403 2 0.2407 0.859983 0.000 0.892 0.000 0.004 0.056 0.048
#> SRR2431402 2 0.1500 0.861931 0.000 0.936 0.000 0.012 0.000 0.052
#> SRR2431401 2 0.2703 0.863403 0.000 0.876 0.000 0.008 0.052 0.064
#> SRR2431400 2 0.2728 0.832288 0.000 0.864 0.000 0.004 0.100 0.032
#> SRR2431399 5 0.3547 0.931581 0.000 0.332 0.000 0.000 0.668 0.000
#> SRR2431398 2 0.2240 0.862358 0.000 0.904 0.000 0.008 0.056 0.032
#> SRR2431397 2 0.3192 0.818227 0.000 0.848 0.000 0.020 0.084 0.048
#> SRR2431396 5 0.3789 0.930875 0.000 0.332 0.000 0.000 0.660 0.008
#> SRR2431395 2 0.4984 -0.575150 0.000 0.476 0.000 0.008 0.468 0.048
#> SRR2431394 5 0.4437 0.915513 0.000 0.348 0.000 0.012 0.620 0.020
#> SRR2431393 5 0.3774 0.930622 0.000 0.328 0.000 0.000 0.664 0.008
#> SRR2431392 5 0.3953 0.930469 0.000 0.328 0.000 0.000 0.656 0.016
#> SRR2431391 2 0.1410 0.872801 0.000 0.944 0.000 0.004 0.044 0.008
#> SRR2431390 5 0.3953 0.930167 0.000 0.328 0.000 0.000 0.656 0.016
#> SRR2431389 2 0.3382 0.813281 0.000 0.836 0.000 0.020 0.080 0.064
#> SRR2431388 5 0.3912 0.930547 0.000 0.340 0.000 0.000 0.648 0.012
#> SRR2431387 2 0.3084 0.789682 0.000 0.860 0.000 0.028 0.056 0.056
#> SRR2431386 2 0.1957 0.866628 0.000 0.920 0.000 0.008 0.024 0.048
#> SRR2431385 5 0.4940 0.629368 0.000 0.144 0.172 0.000 0.676 0.008
#> SRR2431383 5 0.4155 0.919582 0.000 0.316 0.000 0.012 0.660 0.012
#> SRR2431384 2 0.1720 0.866631 0.000 0.928 0.000 0.000 0.032 0.040
#> SRR2431382 2 0.4118 0.585332 0.000 0.732 0.000 0.016 0.220 0.032
#> SRR2431381 2 0.2282 0.862742 0.000 0.900 0.000 0.012 0.068 0.020
#> SRR2431380 2 0.1296 0.863286 0.000 0.948 0.000 0.004 0.004 0.044
#> SRR2431379 3 0.0551 0.898032 0.000 0.000 0.984 0.004 0.008 0.004
#> SRR2431378 3 0.4857 0.488916 0.008 0.000 0.624 0.320 0.036 0.012
#> SRR2431376 4 0.4221 0.548810 0.008 0.000 0.212 0.736 0.032 0.012
#> SRR2431377 4 0.2520 0.712161 0.052 0.000 0.008 0.888 0.000 0.052
#> SRR2431375 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.6025 0.658397 0.064 0.000 0.008 0.556 0.064 0.308
#> SRR2431372 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.3881 0.600049 0.008 0.000 0.168 0.780 0.032 0.012
#> SRR2431373 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.1268 0.886978 0.000 0.000 0.952 0.008 0.036 0.004
#> SRR2431369 4 0.4692 0.464051 0.008 0.000 0.264 0.676 0.036 0.016
#> SRR2431368 3 0.0551 0.898032 0.000 0.000 0.984 0.004 0.008 0.004
#> SRR2431367 3 0.0551 0.898032 0.000 0.000 0.984 0.004 0.008 0.004
#> SRR2431366 4 0.2786 0.715549 0.052 0.000 0.008 0.876 0.004 0.060
#> SRR2431365 4 0.2786 0.715549 0.052 0.000 0.008 0.876 0.004 0.060
#> SRR2431364 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.5087 0.101709 0.008 0.000 0.408 0.536 0.036 0.012
#> SRR2431362 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.3216 0.812081 0.008 0.000 0.848 0.096 0.036 0.012
#> SRR2431358 4 0.6038 0.654531 0.064 0.000 0.008 0.552 0.064 0.312
#> SRR2431357 4 0.5984 0.666586 0.064 0.000 0.008 0.568 0.064 0.296
#> SRR2431355 4 0.3598 0.702206 0.080 0.000 0.008 0.832 0.024 0.056
#> SRR2431356 3 0.1268 0.886978 0.000 0.000 0.952 0.008 0.036 0.004
#> SRR2431354 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.6222 0.624165 0.176 0.000 0.008 0.596 0.060 0.160
#> SRR2431352 4 0.5619 0.692752 0.056 0.000 0.008 0.628 0.060 0.248
#> SRR2431351 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.1370 0.885176 0.000 0.000 0.948 0.012 0.036 0.004
#> SRR2431349 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.1577 0.881841 0.000 0.000 0.940 0.016 0.036 0.008
#> SRR2431347 3 0.2437 0.844427 0.000 0.000 0.888 0.072 0.036 0.004
#> SRR2431346 3 0.3559 0.758375 0.000 0.000 0.800 0.152 0.036 0.012
#> SRR2431345 3 0.0000 0.900728 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.5459 0.281459 0.668 0.000 0.076 0.204 0.020 0.032
#> SRR2431343 4 0.6025 0.658397 0.064 0.000 0.008 0.556 0.064 0.308
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.982 0.991 0.4814 0.521 0.521
#> 3 3 0.988 0.933 0.975 0.3900 0.800 0.620
#> 4 4 0.836 0.833 0.904 0.0853 0.910 0.742
#> 5 5 0.667 0.768 0.807 0.0641 0.990 0.963
#> 6 6 0.656 0.554 0.735 0.0428 0.939 0.778
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
#> SRR2431463 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431462 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431461 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431460 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431458 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431455 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431456 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431454 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431451 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431449 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431448 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431446 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431444 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431441 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431440 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431437 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431436 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431433 1 0.1184 0.981 0.984 0.016
#> SRR2431432 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431431 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431428 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.9970 0.112 0.532 0.468
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.2043 0.966 0.032 0.968
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.1633 0.976 0.024 0.976
#> SRR2431383 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
#> SRR2431372 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431357 1 0.1414 0.980 0.980 0.020
#> SRR2431355 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0672 0.984 0.992 0.008
#> SRR2431351 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.1633 0.977 0.976 0.024
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.1163 0.9406 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.5785 0.5093 0.668 0.000 0.332
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431452 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.2878 0.8762 0.904 0.000 0.096
#> SRR2431447 1 0.6308 0.0393 0.508 0.000 0.492
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 3 0.5560 0.5624 0.300 0.000 0.700
#> SRR2431439 1 0.2537 0.8922 0.920 0.000 0.080
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 3 0.6280 0.1435 0.460 0.000 0.540
#> SRR2431430 1 0.5678 0.5417 0.684 0.000 0.316
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.1753 0.9165 0.952 0.048 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.6192 0.2684 0.000 0.580 0.420
#> SRR2431383 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9905 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0592 0.9531 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431377 1 0.0892 0.9469 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431375 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0592 0.9532 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431373 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0424 0.9558 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431364 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0237 0.9584 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431356 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.9633 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.6260 0.1860 0.448 0.000 0.552
#> SRR2431343 1 0.0000 0.9609 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.2921 0.8070 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431462 1 0.1474 0.8250 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431461 1 0.2845 0.7541 0.896 0.000 0.028 0.076
#> SRR2431459 1 0.1557 0.8251 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431460 1 0.2868 0.8091 0.864 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431458 1 0.4072 0.6959 0.828 0.000 0.120 0.052
#> SRR2431457 1 0.1716 0.8252 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431455 1 0.3219 0.7915 0.836 0.000 0.000 0.164
#> SRR2431456 1 0.3688 0.7543 0.792 0.000 0.000 0.208
#> SRR2431454 3 0.2919 0.8621 0.060 0.000 0.896 0.044
#> SRR2431453 1 0.1557 0.8237 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431451 3 0.5721 0.5416 0.284 0.000 0.660 0.056
#> SRR2431452 3 0.1798 0.8996 0.040 0.000 0.944 0.016
#> SRR2431450 1 0.4164 0.6466 0.736 0.000 0.000 0.264
#> SRR2431449 1 0.3400 0.7773 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR2431448 1 0.2469 0.8228 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431446 1 0.3009 0.7554 0.892 0.000 0.052 0.056
#> SRR2431447 1 0.5850 0.5127 0.676 0.000 0.244 0.080
#> SRR2431445 1 0.1118 0.8138 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431444 3 0.2915 0.8601 0.080 0.000 0.892 0.028
#> SRR2431443 1 0.2011 0.8231 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431442 1 0.3219 0.7955 0.836 0.000 0.000 0.164
#> SRR2431441 1 0.2647 0.8150 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431440 1 0.6023 0.3904 0.612 0.000 0.328 0.060
#> SRR2431439 1 0.5288 0.6295 0.720 0.000 0.056 0.224
#> SRR2431438 1 0.2081 0.8239 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431437 1 0.1557 0.8001 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431436 3 0.2586 0.8758 0.048 0.000 0.912 0.040
#> SRR2431435 3 0.4701 0.7308 0.164 0.000 0.780 0.056
#> SRR2431434 1 0.3356 0.7864 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431433 1 0.2589 0.8197 0.884 0.000 0.000 0.116
#> SRR2431432 1 0.2149 0.8261 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431431 1 0.7654 0.1462 0.440 0.000 0.340 0.220
#> SRR2431430 1 0.4499 0.6738 0.804 0.000 0.124 0.072
#> SRR2431429 1 0.2868 0.8101 0.864 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431428 4 0.4898 0.2957 0.416 0.000 0.000 0.584
#> SRR2431427 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431426 2 0.0707 0.9769 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431425 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0707 0.9771 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431423 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431422 2 0.0336 0.9798 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.1151 0.9701 0.000 0.968 0.008 0.024
#> SRR2431420 2 0.0336 0.9799 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431419 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9800 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0592 0.9784 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431415 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431414 2 0.0817 0.9753 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431413 2 0.0592 0.9782 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431412 2 0.0336 0.9800 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431411 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431410 4 0.6220 0.5356 0.248 0.104 0.000 0.648
#> SRR2431408 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431407 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431405 2 0.0707 0.9770 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431406 2 0.0336 0.9798 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431404 2 0.0592 0.9784 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431403 2 0.0336 0.9800 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431402 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431401 2 0.0336 0.9800 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431400 2 0.0188 0.9802 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431399 2 0.0469 0.9792 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431398 2 0.0188 0.9801 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431397 2 0.0188 0.9801 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431396 2 0.0817 0.9753 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431395 2 0.0592 0.9795 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431394 2 0.0592 0.9784 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431393 2 0.0707 0.9771 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431392 2 0.0707 0.9771 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431391 2 0.0336 0.9799 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.0817 0.9753 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431389 2 0.0188 0.9801 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431388 2 0.0592 0.9784 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431387 2 0.0336 0.9780 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431386 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431385 2 0.5695 0.0445 0.000 0.500 0.476 0.024
#> SRR2431383 2 0.0817 0.9753 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431384 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431382 2 0.0469 0.9792 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431381 2 0.0336 0.9799 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431380 2 0.0188 0.9795 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431379 3 0.0707 0.9237 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431378 3 0.4331 0.6119 0.000 0.000 0.712 0.288
#> SRR2431376 4 0.4699 0.4597 0.004 0.000 0.320 0.676
#> SRR2431377 4 0.2522 0.7229 0.076 0.000 0.016 0.908
#> SRR2431375 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.3975 0.6554 0.240 0.000 0.000 0.760
#> SRR2431372 3 0.0188 0.9266 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431371 4 0.4164 0.5528 0.000 0.000 0.264 0.736
#> SRR2431373 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.1557 0.9106 0.000 0.000 0.944 0.056
#> SRR2431369 4 0.4647 0.5226 0.008 0.000 0.288 0.704
#> SRR2431368 3 0.1118 0.9195 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431367 3 0.1022 0.9211 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431366 4 0.2081 0.7221 0.084 0.000 0.000 0.916
#> SRR2431365 4 0.2197 0.7227 0.080 0.000 0.004 0.916
#> SRR2431364 3 0.0188 0.9266 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431363 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.4985 0.0455 0.000 0.000 0.468 0.532
#> SRR2431362 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.2466 0.8828 0.004 0.000 0.900 0.096
#> SRR2431358 4 0.4431 0.5651 0.304 0.000 0.000 0.696
#> SRR2431357 4 0.3688 0.6836 0.208 0.000 0.000 0.792
#> SRR2431355 4 0.3266 0.7213 0.108 0.000 0.024 0.868
#> SRR2431356 3 0.1302 0.9162 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431354 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.3444 0.6973 0.184 0.000 0.000 0.816
#> SRR2431352 4 0.3219 0.7077 0.164 0.000 0.000 0.836
#> SRR2431351 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.1389 0.9144 0.000 0.000 0.952 0.048
#> SRR2431349 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.1637 0.9080 0.000 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431347 3 0.2345 0.8775 0.000 0.000 0.900 0.100
#> SRR2431346 3 0.3219 0.8084 0.000 0.000 0.836 0.164
#> SRR2431345 3 0.0000 0.9271 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.6506 0.5722 0.132 0.000 0.240 0.628
#> SRR2431343 4 0.4103 0.6372 0.256 0.000 0.000 0.744
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.2470 0.7510 0.884 0.000 0.000 0.104 NA
#> SRR2431462 1 0.2932 0.7851 0.864 0.000 0.000 0.032 NA
#> SRR2431461 1 0.5017 0.6935 0.684 0.000 0.012 0.048 NA
#> SRR2431459 1 0.2628 0.7843 0.884 0.000 0.000 0.028 NA
#> SRR2431460 1 0.2390 0.7652 0.896 0.000 0.000 0.084 NA
#> SRR2431458 1 0.5936 0.6514 0.636 0.000 0.080 0.036 NA
#> SRR2431457 1 0.2079 0.7855 0.916 0.000 0.000 0.020 NA
#> SRR2431455 1 0.2338 0.7458 0.884 0.000 0.000 0.112 NA
#> SRR2431456 1 0.3828 0.7557 0.808 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR2431454 3 0.3774 0.7713 0.008 0.000 0.808 0.032 NA
#> SRR2431453 1 0.2473 0.7857 0.896 0.000 0.000 0.032 NA
#> SRR2431451 3 0.6826 0.3818 0.176 0.000 0.524 0.028 NA
#> SRR2431452 3 0.3010 0.8124 0.016 0.000 0.860 0.008 NA
#> SRR2431450 1 0.4465 0.6505 0.732 0.000 0.000 0.212 NA
#> SRR2431449 1 0.2873 0.7479 0.860 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR2431448 1 0.3116 0.7834 0.860 0.000 0.000 0.064 NA
#> SRR2431446 1 0.5264 0.6827 0.672 0.000 0.036 0.032 NA
#> SRR2431447 1 0.7042 0.5114 0.524 0.000 0.184 0.044 NA
#> SRR2431445 1 0.3055 0.7698 0.840 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431444 3 0.3730 0.7856 0.028 0.000 0.820 0.016 NA
#> SRR2431443 1 0.3791 0.7702 0.812 0.000 0.000 0.076 NA
#> SRR2431442 1 0.3051 0.7482 0.852 0.000 0.000 0.120 NA
#> SRR2431441 1 0.2209 0.7695 0.912 0.000 0.000 0.056 NA
#> SRR2431440 1 0.7419 0.3137 0.392 0.000 0.296 0.032 NA
#> SRR2431439 1 0.7244 0.4901 0.496 0.000 0.052 0.184 NA
#> SRR2431438 1 0.2588 0.7800 0.892 0.000 0.000 0.060 NA
#> SRR2431437 1 0.3278 0.7593 0.824 0.000 0.000 0.020 NA
#> SRR2431436 3 0.3458 0.7903 0.016 0.000 0.840 0.024 NA
#> SRR2431435 3 0.5708 0.6128 0.072 0.000 0.656 0.032 NA
#> SRR2431434 1 0.3639 0.7308 0.812 0.000 0.000 0.144 NA
#> SRR2431433 1 0.3192 0.7815 0.848 0.000 0.000 0.040 NA
#> SRR2431432 1 0.2989 0.7823 0.868 0.000 0.000 0.060 NA
#> SRR2431431 1 0.8335 0.1689 0.368 0.000 0.252 0.160 NA
#> SRR2431430 1 0.6825 0.5507 0.556 0.000 0.144 0.048 NA
#> SRR2431429 1 0.2793 0.7647 0.876 0.000 0.000 0.088 NA
#> SRR2431428 4 0.4658 0.1594 0.484 0.000 0.000 0.504 NA
#> SRR2431427 2 0.1908 0.9068 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR2431426 2 0.3913 0.8609 0.000 0.676 0.000 0.000 NA
#> SRR2431425 2 0.2230 0.9117 0.000 0.884 0.000 0.000 NA
#> SRR2431424 2 0.2966 0.9043 0.000 0.816 0.000 0.000 NA
#> SRR2431423 2 0.1792 0.9018 0.000 0.916 0.000 0.000 NA
#> SRR2431422 2 0.3508 0.8925 0.000 0.748 0.000 0.000 NA
#> SRR2431421 2 0.4714 0.8071 0.000 0.608 0.016 0.004 NA
#> SRR2431420 2 0.2280 0.9118 0.000 0.880 0.000 0.000 NA
#> SRR2431419 2 0.2424 0.9109 0.000 0.868 0.000 0.000 NA
#> SRR2431418 2 0.2471 0.9087 0.000 0.864 0.000 0.000 NA
#> SRR2431417 2 0.2329 0.9008 0.000 0.876 0.000 0.000 NA
#> SRR2431416 2 0.3480 0.8900 0.000 0.752 0.000 0.000 NA
#> SRR2431415 2 0.2020 0.8960 0.000 0.900 0.000 0.000 NA
#> SRR2431414 2 0.3774 0.8654 0.000 0.704 0.000 0.000 NA
#> SRR2431413 2 0.3857 0.8641 0.000 0.688 0.000 0.000 NA
#> SRR2431412 2 0.2424 0.9028 0.000 0.868 0.000 0.000 NA
#> SRR2431411 3 0.0609 0.8613 0.000 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR2431409 2 0.1908 0.9002 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR2431410 4 0.7408 0.4863 0.196 0.132 0.000 0.536 NA
#> SRR2431408 2 0.1732 0.8929 0.000 0.920 0.000 0.000 NA
#> SRR2431407 2 0.2020 0.8981 0.000 0.900 0.000 0.000 NA
#> SRR2431405 2 0.3816 0.8637 0.000 0.696 0.000 0.000 NA
#> SRR2431406 2 0.2690 0.9106 0.000 0.844 0.000 0.000 NA
#> SRR2431404 2 0.3480 0.8916 0.000 0.752 0.000 0.000 NA
#> SRR2431403 2 0.2329 0.9062 0.000 0.876 0.000 0.000 NA
#> SRR2431402 2 0.2127 0.9041 0.000 0.892 0.000 0.000 NA
#> SRR2431401 2 0.2516 0.9092 0.000 0.860 0.000 0.000 NA
#> SRR2431400 2 0.2516 0.9080 0.000 0.860 0.000 0.000 NA
#> SRR2431399 2 0.3636 0.8762 0.000 0.728 0.000 0.000 NA
#> SRR2431398 2 0.2561 0.9114 0.000 0.856 0.000 0.000 NA
#> SRR2431397 2 0.2377 0.9114 0.000 0.872 0.000 0.000 NA
#> SRR2431396 2 0.4101 0.8303 0.000 0.628 0.000 0.000 NA
#> SRR2431395 2 0.2605 0.9095 0.000 0.852 0.000 0.000 NA
#> SRR2431394 2 0.3395 0.8961 0.000 0.764 0.000 0.000 NA
#> SRR2431393 2 0.3774 0.8610 0.000 0.704 0.000 0.000 NA
#> SRR2431392 2 0.3983 0.8457 0.000 0.660 0.000 0.000 NA
#> SRR2431391 2 0.1851 0.9071 0.000 0.912 0.000 0.000 NA
#> SRR2431390 2 0.3636 0.8854 0.000 0.728 0.000 0.000 NA
#> SRR2431389 2 0.2561 0.9102 0.000 0.856 0.000 0.000 NA
#> SRR2431388 2 0.3424 0.8891 0.000 0.760 0.000 0.000 NA
#> SRR2431387 2 0.2574 0.8884 0.000 0.876 0.000 0.012 NA
#> SRR2431386 2 0.2127 0.9042 0.000 0.892 0.000 0.000 NA
#> SRR2431385 3 0.6769 -0.0689 0.000 0.288 0.396 0.000 NA
#> SRR2431383 2 0.4288 0.8275 0.000 0.612 0.000 0.004 NA
#> SRR2431384 2 0.1908 0.9061 0.000 0.908 0.000 0.000 NA
#> SRR2431382 2 0.2471 0.9127 0.000 0.864 0.000 0.000 NA
#> SRR2431381 2 0.2074 0.9111 0.000 0.896 0.000 0.000 NA
#> SRR2431380 2 0.2017 0.8830 0.000 0.912 0.000 0.008 NA
#> SRR2431379 3 0.1568 0.8558 0.000 0.000 0.944 0.036 NA
#> SRR2431378 3 0.5862 0.3505 0.000 0.000 0.544 0.344 NA
#> SRR2431376 4 0.4509 0.6106 0.000 0.000 0.152 0.752 NA
#> SRR2431377 4 0.2283 0.7046 0.036 0.000 0.008 0.916 NA
#> SRR2431375 3 0.0404 0.8627 0.000 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431374 4 0.3967 0.6242 0.264 0.000 0.000 0.724 NA
#> SRR2431372 3 0.0671 0.8638 0.000 0.000 0.980 0.004 NA
#> SRR2431371 4 0.4083 0.6443 0.000 0.000 0.132 0.788 NA
#> SRR2431373 3 0.0510 0.8635 0.000 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431370 3 0.2370 0.8404 0.000 0.000 0.904 0.056 NA
#> SRR2431369 4 0.5234 0.5206 0.004 0.000 0.220 0.680 NA
#> SRR2431368 3 0.1408 0.8564 0.000 0.000 0.948 0.044 NA
#> SRR2431367 3 0.1800 0.8500 0.000 0.000 0.932 0.048 NA
#> SRR2431366 4 0.1818 0.7077 0.044 0.000 0.000 0.932 NA
#> SRR2431365 4 0.1901 0.7081 0.040 0.000 0.004 0.932 NA
#> SRR2431364 3 0.0290 0.8632 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431363 3 0.0162 0.8631 0.000 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR2431361 4 0.5744 0.3020 0.000 0.000 0.320 0.572 NA
#> SRR2431362 3 0.0290 0.8630 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431360 3 0.0162 0.8631 0.000 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR2431359 3 0.3506 0.8099 0.000 0.000 0.832 0.104 NA
#> SRR2431358 4 0.4624 0.5101 0.340 0.000 0.000 0.636 NA
#> SRR2431357 4 0.3596 0.6671 0.212 0.000 0.000 0.776 NA
#> SRR2431355 4 0.3605 0.7048 0.120 0.000 0.012 0.832 NA
#> SRR2431356 3 0.3051 0.8203 0.000 0.000 0.864 0.076 NA
#> SRR2431354 3 0.0290 0.8630 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431353 4 0.4193 0.6633 0.212 0.000 0.000 0.748 NA
#> SRR2431352 4 0.3550 0.6825 0.184 0.000 0.000 0.796 NA
#> SRR2431351 3 0.0290 0.8631 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431350 3 0.2974 0.8272 0.000 0.000 0.868 0.080 NA
#> SRR2431349 3 0.0290 0.8635 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431348 3 0.2983 0.8266 0.000 0.000 0.868 0.076 NA
#> SRR2431347 3 0.3741 0.7887 0.000 0.000 0.816 0.108 NA
#> SRR2431346 3 0.4734 0.6931 0.000 0.000 0.728 0.176 NA
#> SRR2431345 3 0.0290 0.8630 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431344 4 0.7568 0.4964 0.160 0.000 0.176 0.520 NA
#> SRR2431343 4 0.4109 0.6001 0.288 0.000 0.000 0.700 NA
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.2910 0.7222 0.868 0.000 0.000 0.068 0.020 0.044
#> SRR2431462 1 0.3124 0.7062 0.828 0.000 0.000 0.008 0.024 0.140
#> SRR2431461 1 0.5251 -0.1352 0.480 0.000 0.012 0.028 0.020 0.460
#> SRR2431459 1 0.3716 0.6775 0.780 0.000 0.000 0.016 0.028 0.176
#> SRR2431460 1 0.2699 0.7316 0.884 0.000 0.000 0.040 0.028 0.048
#> SRR2431458 6 0.5516 0.2735 0.432 0.000 0.068 0.000 0.024 0.476
#> SRR2431457 1 0.3503 0.7080 0.808 0.000 0.000 0.016 0.032 0.144
#> SRR2431455 1 0.1649 0.7226 0.936 0.000 0.000 0.040 0.008 0.016
#> SRR2431456 1 0.4588 0.6675 0.744 0.000 0.000 0.072 0.044 0.140
#> SRR2431454 3 0.4222 0.5714 0.004 0.000 0.708 0.012 0.024 0.252
#> SRR2431453 1 0.3705 0.6623 0.776 0.000 0.000 0.008 0.036 0.180
#> SRR2431451 6 0.5922 0.2140 0.080 0.000 0.416 0.008 0.028 0.468
#> SRR2431452 3 0.3710 0.6747 0.000 0.000 0.768 0.012 0.024 0.196
#> SRR2431450 1 0.4003 0.6290 0.772 0.000 0.000 0.156 0.016 0.056
#> SRR2431449 1 0.2886 0.7142 0.872 0.000 0.000 0.060 0.028 0.040
#> SRR2431448 1 0.3535 0.7003 0.808 0.000 0.000 0.016 0.036 0.140
#> SRR2431446 1 0.5218 0.0401 0.524 0.000 0.012 0.020 0.028 0.416
#> SRR2431447 6 0.6695 0.4954 0.336 0.000 0.128 0.020 0.044 0.472
#> SRR2431445 1 0.3558 0.6574 0.780 0.000 0.000 0.004 0.032 0.184
#> SRR2431444 3 0.3775 0.6391 0.016 0.000 0.744 0.000 0.012 0.228
#> SRR2431443 1 0.4398 0.6457 0.736 0.000 0.000 0.056 0.024 0.184
#> SRR2431442 1 0.2490 0.7292 0.892 0.000 0.000 0.052 0.012 0.044
#> SRR2431441 1 0.2171 0.7337 0.912 0.000 0.000 0.016 0.032 0.040
#> SRR2431440 6 0.6407 0.5478 0.236 0.000 0.180 0.000 0.056 0.528
#> SRR2431439 6 0.6531 0.2239 0.396 0.000 0.036 0.088 0.032 0.448
#> SRR2431438 1 0.3196 0.7175 0.840 0.000 0.000 0.016 0.036 0.108
#> SRR2431437 1 0.4453 0.4944 0.660 0.000 0.000 0.012 0.032 0.296
#> SRR2431436 3 0.3043 0.6841 0.000 0.000 0.792 0.000 0.008 0.200
#> SRR2431435 3 0.5212 0.1079 0.048 0.000 0.540 0.004 0.016 0.392
#> SRR2431434 1 0.3693 0.6955 0.812 0.000 0.000 0.096 0.020 0.072
#> SRR2431433 1 0.4834 0.6404 0.708 0.000 0.000 0.052 0.052 0.188
#> SRR2431432 1 0.3776 0.7002 0.796 0.000 0.000 0.028 0.036 0.140
#> SRR2431431 6 0.8302 0.4378 0.224 0.000 0.252 0.100 0.084 0.340
#> SRR2431430 6 0.6218 0.4223 0.368 0.000 0.072 0.032 0.028 0.500
#> SRR2431429 1 0.2796 0.7256 0.872 0.000 0.000 0.048 0.012 0.068
#> SRR2431428 1 0.4688 0.0226 0.572 0.000 0.000 0.388 0.012 0.028
#> SRR2431427 2 0.3212 0.6581 0.000 0.840 0.000 0.012 0.100 0.048
#> SRR2431426 2 0.4633 -0.2413 0.000 0.500 0.000 0.008 0.468 0.024
#> SRR2431425 2 0.3252 0.6566 0.000 0.828 0.000 0.012 0.128 0.032
#> SRR2431424 2 0.4443 0.4222 0.000 0.656 0.000 0.008 0.300 0.036
#> SRR2431423 2 0.2264 0.6594 0.000 0.888 0.000 0.004 0.096 0.012
#> SRR2431422 2 0.4194 0.4067 0.000 0.664 0.000 0.008 0.308 0.020
#> SRR2431421 5 0.5097 0.4186 0.000 0.368 0.012 0.012 0.572 0.036
#> SRR2431420 2 0.3219 0.6527 0.000 0.828 0.000 0.012 0.132 0.028
#> SRR2431419 2 0.3523 0.6443 0.000 0.796 0.000 0.012 0.164 0.028
#> SRR2431418 2 0.4071 0.6015 0.000 0.736 0.000 0.012 0.216 0.036
#> SRR2431417 2 0.3702 0.6404 0.000 0.784 0.000 0.008 0.164 0.044
#> SRR2431416 2 0.4663 0.3842 0.000 0.624 0.000 0.008 0.324 0.044
#> SRR2431415 2 0.2940 0.6516 0.000 0.848 0.000 0.004 0.112 0.036
#> SRR2431414 2 0.4916 -0.1846 0.000 0.508 0.000 0.016 0.444 0.032
#> SRR2431413 2 0.4612 -0.0489 0.000 0.544 0.000 0.012 0.424 0.020
#> SRR2431412 2 0.2806 0.6532 0.000 0.844 0.000 0.004 0.136 0.016
#> SRR2431411 3 0.0777 0.8372 0.000 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431409 2 0.2532 0.6535 0.000 0.884 0.000 0.012 0.080 0.024
#> SRR2431410 4 0.8121 0.3086 0.268 0.136 0.000 0.392 0.088 0.116
#> SRR2431408 2 0.2686 0.6519 0.000 0.868 0.000 0.008 0.100 0.024
#> SRR2431407 2 0.4081 0.6341 0.000 0.768 0.000 0.024 0.160 0.048
#> SRR2431405 5 0.4478 0.2590 0.000 0.452 0.000 0.008 0.524 0.016
#> SRR2431406 2 0.3714 0.6385 0.000 0.800 0.000 0.020 0.136 0.044
#> SRR2431404 2 0.4736 0.2320 0.000 0.576 0.000 0.012 0.380 0.032
#> SRR2431403 2 0.3942 0.6288 0.000 0.768 0.000 0.020 0.176 0.036
#> SRR2431402 2 0.3771 0.6270 0.000 0.776 0.000 0.008 0.172 0.044
#> SRR2431401 2 0.4089 0.6100 0.000 0.752 0.000 0.012 0.184 0.052
#> SRR2431400 2 0.4199 0.5681 0.000 0.728 0.000 0.008 0.212 0.052
#> SRR2431399 2 0.5014 0.0247 0.000 0.568 0.000 0.024 0.372 0.036
#> SRR2431398 2 0.3495 0.6256 0.000 0.792 0.000 0.008 0.172 0.028
#> SRR2431397 2 0.3655 0.6375 0.000 0.796 0.000 0.012 0.148 0.044
#> SRR2431396 5 0.5375 0.3968 0.000 0.416 0.004 0.020 0.508 0.052
#> SRR2431395 2 0.4404 0.4588 0.000 0.680 0.000 0.012 0.272 0.036
#> SRR2431394 2 0.4750 0.3302 0.000 0.608 0.000 0.012 0.340 0.040
#> SRR2431393 5 0.5221 0.2232 0.000 0.460 0.000 0.020 0.472 0.048
#> SRR2431392 2 0.5205 -0.1357 0.000 0.504 0.000 0.020 0.428 0.048
#> SRR2431391 2 0.2658 0.6598 0.000 0.864 0.000 0.008 0.112 0.016
#> SRR2431390 2 0.5133 0.1753 0.000 0.564 0.000 0.028 0.368 0.040
#> SRR2431389 2 0.3419 0.6436 0.000 0.792 0.000 0.012 0.180 0.016
#> SRR2431388 2 0.5036 0.0864 0.000 0.552 0.000 0.012 0.384 0.052
#> SRR2431387 2 0.3411 0.6251 0.000 0.816 0.000 0.004 0.120 0.060
#> SRR2431386 2 0.3080 0.6521 0.000 0.848 0.000 0.012 0.100 0.040
#> SRR2431385 5 0.7177 0.2198 0.000 0.156 0.320 0.016 0.428 0.080
#> SRR2431383 5 0.5093 0.3649 0.000 0.420 0.000 0.012 0.516 0.052
#> SRR2431384 2 0.3092 0.6438 0.000 0.840 0.000 0.012 0.120 0.028
#> SRR2431382 2 0.4107 0.6206 0.000 0.756 0.000 0.020 0.180 0.044
#> SRR2431381 2 0.3589 0.6375 0.000 0.800 0.000 0.012 0.148 0.040
#> SRR2431380 2 0.2209 0.6349 0.000 0.904 0.000 0.004 0.052 0.040
#> SRR2431379 3 0.2188 0.8371 0.000 0.000 0.912 0.032 0.036 0.020
#> SRR2431378 3 0.6156 0.3076 0.000 0.000 0.492 0.356 0.056 0.096
#> SRR2431376 4 0.5325 0.5129 0.012 0.000 0.136 0.704 0.060 0.088
#> SRR2431377 4 0.3218 0.6516 0.080 0.000 0.012 0.856 0.032 0.020
#> SRR2431375 3 0.0260 0.8424 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431374 4 0.4464 0.5395 0.340 0.000 0.000 0.624 0.008 0.028
#> SRR2431372 3 0.1124 0.8450 0.000 0.000 0.956 0.000 0.008 0.036
#> SRR2431371 4 0.4603 0.5695 0.020 0.000 0.096 0.772 0.048 0.064
#> SRR2431373 3 0.0806 0.8457 0.000 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431370 3 0.3041 0.8185 0.000 0.000 0.864 0.056 0.044 0.036
#> SRR2431369 4 0.4806 0.5309 0.012 0.000 0.144 0.740 0.044 0.060
#> SRR2431368 3 0.2351 0.8346 0.000 0.000 0.904 0.032 0.028 0.036
#> SRR2431367 3 0.2915 0.8246 0.000 0.000 0.872 0.048 0.036 0.044
#> SRR2431366 4 0.2275 0.6578 0.096 0.000 0.000 0.888 0.008 0.008
#> SRR2431365 4 0.3036 0.6532 0.088 0.000 0.004 0.860 0.020 0.028
#> SRR2431364 3 0.0767 0.8448 0.000 0.000 0.976 0.004 0.008 0.012
#> SRR2431363 3 0.0146 0.8426 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431361 4 0.6137 0.2151 0.000 0.000 0.312 0.528 0.060 0.100
#> SRR2431362 3 0.0603 0.8410 0.000 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431360 3 0.0603 0.8442 0.000 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431359 3 0.4531 0.7509 0.004 0.000 0.764 0.084 0.048 0.100
#> SRR2431358 4 0.4740 0.3670 0.436 0.000 0.000 0.524 0.008 0.032
#> SRR2431357 4 0.4342 0.5751 0.308 0.000 0.000 0.656 0.008 0.028
#> SRR2431355 4 0.4765 0.6371 0.148 0.000 0.024 0.744 0.028 0.056
#> SRR2431356 3 0.3176 0.8172 0.000 0.000 0.856 0.056 0.048 0.040
#> SRR2431354 3 0.0508 0.8434 0.000 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431353 4 0.5073 0.5907 0.268 0.000 0.000 0.636 0.016 0.080
#> SRR2431352 4 0.3991 0.6281 0.240 0.000 0.000 0.724 0.008 0.028
#> SRR2431351 3 0.0603 0.8445 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431350 3 0.3418 0.8121 0.000 0.000 0.840 0.068 0.044 0.048
#> SRR2431349 3 0.0260 0.8409 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431348 3 0.3977 0.7800 0.000 0.000 0.800 0.092 0.048 0.060
#> SRR2431347 3 0.4335 0.7620 0.000 0.000 0.772 0.104 0.048 0.076
#> SRR2431346 3 0.5602 0.6009 0.000 0.000 0.640 0.208 0.072 0.080
#> SRR2431345 3 0.0146 0.8411 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431344 4 0.7951 0.2616 0.152 0.000 0.180 0.444 0.064 0.160
#> SRR2431343 4 0.4651 0.4911 0.372 0.000 0.000 0.588 0.012 0.028
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.330 0.658 0.849 0.4765 0.496 0.496
#> 3 3 0.737 0.819 0.919 0.3922 0.676 0.435
#> 4 4 0.707 0.702 0.858 0.0842 0.912 0.746
#> 5 5 0.714 0.687 0.820 0.0558 0.959 0.856
#> 6 6 0.713 0.635 0.817 0.0295 0.927 0.729
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
#> SRR2431463 2 0.0938 0.8266 0.012 0.988
#> SRR2431462 2 0.4815 0.8127 0.104 0.896
#> SRR2431461 1 0.7139 0.6345 0.804 0.196
#> SRR2431459 2 0.5629 0.8028 0.132 0.868
#> SRR2431460 2 0.1633 0.8289 0.024 0.976
#> SRR2431458 1 0.5059 0.7293 0.888 0.112
#> SRR2431457 2 0.1843 0.8287 0.028 0.972
#> SRR2431455 2 0.0938 0.8258 0.012 0.988
#> SRR2431456 2 0.2236 0.8232 0.036 0.964
#> SRR2431454 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431453 2 0.5408 0.8065 0.124 0.876
#> SRR2431451 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431450 2 0.1414 0.8280 0.020 0.980
#> SRR2431449 2 0.1414 0.8280 0.020 0.980
#> SRR2431448 2 0.2948 0.8276 0.052 0.948
#> SRR2431446 1 0.6048 0.6961 0.852 0.148
#> SRR2431447 1 0.3274 0.7616 0.940 0.060
#> SRR2431445 2 0.6531 0.7778 0.168 0.832
#> SRR2431444 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431443 2 0.8443 0.6006 0.272 0.728
#> SRR2431442 2 0.1414 0.8280 0.020 0.980
#> SRR2431441 2 0.1414 0.8280 0.020 0.980
#> SRR2431440 1 0.4161 0.7327 0.916 0.084
#> SRR2431439 1 0.3274 0.7573 0.940 0.060
#> SRR2431438 2 0.1843 0.8286 0.028 0.972
#> SRR2431437 2 0.5946 0.7965 0.144 0.856
#> SRR2431436 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431434 2 0.1414 0.8281 0.020 0.980
#> SRR2431433 2 0.1633 0.8276 0.024 0.976
#> SRR2431432 2 0.3879 0.8227 0.076 0.924
#> SRR2431431 1 0.3431 0.7586 0.936 0.064
#> SRR2431430 1 0.1414 0.7777 0.980 0.020
#> SRR2431429 2 0.1184 0.8262 0.016 0.984
#> SRR2431428 2 0.0000 0.8231 0.000 1.000
#> SRR2431427 2 0.5842 0.7916 0.140 0.860
#> SRR2431426 1 0.9850 0.2599 0.572 0.428
#> SRR2431425 2 0.5737 0.7939 0.136 0.864
#> SRR2431424 2 0.9850 0.2788 0.428 0.572
#> SRR2431423 2 0.0672 0.8264 0.008 0.992
#> SRR2431422 1 0.9850 0.2599 0.572 0.428
#> SRR2431421 1 0.7745 0.6043 0.772 0.228
#> SRR2431420 2 0.4815 0.8054 0.104 0.896
#> SRR2431419 2 0.9491 0.4441 0.368 0.632
#> SRR2431418 2 0.9209 0.5092 0.336 0.664
#> SRR2431417 2 0.9044 0.5552 0.320 0.680
#> SRR2431416 1 0.9977 0.1078 0.528 0.472
#> SRR2431415 2 0.6343 0.7753 0.160 0.840
#> SRR2431414 1 0.9833 0.2652 0.576 0.424
#> SRR2431413 1 0.9944 0.1669 0.544 0.456
#> SRR2431412 2 0.9044 0.5593 0.320 0.680
#> SRR2431411 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.5408 0.8007 0.124 0.876
#> SRR2431410 2 0.0938 0.8276 0.012 0.988
#> SRR2431408 2 0.0376 0.8246 0.004 0.996
#> SRR2431407 2 0.6712 0.7550 0.176 0.824
#> SRR2431405 1 0.9732 0.3082 0.596 0.404
#> SRR2431406 2 0.9522 0.4168 0.372 0.628
#> SRR2431404 1 0.9850 0.2547 0.572 0.428
#> SRR2431403 2 0.6973 0.7433 0.188 0.812
#> SRR2431402 2 0.0376 0.8250 0.004 0.996
#> SRR2431401 1 0.9933 0.1957 0.548 0.452
#> SRR2431400 2 0.9795 0.3111 0.416 0.584
#> SRR2431399 1 0.9775 0.2908 0.588 0.412
#> SRR2431398 2 0.9323 0.4996 0.348 0.652
#> SRR2431397 2 0.8861 0.5704 0.304 0.696
#> SRR2431396 1 0.9286 0.4221 0.656 0.344
#> SRR2431395 2 0.9044 0.5382 0.320 0.680
#> SRR2431394 1 0.9977 0.1141 0.528 0.472
#> SRR2431393 1 0.8713 0.5144 0.708 0.292
#> SRR2431392 1 0.9710 0.3156 0.600 0.400
#> SRR2431391 2 0.5294 0.7990 0.120 0.880
#> SRR2431390 1 0.9922 0.1933 0.552 0.448
#> SRR2431389 2 0.5946 0.7885 0.144 0.856
#> SRR2431388 1 0.9833 0.2684 0.576 0.424
#> SRR2431387 2 0.0000 0.8231 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.5519 0.7981 0.128 0.872
#> SRR2431385 1 0.0672 0.7807 0.992 0.008
#> SRR2431383 1 0.9710 0.3048 0.600 0.400
#> SRR2431384 2 0.9922 0.1846 0.448 0.552
#> SRR2431382 2 0.9323 0.5011 0.348 0.652
#> SRR2431381 2 0.8955 0.5821 0.312 0.688
#> SRR2431380 2 0.0000 0.8231 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.1843 0.7730 0.972 0.028
#> SRR2431376 1 0.9933 0.1047 0.548 0.452
#> SRR2431377 2 0.8661 0.5367 0.288 0.712
#> SRR2431375 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431374 2 0.0938 0.8258 0.012 0.988
#> SRR2431372 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.9993 0.0362 0.516 0.484
#> SRR2431373 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.9998 0.0118 0.508 0.492
#> SRR2431368 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431366 2 0.2043 0.8283 0.032 0.968
#> SRR2431365 2 0.2043 0.8278 0.032 0.968
#> SRR2431364 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.6623 0.6407 0.828 0.172
#> SRR2431362 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0376 0.7835 0.996 0.004
#> SRR2431358 2 0.0938 0.8258 0.012 0.988
#> SRR2431357 2 0.0938 0.8258 0.012 0.988
#> SRR2431355 2 0.8713 0.4672 0.292 0.708
#> SRR2431356 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431353 2 0.5294 0.7800 0.120 0.880
#> SRR2431352 2 0.1184 0.8262 0.016 0.984
#> SRR2431351 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0938 0.7815 0.988 0.012
#> SRR2431345 1 0.0000 0.7847 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.9129 0.4267 0.672 0.328
#> SRR2431343 2 0.0376 0.8244 0.004 0.996
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.2878 0.89135 0.904 0.000 0.096
#> SRR2431461 1 0.6154 0.31868 0.592 0.000 0.408
#> SRR2431459 1 0.3192 0.87945 0.888 0.000 0.112
#> SRR2431460 1 0.0424 0.91968 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431458 3 0.5859 0.45360 0.344 0.000 0.656
#> SRR2431457 1 0.1411 0.91850 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431455 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0424 0.91968 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431454 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431453 1 0.2959 0.88841 0.900 0.000 0.100
#> SRR2431451 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431452 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.0424 0.91968 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431449 1 0.1289 0.91913 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431448 1 0.1753 0.91589 0.952 0.000 0.048
#> SRR2431446 3 0.6302 0.00116 0.480 0.000 0.520
#> SRR2431447 3 0.5497 0.56425 0.292 0.000 0.708
#> SRR2431445 1 0.3752 0.84608 0.856 0.000 0.144
#> SRR2431444 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.2625 0.89936 0.916 0.000 0.084
#> SRR2431442 1 0.0237 0.91868 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431441 1 0.0424 0.91968 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431440 3 0.2796 0.81599 0.092 0.000 0.908
#> SRR2431439 3 0.6111 0.32181 0.396 0.000 0.604
#> SRR2431438 1 0.0892 0.92017 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431437 1 0.3192 0.87957 0.888 0.000 0.112
#> SRR2431436 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431434 1 0.0237 0.91859 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.1031 0.91994 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431432 1 0.2165 0.90962 0.936 0.000 0.064
#> SRR2431431 3 0.5178 0.63326 0.256 0.000 0.744
#> SRR2431430 3 0.2165 0.84314 0.064 0.000 0.936
#> SRR2431429 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.5397 0.64060 0.280 0.720 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.2066 0.89164 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431425 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.1031 0.91580 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431423 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.1860 0.89755 0.000 0.948 0.052
#> SRR2431421 3 0.6215 0.21406 0.000 0.428 0.572
#> SRR2431420 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0237 0.92361 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431418 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0747 0.91871 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431416 2 0.1643 0.90310 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431415 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.4555 0.75345 0.000 0.800 0.200
#> SRR2431413 2 0.4235 0.78168 0.000 0.824 0.176
#> SRR2431412 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.1877 0.90720 0.956 0.032 0.012
#> SRR2431408 2 0.0592 0.91926 0.012 0.988 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.6008 0.41894 0.000 0.628 0.372
#> SRR2431406 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.4702 0.73688 0.000 0.788 0.212
#> SRR2431403 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0424 0.92140 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.5706 0.54447 0.000 0.680 0.320
#> SRR2431398 2 0.0237 0.92361 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431397 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 3 0.6286 0.09094 0.000 0.464 0.536
#> SRR2431395 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 3 0.6307 -0.00159 0.000 0.488 0.512
#> SRR2431392 2 0.6180 0.30173 0.000 0.584 0.416
#> SRR2431391 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.4291 0.77671 0.000 0.820 0.180
#> SRR2431389 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.4346 0.77550 0.000 0.816 0.184
#> SRR2431387 2 0.1031 0.91274 0.024 0.976 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.1289 0.86238 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431383 3 0.6432 0.20471 0.004 0.428 0.568
#> SRR2431384 2 0.0237 0.92363 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431382 2 0.0000 0.92469 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.1529 0.90502 0.000 0.960 0.040
#> SRR2431380 2 0.4062 0.79506 0.164 0.836 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.3879 0.76209 0.152 0.000 0.848
#> SRR2431376 1 0.4062 0.83169 0.836 0.000 0.164
#> SRR2431377 1 0.2959 0.88067 0.900 0.000 0.100
#> SRR2431375 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 1 0.3482 0.85746 0.872 0.000 0.128
#> SRR2431373 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 1 0.3686 0.85723 0.860 0.000 0.140
#> SRR2431368 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.0424 0.91800 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431365 1 0.1031 0.91829 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431364 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 1 0.6252 0.26712 0.556 0.000 0.444
#> SRR2431362 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0592 0.87706 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431358 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.1753 0.91624 0.952 0.000 0.048
#> SRR2431356 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.2261 0.90732 0.932 0.000 0.068
#> SRR2431352 1 0.0000 0.91708 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.4062 0.74227 0.164 0.000 0.836
#> SRR2431345 3 0.0000 0.88401 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.5948 0.48737 0.640 0.000 0.360
#> SRR2431343 1 0.0424 0.91508 0.992 0.008 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.2345 0.7544 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431462 1 0.2281 0.7528 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431461 1 0.6919 0.3511 0.528 0.000 0.120 0.352
#> SRR2431459 1 0.4643 0.6373 0.656 0.000 0.000 0.344
#> SRR2431460 1 0.2647 0.7537 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431458 1 0.7500 0.0618 0.416 0.000 0.404 0.180
#> SRR2431457 1 0.4661 0.6353 0.652 0.000 0.000 0.348
#> SRR2431455 1 0.3172 0.6839 0.840 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431456 1 0.3907 0.6549 0.768 0.000 0.000 0.232
#> SRR2431454 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.4746 0.6133 0.632 0.000 0.000 0.368
#> SRR2431451 3 0.0592 0.8674 0.016 0.000 0.984 0.000
#> SRR2431452 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431450 4 0.4746 0.0871 0.368 0.000 0.000 0.632
#> SRR2431449 1 0.4804 0.5949 0.616 0.000 0.000 0.384
#> SRR2431448 1 0.4746 0.6133 0.632 0.000 0.000 0.368
#> SRR2431446 3 0.7714 -0.0824 0.316 0.000 0.440 0.244
#> SRR2431447 3 0.7139 0.1215 0.360 0.000 0.500 0.140
#> SRR2431445 1 0.3351 0.7453 0.844 0.000 0.008 0.148
#> SRR2431444 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431443 4 0.4967 -0.2213 0.452 0.000 0.000 0.548
#> SRR2431442 1 0.2081 0.7438 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431441 1 0.2081 0.7489 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431440 3 0.4543 0.4931 0.324 0.000 0.676 0.000
#> SRR2431439 3 0.6523 0.1910 0.088 0.000 0.564 0.348
#> SRR2431438 1 0.2408 0.7547 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431437 1 0.4776 0.6048 0.624 0.000 0.000 0.376
#> SRR2431436 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431435 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.2149 0.7447 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431433 1 0.1940 0.7433 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431432 1 0.4830 0.5816 0.608 0.000 0.000 0.392
#> SRR2431431 3 0.5977 0.2736 0.432 0.000 0.528 0.040
#> SRR2431430 3 0.3856 0.7319 0.136 0.000 0.832 0.032
#> SRR2431429 1 0.2081 0.7488 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431428 4 0.7907 0.0692 0.308 0.328 0.000 0.364
#> SRR2431427 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.2739 0.8745 0.060 0.904 0.036 0.000
#> SRR2431425 2 0.0592 0.8988 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.1820 0.8934 0.036 0.944 0.020 0.000
#> SRR2431423 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.2644 0.8768 0.060 0.908 0.032 0.000
#> SRR2431421 3 0.5643 0.0985 0.024 0.428 0.548 0.000
#> SRR2431420 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.1637 0.8912 0.060 0.940 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0817 0.8971 0.024 0.976 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.1059 0.8953 0.016 0.972 0.012 0.000
#> SRR2431416 2 0.2222 0.8845 0.060 0.924 0.016 0.000
#> SRR2431415 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.4259 0.8062 0.056 0.816 0.128 0.000
#> SRR2431413 2 0.3935 0.8295 0.060 0.840 0.100 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.8991 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.5677 0.3863 0.216 0.072 0.004 0.708
#> SRR2431408 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0921 0.8993 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.5742 0.6092 0.060 0.664 0.276 0.000
#> SRR2431406 2 0.1389 0.8924 0.048 0.952 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.4440 0.7974 0.060 0.804 0.136 0.000
#> SRR2431403 2 0.0592 0.8987 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0336 0.8993 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0336 0.8992 0.008 0.992 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.5298 0.6746 0.048 0.708 0.244 0.000
#> SRR2431398 2 0.0921 0.8980 0.028 0.972 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.1302 0.8934 0.044 0.956 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.6147 0.1541 0.048 0.488 0.464 0.000
#> SRR2431395 2 0.1022 0.8962 0.032 0.968 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.1211 0.8944 0.040 0.960 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.6000 0.1962 0.040 0.508 0.452 0.000
#> SRR2431392 2 0.5728 0.4507 0.036 0.600 0.364 0.000
#> SRR2431391 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.3873 0.8313 0.060 0.844 0.096 0.000
#> SRR2431389 2 0.0469 0.8982 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.4194 0.7696 0.028 0.800 0.172 0.000
#> SRR2431387 2 0.1109 0.8916 0.028 0.968 0.000 0.004
#> SRR2431386 2 0.0592 0.8976 0.016 0.984 0.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.1022 0.8489 0.000 0.032 0.968 0.000
#> SRR2431383 3 0.5833 0.0345 0.032 0.440 0.528 0.000
#> SRR2431384 2 0.0927 0.8983 0.016 0.976 0.008 0.000
#> SRR2431382 2 0.1211 0.8960 0.040 0.960 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.2224 0.8833 0.032 0.928 0.040 0.000
#> SRR2431380 2 0.4630 0.6475 0.016 0.732 0.000 0.252
#> SRR2431379 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.2921 0.7486 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431376 4 0.4605 0.4832 0.000 0.000 0.336 0.664
#> SRR2431377 4 0.0188 0.6238 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR2431375 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0000 0.6231 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.3688 0.5660 0.000 0.000 0.208 0.792
#> SRR2431373 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 4 0.5367 0.4912 0.032 0.000 0.304 0.664
#> SRR2431368 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.6231 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.6231 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.4955 0.2578 0.000 0.000 0.444 0.556
#> SRR2431362 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0469 0.8698 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431358 4 0.1118 0.6008 0.036 0.000 0.000 0.964
#> SRR2431357 4 0.0000 0.6231 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431355 4 0.6262 0.4101 0.208 0.000 0.132 0.660
#> SRR2431356 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.4231 0.5667 0.096 0.000 0.080 0.824
#> SRR2431352 4 0.0469 0.6194 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR2431351 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.3219 0.7167 0.000 0.000 0.836 0.164
#> SRR2431345 3 0.0000 0.8780 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.5898 0.4521 0.048 0.000 0.348 0.604
#> SRR2431343 4 0.4356 0.3053 0.292 0.000 0.000 0.708
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1300 0.728 0.956 0.000 0.000 0.016 0.028
#> SRR2431462 1 0.0703 0.739 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431461 1 0.4799 0.552 0.708 0.000 0.060 0.228 0.004
#> SRR2431459 1 0.1270 0.743 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431460 1 0.1310 0.733 0.956 0.000 0.000 0.024 0.020
#> SRR2431458 1 0.4009 0.360 0.684 0.000 0.312 0.000 0.004
#> SRR2431457 1 0.1410 0.743 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431455 1 0.4872 0.528 0.720 0.000 0.000 0.120 0.160
#> SRR2431456 1 0.5826 0.300 0.500 0.000 0.000 0.096 0.404
#> SRR2431454 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431453 1 0.1410 0.743 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431451 3 0.0955 0.888 0.028 0.000 0.968 0.000 0.004
#> SRR2431452 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431450 4 0.4235 0.178 0.424 0.000 0.000 0.576 0.000
#> SRR2431449 1 0.2074 0.730 0.896 0.000 0.000 0.104 0.000
#> SRR2431448 1 0.1410 0.743 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431446 1 0.5191 0.175 0.552 0.000 0.408 0.036 0.004
#> SRR2431447 1 0.4375 0.184 0.576 0.000 0.420 0.000 0.004
#> SRR2431445 1 0.1410 0.743 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431444 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431443 1 0.4262 0.184 0.560 0.000 0.000 0.440 0.000
#> SRR2431442 1 0.4341 0.363 0.592 0.000 0.000 0.004 0.404
#> SRR2431441 1 0.0162 0.730 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431440 3 0.4420 0.127 0.448 0.000 0.548 0.000 0.004
#> SRR2431439 3 0.6203 0.143 0.152 0.000 0.548 0.296 0.004
#> SRR2431438 1 0.0609 0.738 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431437 1 0.1952 0.737 0.912 0.000 0.004 0.084 0.000
#> SRR2431436 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431435 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431434 1 0.4726 0.334 0.580 0.000 0.000 0.020 0.400
#> SRR2431433 1 0.3999 0.451 0.656 0.000 0.000 0.000 0.344
#> SRR2431432 1 0.1908 0.734 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR2431431 5 0.6271 0.141 0.148 0.000 0.412 0.000 0.440
#> SRR2431430 3 0.3957 0.523 0.280 0.000 0.712 0.008 0.000
#> SRR2431429 1 0.3863 0.577 0.740 0.000 0.000 0.012 0.248
#> SRR2431428 5 0.6930 0.446 0.060 0.100 0.000 0.348 0.492
#> SRR2431427 2 0.0880 0.800 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431426 2 0.4225 0.730 0.000 0.632 0.004 0.000 0.364
#> SRR2431425 2 0.2280 0.786 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431424 2 0.3421 0.804 0.000 0.788 0.008 0.000 0.204
#> SRR2431423 2 0.2020 0.786 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431422 2 0.4341 0.738 0.000 0.628 0.008 0.000 0.364
#> SRR2431421 3 0.6524 -0.151 0.000 0.356 0.444 0.000 0.200
#> SRR2431420 2 0.1851 0.785 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431419 2 0.3796 0.772 0.000 0.700 0.000 0.000 0.300
#> SRR2431418 2 0.2852 0.806 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431417 2 0.1430 0.796 0.000 0.944 0.004 0.000 0.052
#> SRR2431416 2 0.3966 0.757 0.000 0.664 0.000 0.000 0.336
#> SRR2431415 2 0.1608 0.792 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431414 2 0.4835 0.725 0.000 0.592 0.028 0.000 0.380
#> SRR2431413 2 0.4651 0.723 0.000 0.608 0.020 0.000 0.372
#> SRR2431412 2 0.1908 0.815 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431411 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431409 2 0.1965 0.785 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431410 4 0.5514 0.459 0.204 0.088 0.000 0.684 0.024
#> SRR2431408 2 0.1671 0.788 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431407 2 0.2813 0.804 0.000 0.832 0.000 0.000 0.168
#> SRR2431405 2 0.5226 0.691 0.000 0.572 0.052 0.000 0.376
#> SRR2431406 2 0.3424 0.796 0.000 0.760 0.000 0.000 0.240
#> SRR2431404 2 0.4958 0.716 0.000 0.592 0.036 0.000 0.372
#> SRR2431403 2 0.1908 0.795 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431402 2 0.1608 0.789 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431401 2 0.2179 0.812 0.000 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431400 2 0.1965 0.812 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431399 2 0.5678 0.672 0.000 0.600 0.116 0.000 0.284
#> SRR2431398 2 0.2280 0.817 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431397 2 0.3210 0.802 0.000 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431396 2 0.6680 0.464 0.000 0.428 0.252 0.000 0.320
#> SRR2431395 2 0.3039 0.804 0.000 0.808 0.000 0.000 0.192
#> SRR2431394 2 0.3508 0.793 0.000 0.748 0.000 0.000 0.252
#> SRR2431393 2 0.6667 0.452 0.000 0.432 0.248 0.000 0.320
#> SRR2431392 2 0.6319 0.574 0.000 0.528 0.216 0.000 0.256
#> SRR2431391 2 0.1478 0.795 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431390 2 0.4505 0.724 0.000 0.604 0.012 0.000 0.384
#> SRR2431389 2 0.1792 0.804 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431388 2 0.5470 0.714 0.000 0.636 0.112 0.000 0.252
#> SRR2431387 2 0.2124 0.779 0.000 0.900 0.000 0.004 0.096
#> SRR2431386 2 0.1478 0.800 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431385 3 0.1668 0.852 0.000 0.032 0.940 0.000 0.028
#> SRR2431383 2 0.6782 0.334 0.004 0.416 0.352 0.000 0.228
#> SRR2431384 2 0.2536 0.802 0.000 0.868 0.004 0.000 0.128
#> SRR2431382 2 0.2891 0.810 0.000 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431381 2 0.3241 0.803 0.000 0.832 0.024 0.000 0.144
#> SRR2431380 2 0.3955 0.692 0.000 0.800 0.000 0.116 0.084
#> SRR2431379 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431378 3 0.2648 0.744 0.000 0.000 0.848 0.152 0.000
#> SRR2431376 4 0.4045 0.457 0.000 0.000 0.356 0.644 0.000
#> SRR2431377 4 0.0162 0.612 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0000 0.611 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.3452 0.540 0.000 0.000 0.244 0.756 0.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431369 4 0.4679 0.489 0.032 0.000 0.316 0.652 0.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.611 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.611 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.4278 0.325 0.000 0.000 0.452 0.548 0.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0404 0.903 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431358 4 0.1571 0.542 0.004 0.000 0.000 0.936 0.060
#> SRR2431357 4 0.0000 0.611 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.5577 0.499 0.184 0.000 0.172 0.644 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.3169 0.596 0.084 0.000 0.060 0.856 0.000
#> SRR2431352 4 0.0290 0.611 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0162 0.911 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431347 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.2773 0.725 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.912 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.5094 0.441 0.048 0.000 0.352 0.600 0.000
#> SRR2431343 5 0.5452 0.383 0.060 0.000 0.000 0.448 0.492
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.2060 0.64833 0.900 0.000 0.000 0.016 0.084 0.000
#> SRR2431462 1 0.0146 0.70765 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431461 1 0.3510 0.45641 0.772 0.000 0.016 0.204 0.000 0.008
#> SRR2431459 1 0.0146 0.70765 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431460 1 0.2389 0.65035 0.888 0.000 0.000 0.052 0.060 0.000
#> SRR2431458 1 0.3398 0.38676 0.740 0.000 0.252 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431457 1 0.0146 0.70814 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431455 5 0.3866 0.21523 0.484 0.000 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR2431456 5 0.5531 0.35947 0.416 0.000 0.000 0.132 0.452 0.000
#> SRR2431454 3 0.0405 0.91955 0.004 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431453 1 0.0146 0.70814 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431451 3 0.1049 0.90067 0.032 0.000 0.960 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431452 3 0.0260 0.92103 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431450 4 0.4057 0.29636 0.388 0.000 0.000 0.600 0.012 0.000
#> SRR2431449 1 0.2219 0.61310 0.864 0.000 0.000 0.136 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0291 0.70721 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431446 1 0.4274 0.22838 0.600 0.000 0.380 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431447 1 0.3923 0.24990 0.620 0.000 0.372 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431445 1 0.0000 0.70731 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.0405 0.91955 0.004 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431443 1 0.3907 0.15103 0.588 0.000 0.000 0.408 0.000 0.004
#> SRR2431442 5 0.3266 0.57891 0.272 0.000 0.000 0.000 0.728 0.000
#> SRR2431441 1 0.0146 0.70765 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431440 3 0.4072 0.13561 0.448 0.000 0.544 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431439 3 0.5644 0.26262 0.148 0.000 0.548 0.296 0.000 0.008
#> SRR2431438 1 0.0146 0.70765 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431437 1 0.1387 0.68029 0.932 0.000 0.000 0.068 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.0405 0.91955 0.004 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431435 3 0.0405 0.91955 0.004 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431434 5 0.4089 0.34415 0.468 0.000 0.000 0.008 0.524 0.000
#> SRR2431433 1 0.3765 -0.14596 0.596 0.000 0.000 0.000 0.404 0.000
#> SRR2431432 1 0.1610 0.66644 0.916 0.000 0.000 0.084 0.000 0.000
#> SRR2431431 3 0.7214 -0.21961 0.088 0.000 0.356 0.000 0.292 0.264
#> SRR2431430 3 0.3615 0.56070 0.292 0.000 0.700 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.3898 0.09459 0.652 0.000 0.000 0.012 0.336 0.000
#> SRR2431428 5 0.2135 0.58825 0.000 0.000 0.000 0.128 0.872 0.000
#> SRR2431427 2 0.1334 0.73139 0.000 0.948 0.000 0.000 0.020 0.032
#> SRR2431426 6 0.3843 0.49238 0.000 0.452 0.000 0.000 0.000 0.548
#> SRR2431425 2 0.2609 0.70826 0.000 0.868 0.000 0.000 0.036 0.096
#> SRR2431424 2 0.3349 0.58277 0.000 0.748 0.008 0.000 0.000 0.244
#> SRR2431423 2 0.2542 0.70830 0.000 0.876 0.000 0.000 0.044 0.080
#> SRR2431422 2 0.3995 -0.37985 0.000 0.516 0.000 0.000 0.004 0.480
#> SRR2431421 6 0.6367 0.41516 0.004 0.312 0.328 0.000 0.004 0.352
#> SRR2431420 2 0.2308 0.70591 0.000 0.892 0.000 0.000 0.040 0.068
#> SRR2431419 2 0.3807 0.13677 0.000 0.628 0.000 0.000 0.004 0.368
#> SRR2431418 2 0.2964 0.62822 0.000 0.792 0.000 0.000 0.004 0.204
#> SRR2431417 2 0.1745 0.71907 0.000 0.924 0.000 0.000 0.020 0.056
#> SRR2431416 2 0.3975 -0.26144 0.000 0.544 0.000 0.000 0.004 0.452
#> SRR2431415 2 0.1930 0.72163 0.000 0.916 0.000 0.000 0.036 0.048
#> SRR2431414 6 0.4227 0.32986 0.000 0.488 0.008 0.000 0.004 0.500
#> SRR2431413 6 0.4351 0.55828 0.000 0.416 0.012 0.000 0.008 0.564
#> SRR2431412 2 0.2146 0.71173 0.000 0.880 0.000 0.000 0.004 0.116
#> SRR2431411 3 0.0146 0.92251 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431409 2 0.2309 0.70467 0.000 0.888 0.000 0.000 0.028 0.084
#> SRR2431410 4 0.2904 0.76325 0.048 0.016 0.000 0.876 0.052 0.008
#> SRR2431408 2 0.2134 0.71460 0.000 0.904 0.000 0.000 0.044 0.052
#> SRR2431407 2 0.3012 0.62912 0.000 0.796 0.000 0.000 0.008 0.196
#> SRR2431405 6 0.3923 0.57202 0.000 0.372 0.000 0.000 0.008 0.620
#> SRR2431406 2 0.3528 0.46962 0.000 0.700 0.000 0.000 0.004 0.296
#> SRR2431404 6 0.4328 0.51171 0.000 0.460 0.020 0.000 0.000 0.520
#> SRR2431403 2 0.1866 0.72603 0.000 0.908 0.000 0.000 0.008 0.084
#> SRR2431402 2 0.2119 0.70829 0.000 0.904 0.000 0.000 0.036 0.060
#> SRR2431401 2 0.2473 0.69700 0.000 0.856 0.000 0.000 0.008 0.136
#> SRR2431400 2 0.2473 0.69786 0.000 0.856 0.000 0.000 0.008 0.136
#> SRR2431399 6 0.5430 0.59575 0.000 0.400 0.084 0.000 0.012 0.504
#> SRR2431398 2 0.2454 0.69891 0.000 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431397 2 0.3606 0.53491 0.000 0.728 0.000 0.000 0.016 0.256
#> SRR2431396 6 0.5621 0.57732 0.000 0.288 0.184 0.000 0.000 0.528
#> SRR2431395 2 0.3136 0.60477 0.000 0.768 0.000 0.000 0.004 0.228
#> SRR2431394 2 0.3584 0.44117 0.000 0.688 0.000 0.000 0.004 0.308
#> SRR2431393 6 0.5540 0.58635 0.000 0.348 0.128 0.000 0.004 0.520
#> SRR2431392 6 0.5921 0.52858 0.000 0.384 0.180 0.000 0.004 0.432
#> SRR2431391 2 0.1858 0.70413 0.000 0.904 0.000 0.000 0.004 0.092
#> SRR2431390 6 0.3971 0.49978 0.000 0.448 0.000 0.000 0.004 0.548
#> SRR2431389 2 0.2357 0.70305 0.000 0.872 0.000 0.000 0.012 0.116
#> SRR2431388 2 0.5212 0.00315 0.000 0.588 0.092 0.000 0.008 0.312
#> SRR2431387 2 0.2511 0.69842 0.000 0.880 0.000 0.000 0.056 0.064
#> SRR2431386 2 0.1524 0.72722 0.000 0.932 0.000 0.000 0.008 0.060
#> SRR2431385 3 0.2230 0.83743 0.000 0.024 0.892 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431383 6 0.6236 0.44405 0.004 0.320 0.308 0.000 0.000 0.368
#> SRR2431384 2 0.2629 0.72505 0.000 0.868 0.000 0.000 0.040 0.092
#> SRR2431382 2 0.3201 0.61628 0.000 0.780 0.000 0.000 0.012 0.208
#> SRR2431381 2 0.3386 0.63972 0.000 0.796 0.016 0.000 0.012 0.176
#> SRR2431380 2 0.3649 0.62114 0.000 0.816 0.000 0.076 0.088 0.020
#> SRR2431379 3 0.0146 0.92251 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431378 3 0.2491 0.75967 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000 0.000
#> SRR2431376 4 0.2340 0.72453 0.000 0.000 0.148 0.852 0.000 0.000
#> SRR2431377 4 0.0000 0.79423 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0000 0.79423 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.1327 0.78428 0.000 0.000 0.064 0.936 0.000 0.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0146 0.92251 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431369 4 0.2536 0.74964 0.020 0.000 0.116 0.864 0.000 0.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.79423 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0146 0.79295 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431364 3 0.0146 0.92251 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.3847 0.20553 0.000 0.000 0.456 0.544 0.000 0.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0363 0.91620 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431358 4 0.1663 0.73577 0.000 0.000 0.000 0.912 0.088 0.000
#> SRR2431357 4 0.0000 0.79423 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.2482 0.69871 0.148 0.000 0.004 0.848 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.2433 0.76839 0.072 0.000 0.044 0.884 0.000 0.000
#> SRR2431352 4 0.0260 0.79390 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0146 0.92251 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431347 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.2491 0.75570 0.000 0.000 0.836 0.164 0.000 0.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.92318 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.4551 0.44681 0.048 0.000 0.344 0.608 0.000 0.000
#> SRR2431343 5 0.2135 0.58825 0.000 0.000 0.000 0.128 0.872 0.000
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["CV", "mclust"]
# you can also extract it by
# res = res_list["CV:mclust"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.993 0.997 0.4771 0.525 0.525
#> 3 3 0.925 0.938 0.969 0.3901 0.784 0.598
#> 4 4 0.919 0.877 0.946 0.0938 0.941 0.825
#> 5 5 0.854 0.747 0.882 0.0268 0.951 0.832
#> 6 6 0.789 0.641 0.838 0.0475 0.975 0.905
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
#> SRR2431463 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.839 0.636 0.732 0.268
#> SRR2431409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.430 0.902 0.912 0.088
#> SRR2431408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.000 0.995 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0237 0.975 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431457 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.1411 0.944 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431453 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.6154 0.198 0.592 0.000 0.408
#> SRR2431450 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0424 0.972 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431446 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0237 0.975 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431435 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0892 0.960 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431430 1 0.0000 0.978 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0237 0.975 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431428 1 0.4654 0.703 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431427 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.6955 0.669 0.172 0.728 0.100
#> SRR2431409 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.7983 0.526 0.228 0.648 0.124
#> SRR2431408 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.987 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0747 0.926 0.016 0.000 0.984
#> SRR2431376 3 0.0237 0.928 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431377 3 0.3686 0.857 0.140 0.000 0.860
#> SRR2431375 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.4702 0.797 0.212 0.000 0.788
#> SRR2431372 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0592 0.927 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431373 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0237 0.928 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431368 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.2356 0.901 0.072 0.000 0.928
#> SRR2431365 3 0.2796 0.890 0.092 0.000 0.908
#> SRR2431364 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0237 0.928 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431362 3 0.1289 0.920 0.032 0.000 0.968
#> SRR2431360 3 0.0592 0.927 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431359 3 0.4555 0.808 0.200 0.000 0.800
#> SRR2431358 3 0.5678 0.635 0.316 0.000 0.684
#> SRR2431357 3 0.4702 0.797 0.212 0.000 0.788
#> SRR2431355 3 0.4750 0.793 0.216 0.000 0.784
#> SRR2431356 3 0.0424 0.928 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431354 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.4750 0.793 0.216 0.000 0.784
#> SRR2431352 3 0.4702 0.797 0.212 0.000 0.788
#> SRR2431351 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.1163 0.922 0.028 0.000 0.972
#> SRR2431345 3 0.0000 0.928 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.4750 0.793 0.216 0.000 0.784
#> SRR2431343 3 0.4702 0.797 0.212 0.000 0.788
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431454 1 0.0779 0.967 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431453 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.5372 0.129 0.544 0.000 0.012 0.444
#> SRR2431450 1 0.0817 0.964 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431449 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431442 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431441 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431440 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431438 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431437 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.0188 0.982 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431432 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0336 0.977 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431430 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.983 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 4 0.2589 0.799 0.116 0.000 0.000 0.884
#> SRR2431427 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0188 0.941 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431421 2 0.4730 0.471 0.000 0.636 0.000 0.364
#> SRR2431420 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.7071 0.333 0.060 0.344 0.036 0.560
#> SRR2431409 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.2101 0.837 0.012 0.060 0.000 0.928
#> SRR2431408 2 0.4605 0.527 0.000 0.664 0.000 0.336
#> SRR2431407 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.1637 0.894 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431406 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.4643 0.511 0.000 0.656 0.000 0.344
#> SRR2431401 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0188 0.941 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0336 0.938 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431387 2 0.4941 0.297 0.000 0.564 0.000 0.436
#> SRR2431386 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4134 0.655 0.000 0.740 0.000 0.260
#> SRR2431383 2 0.2408 0.852 0.000 0.896 0.000 0.104
#> SRR2431384 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.944 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.4948 0.286 0.000 0.560 0.000 0.440
#> SRR2431379 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.2973 0.814 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR2431376 3 0.4431 0.653 0.000 0.000 0.696 0.304
#> SRR2431377 4 0.4804 0.203 0.000 0.000 0.384 0.616
#> SRR2431375 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0188 0.880 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR2431372 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4500 0.638 0.000 0.000 0.684 0.316
#> SRR2431373 3 0.0188 0.900 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431370 3 0.0336 0.900 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431369 3 0.4454 0.646 0.000 0.000 0.692 0.308
#> SRR2431368 3 0.0336 0.900 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431367 3 0.0336 0.900 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431366 3 0.4877 0.465 0.000 0.000 0.592 0.408
#> SRR2431365 3 0.4817 0.504 0.000 0.000 0.612 0.388
#> SRR2431364 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.4304 0.675 0.000 0.000 0.716 0.284
#> SRR2431362 3 0.0188 0.898 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431360 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 4 0.3691 0.809 0.068 0.000 0.076 0.856
#> SRR2431358 4 0.0376 0.880 0.004 0.000 0.004 0.992
#> SRR2431357 4 0.0336 0.880 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR2431355 4 0.0336 0.880 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR2431356 3 0.0469 0.899 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431354 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.1059 0.877 0.016 0.000 0.012 0.972
#> SRR2431352 4 0.0336 0.880 0.000 0.000 0.008 0.992
#> SRR2431351 3 0.0188 0.900 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431350 3 0.0336 0.900 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431349 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0336 0.900 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431347 3 0.0469 0.899 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431346 3 0.3356 0.788 0.000 0.000 0.824 0.176
#> SRR2431345 3 0.0000 0.900 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.1256 0.873 0.028 0.000 0.008 0.964
#> SRR2431343 4 0.0188 0.880 0.000 0.000 0.004 0.996
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0162 0.85652 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.0290 0.85560 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431461 1 0.3684 0.39979 0.720 0.000 0.000 0.000 0.280
#> SRR2431459 1 0.0162 0.85591 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431460 1 0.0703 0.85245 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431458 1 0.2377 0.75101 0.872 0.000 0.000 0.000 0.128
#> SRR2431457 1 0.0162 0.85579 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431455 1 0.0162 0.85538 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.0703 0.85044 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431454 5 0.5016 0.58743 0.348 0.000 0.000 0.044 0.608
#> SRR2431453 1 0.0609 0.85355 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431451 1 0.4268 -0.27550 0.556 0.000 0.000 0.000 0.444
#> SRR2431452 5 0.5849 0.26364 0.120 0.000 0.004 0.280 0.596
#> SRR2431450 1 0.3655 0.62479 0.804 0.000 0.000 0.036 0.160
#> SRR2431449 1 0.0404 0.85188 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431448 1 0.0794 0.85051 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431446 1 0.3210 0.56723 0.788 0.000 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431447 1 0.4306 -0.44205 0.508 0.000 0.000 0.000 0.492
#> SRR2431445 1 0.0794 0.84760 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431444 5 0.4990 0.58330 0.324 0.000 0.000 0.048 0.628
#> SRR2431443 1 0.3109 0.61393 0.800 0.000 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431442 1 0.0000 0.85541 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0162 0.85616 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431440 1 0.3395 0.53448 0.764 0.000 0.000 0.000 0.236
#> SRR2431439 5 0.4905 0.43187 0.476 0.000 0.000 0.024 0.500
#> SRR2431438 1 0.0162 0.85579 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431437 1 0.0794 0.85054 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431436 5 0.4769 0.56607 0.392 0.000 0.004 0.016 0.588
#> SRR2431435 5 0.4307 0.38708 0.496 0.000 0.000 0.000 0.504
#> SRR2431434 1 0.1197 0.83219 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431433 1 0.0000 0.85541 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0510 0.85514 0.984 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431431 5 0.4890 0.48026 0.452 0.000 0.000 0.024 0.524
#> SRR2431430 1 0.2074 0.77736 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431429 1 0.0880 0.84873 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431428 4 0.6362 -0.00105 0.368 0.000 0.000 0.464 0.168
#> SRR2431427 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0290 0.97774 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.2824 0.88579 0.000 0.872 0.000 0.032 0.096
#> SRR2431420 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431416 2 0.0162 0.97889 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431415 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431414 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.6757 -0.03494 0.000 0.232 0.012 0.256 0.500
#> SRR2431409 2 0.0324 0.97747 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431410 4 0.4729 0.52711 0.004 0.040 0.000 0.688 0.268
#> SRR2431408 2 0.2260 0.91712 0.000 0.908 0.000 0.028 0.064
#> SRR2431407 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431405 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431406 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.2278 0.91668 0.000 0.908 0.000 0.032 0.060
#> SRR2431401 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0162 0.97927 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431399 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.1197 0.95076 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431395 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0162 0.97896 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0290 0.97680 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431391 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0880 0.96071 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431387 2 0.3058 0.87285 0.000 0.860 0.000 0.044 0.096
#> SRR2431386 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.3309 0.84564 0.000 0.836 0.000 0.036 0.128
#> SRR2431383 2 0.0992 0.96188 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431384 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.98045 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.3551 0.83206 0.000 0.820 0.000 0.044 0.136
#> SRR2431379 3 0.0404 0.81244 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431378 3 0.4525 0.38948 0.000 0.000 0.624 0.360 0.016
#> SRR2431376 3 0.4748 -0.09595 0.000 0.000 0.492 0.492 0.016
#> SRR2431377 4 0.5077 0.20030 0.000 0.000 0.428 0.536 0.036
#> SRR2431375 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.1168 0.68180 0.000 0.000 0.008 0.960 0.032
#> SRR2431372 3 0.0162 0.81339 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431371 4 0.4904 0.06636 0.000 0.000 0.472 0.504 0.024
#> SRR2431373 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.3304 0.74370 0.000 0.000 0.816 0.168 0.016
#> SRR2431369 4 0.4747 0.00609 0.000 0.000 0.488 0.496 0.016
#> SRR2431368 3 0.2723 0.77450 0.000 0.000 0.864 0.124 0.012
#> SRR2431367 3 0.3098 0.76111 0.000 0.000 0.836 0.148 0.016
#> SRR2431366 4 0.5195 0.20992 0.000 0.000 0.420 0.536 0.044
#> SRR2431365 4 0.5195 0.19985 0.000 0.000 0.420 0.536 0.044
#> SRR2431364 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.4747 -0.06702 0.000 0.000 0.500 0.484 0.016
#> SRR2431362 3 0.0451 0.80992 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004
#> SRR2431360 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 4 0.5082 0.54394 0.004 0.000 0.244 0.680 0.072
#> SRR2431358 4 0.2419 0.67967 0.004 0.000 0.028 0.904 0.064
#> SRR2431357 4 0.0912 0.68583 0.000 0.000 0.012 0.972 0.016
#> SRR2431355 4 0.2387 0.69366 0.004 0.000 0.048 0.908 0.040
#> SRR2431356 3 0.3141 0.75854 0.000 0.000 0.832 0.152 0.016
#> SRR2431354 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.2751 0.68981 0.004 0.000 0.052 0.888 0.056
#> SRR2431352 4 0.1251 0.69678 0.000 0.000 0.036 0.956 0.008
#> SRR2431351 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.3264 0.74783 0.000 0.000 0.820 0.164 0.016
#> SRR2431349 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.3141 0.75854 0.000 0.000 0.832 0.152 0.016
#> SRR2431347 3 0.3492 0.72010 0.000 0.000 0.796 0.188 0.016
#> SRR2431346 3 0.4467 0.42950 0.000 0.000 0.640 0.344 0.016
#> SRR2431345 3 0.0000 0.81341 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.2751 0.69062 0.004 0.000 0.056 0.888 0.052
#> SRR2431343 4 0.1282 0.67785 0.000 0.000 0.004 0.952 0.044
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0547 0.8439 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431462 1 0.0632 0.8446 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431461 1 0.3023 0.6754 0.784 0.000 0.000 0.000 0.004 0.212
#> SRR2431459 1 0.0547 0.8443 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431460 1 0.1075 0.8386 0.952 0.000 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431458 1 0.5039 0.2185 0.640 0.000 0.000 0.000 0.176 0.184
#> SRR2431457 1 0.0363 0.8439 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431455 1 0.0458 0.8438 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431456 1 0.1327 0.8364 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431454 6 0.6447 0.7874 0.208 0.000 0.000 0.032 0.300 0.460
#> SRR2431453 1 0.0632 0.8425 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431451 1 0.6078 -0.6508 0.396 0.000 0.000 0.000 0.284 0.320
#> SRR2431452 6 0.6320 -0.0168 0.084 0.000 0.012 0.408 0.048 0.448
#> SRR2431450 1 0.2985 0.7577 0.844 0.000 0.000 0.036 0.004 0.116
#> SRR2431449 1 0.1531 0.8362 0.928 0.000 0.000 0.000 0.004 0.068
#> SRR2431448 1 0.2019 0.8192 0.900 0.000 0.000 0.000 0.012 0.088
#> SRR2431446 1 0.2772 0.7222 0.816 0.000 0.000 0.000 0.004 0.180
#> SRR2431447 6 0.6311 0.7239 0.340 0.000 0.000 0.008 0.284 0.368
#> SRR2431445 1 0.0937 0.8412 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431444 6 0.6723 0.7905 0.228 0.000 0.000 0.052 0.272 0.448
#> SRR2431443 1 0.2520 0.7544 0.844 0.000 0.000 0.000 0.004 0.152
#> SRR2431442 1 0.0632 0.8408 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431441 1 0.0363 0.8436 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431440 1 0.5631 -0.3114 0.528 0.000 0.000 0.000 0.284 0.188
#> SRR2431439 6 0.6697 0.7414 0.312 0.000 0.000 0.032 0.288 0.368
#> SRR2431438 1 0.0865 0.8422 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431437 1 0.1219 0.8312 0.948 0.000 0.000 0.000 0.004 0.048
#> SRR2431436 6 0.6479 0.7994 0.236 0.000 0.000 0.028 0.292 0.444
#> SRR2431435 6 0.6073 0.7530 0.316 0.000 0.000 0.000 0.284 0.400
#> SRR2431434 1 0.1556 0.8194 0.920 0.000 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431433 1 0.0632 0.8408 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431432 1 0.1349 0.8311 0.940 0.000 0.000 0.000 0.004 0.056
#> SRR2431431 6 0.6522 0.7821 0.276 0.000 0.000 0.024 0.288 0.412
#> SRR2431430 1 0.4309 0.5038 0.724 0.000 0.000 0.000 0.172 0.104
#> SRR2431429 1 0.1806 0.8237 0.908 0.000 0.000 0.000 0.004 0.088
#> SRR2431428 4 0.4988 0.4150 0.268 0.000 0.000 0.640 0.012 0.080
#> SRR2431427 2 0.1082 0.7819 0.000 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431426 2 0.0713 0.7784 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431425 2 0.1219 0.7739 0.000 0.948 0.000 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431424 2 0.0260 0.7850 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431423 2 0.0363 0.7886 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431422 2 0.1444 0.7490 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> SRR2431421 2 0.3966 -0.5399 0.000 0.552 0.000 0.004 0.444 0.000
#> SRR2431420 2 0.0603 0.7868 0.000 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431419 2 0.0458 0.7884 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431418 2 0.1152 0.7799 0.000 0.952 0.000 0.000 0.044 0.004
#> SRR2431417 2 0.1814 0.6944 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100 0.000
#> SRR2431416 2 0.0790 0.7817 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431415 2 0.1663 0.7258 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR2431414 2 0.1204 0.7604 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR2431413 2 0.1556 0.7270 0.000 0.920 0.000 0.000 0.080 0.000
#> SRR2431412 2 0.0458 0.7891 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431411 4 0.6963 0.2449 0.000 0.252 0.000 0.464 0.104 0.180
#> SRR2431409 2 0.2320 0.6395 0.000 0.864 0.000 0.000 0.132 0.004
#> SRR2431410 4 0.5302 0.5456 0.004 0.012 0.004 0.600 0.312 0.068
#> SRR2431408 2 0.4174 -0.5500 0.000 0.628 0.000 0.004 0.352 0.016
#> SRR2431407 2 0.2454 0.6343 0.000 0.840 0.000 0.000 0.160 0.000
#> SRR2431405 2 0.2260 0.6733 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140 0.000
#> SRR2431406 2 0.0458 0.7887 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431404 2 0.2260 0.6396 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140 0.000
#> SRR2431403 2 0.1219 0.7770 0.000 0.948 0.000 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431402 2 0.3805 -0.4334 0.000 0.664 0.000 0.004 0.328 0.004
#> SRR2431401 2 0.1219 0.7771 0.000 0.948 0.000 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431400 2 0.0790 0.7849 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431399 2 0.2597 0.5584 0.000 0.824 0.000 0.000 0.176 0.000
#> SRR2431398 2 0.0547 0.7889 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431397 2 0.0858 0.7831 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431396 2 0.2941 0.4631 0.000 0.780 0.000 0.000 0.220 0.000
#> SRR2431395 2 0.0777 0.7853 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431394 2 0.0632 0.7876 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431393 2 0.2805 0.5318 0.000 0.812 0.000 0.000 0.184 0.004
#> SRR2431392 2 0.2883 0.4767 0.000 0.788 0.000 0.000 0.212 0.000
#> SRR2431391 2 0.0363 0.7871 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431390 2 0.0865 0.7733 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431389 2 0.0777 0.7849 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431388 2 0.1714 0.7330 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092 0.000
#> SRR2431387 5 0.4128 0.0000 0.000 0.492 0.000 0.004 0.500 0.004
#> SRR2431386 2 0.0363 0.7886 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431385 2 0.4052 0.2169 0.000 0.708 0.000 0.012 0.260 0.020
#> SRR2431383 2 0.3468 0.2338 0.000 0.712 0.000 0.000 0.284 0.004
#> SRR2431384 2 0.0000 0.7848 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.1082 0.7812 0.000 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431381 2 0.0458 0.7896 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431380 2 0.4853 -0.7905 0.000 0.512 0.000 0.028 0.444 0.016
#> SRR2431379 3 0.1753 0.7931 0.000 0.000 0.912 0.004 0.000 0.084
#> SRR2431378 3 0.6096 0.3641 0.000 0.000 0.432 0.240 0.004 0.324
#> SRR2431376 4 0.5021 0.5146 0.000 0.000 0.324 0.592 0.004 0.080
#> SRR2431377 4 0.4342 0.6227 0.000 0.000 0.252 0.692 0.004 0.052
#> SRR2431375 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0458 0.7153 0.000 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431372 3 0.0363 0.8040 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431371 4 0.4886 0.5535 0.000 0.000 0.300 0.620 0.004 0.076
#> SRR2431373 3 0.0547 0.8037 0.000 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431370 3 0.4482 0.7113 0.000 0.000 0.628 0.048 0.000 0.324
#> SRR2431369 4 0.5047 0.5020 0.000 0.000 0.332 0.584 0.004 0.080
#> SRR2431368 3 0.4134 0.7239 0.000 0.000 0.656 0.028 0.000 0.316
#> SRR2431367 3 0.4497 0.7099 0.000 0.000 0.624 0.048 0.000 0.328
#> SRR2431366 4 0.4590 0.6107 0.000 0.000 0.268 0.668 0.008 0.056
#> SRR2431365 4 0.4810 0.5770 0.000 0.000 0.292 0.636 0.008 0.064
#> SRR2431364 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.5060 0.4953 0.000 0.000 0.336 0.580 0.004 0.080
#> SRR2431362 3 0.0665 0.7947 0.000 0.000 0.980 0.008 0.004 0.008
#> SRR2431360 3 0.0291 0.7993 0.000 0.000 0.992 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431359 4 0.4460 0.6699 0.004 0.000 0.184 0.728 0.008 0.076
#> SRR2431358 4 0.1226 0.7133 0.000 0.000 0.004 0.952 0.004 0.040
#> SRR2431357 4 0.0260 0.7151 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431355 4 0.1976 0.7109 0.000 0.000 0.016 0.916 0.008 0.060
#> SRR2431356 3 0.4508 0.7138 0.000 0.000 0.632 0.052 0.000 0.316
#> SRR2431354 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.2526 0.7115 0.004 0.000 0.028 0.896 0.020 0.052
#> SRR2431352 4 0.0291 0.7171 0.000 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR2431351 3 0.0146 0.8037 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.4553 0.7054 0.000 0.000 0.620 0.052 0.000 0.328
#> SRR2431349 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.4497 0.7090 0.000 0.000 0.624 0.048 0.000 0.328
#> SRR2431347 3 0.4855 0.6804 0.000 0.000 0.596 0.076 0.000 0.328
#> SRR2431346 3 0.5775 0.4825 0.000 0.000 0.480 0.192 0.000 0.328
#> SRR2431345 3 0.0000 0.8030 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.3087 0.7058 0.004 0.000 0.048 0.860 0.016 0.072
#> SRR2431343 4 0.0632 0.7151 0.000 0.000 0.000 0.976 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", "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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'CV' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.996 0.998 0.4803 0.521 0.521
#> 3 3 1.000 0.975 0.989 0.3879 0.800 0.621
#> 4 4 0.894 0.874 0.928 0.0477 0.995 0.985
#> 5 5 0.737 0.786 0.842 0.0536 0.989 0.965
#> 6 6 0.675 0.643 0.743 0.0433 0.956 0.863
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
#> SRR2431463 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.706 0.762 0.808 0.192
#> SRR2431408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.997 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.000 0.997 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0237 0.995 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431450 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.999 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.8067 0.566 0.160 0.652 0.188
#> SRR2431408 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.993 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.4002 0.806 0.160 0.000 0.840
#> SRR2431358 1 0.1411 0.961 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431357 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431355 3 0.1163 0.949 0.028 0.000 0.972
#> SRR2431356 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.6045 0.414 0.380 0.000 0.620
#> SRR2431352 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.5948 0.458 0.360 0.000 0.640
#> SRR2431343 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.1211 0.8798 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431462 1 0.0592 0.8870 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431461 1 0.1211 0.8794 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431459 1 0.0817 0.8878 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431460 1 0.2345 0.8320 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431458 1 0.1118 0.8844 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431457 1 0.0188 0.8853 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431455 1 0.0469 0.8851 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431456 1 0.3610 0.6122 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431454 1 0.2345 0.8424 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431453 1 0.2011 0.8507 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431451 1 0.1792 0.8648 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431452 1 0.4499 0.4271 0.756 0.004 0.012 0.228
#> SRR2431450 1 0.2081 0.8342 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431449 1 0.1940 0.8555 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431448 1 0.1118 0.8852 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431446 1 0.0921 0.8817 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431447 1 0.1389 0.8828 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431445 1 0.0188 0.8852 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 1 0.3400 0.6526 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR2431443 1 0.1211 0.8805 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431442 1 0.0336 0.8854 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431441 1 0.0000 0.8846 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.2469 0.8257 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431439 1 0.3444 0.6232 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431438 1 0.0336 0.8856 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431437 1 0.3569 0.6343 0.804 0.000 0.000 0.196
#> SRR2431436 1 0.0817 0.8853 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431435 1 0.1557 0.8729 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431434 1 0.1022 0.8853 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431433 1 0.0817 0.8875 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431432 1 0.1557 0.8752 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431431 4 0.4916 0.0000 0.424 0.000 0.000 0.576
#> SRR2431430 1 0.2814 0.7716 0.868 0.000 0.000 0.132
#> SRR2431429 1 0.1022 0.8852 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431428 1 0.1716 0.8730 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431427 2 0.1474 0.9546 0.000 0.948 0.000 0.052
#> SRR2431426 2 0.1637 0.9520 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431425 2 0.0592 0.9641 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431424 2 0.1022 0.9623 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431423 2 0.0707 0.9630 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431422 2 0.0707 0.9639 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431421 2 0.1118 0.9609 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431420 2 0.0921 0.9622 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431419 2 0.1118 0.9625 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431418 2 0.1211 0.9603 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR2431417 2 0.0707 0.9626 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431416 2 0.1940 0.9444 0.000 0.924 0.000 0.076
#> SRR2431415 2 0.0707 0.9621 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431414 2 0.0469 0.9637 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431413 2 0.2011 0.9385 0.000 0.920 0.000 0.080
#> SRR2431412 2 0.0817 0.9623 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431411 2 0.4250 0.7157 0.000 0.724 0.000 0.276
#> SRR2431409 2 0.0592 0.9628 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431410 2 0.9080 0.0264 0.168 0.448 0.112 0.272
#> SRR2431408 2 0.0469 0.9625 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431407 2 0.0817 0.9621 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431405 2 0.2704 0.9081 0.000 0.876 0.000 0.124
#> SRR2431406 2 0.0469 0.9635 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431404 2 0.2469 0.9110 0.000 0.892 0.000 0.108
#> SRR2431403 2 0.0921 0.9626 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431402 2 0.1022 0.9629 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431401 2 0.0707 0.9638 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431400 2 0.0469 0.9626 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431399 2 0.0921 0.9619 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431398 2 0.0592 0.9628 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431397 2 0.0817 0.9633 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431396 2 0.1022 0.9609 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431395 2 0.1118 0.9612 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431394 2 0.1389 0.9587 0.000 0.952 0.000 0.048
#> SRR2431393 2 0.0592 0.9625 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431392 2 0.1022 0.9628 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431391 2 0.0336 0.9635 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.1022 0.9621 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431389 2 0.1118 0.9623 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431388 2 0.1302 0.9615 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431387 2 0.1211 0.9611 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR2431386 2 0.0469 0.9631 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431385 2 0.0817 0.9625 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431383 2 0.2530 0.9155 0.000 0.888 0.000 0.112
#> SRR2431384 2 0.0592 0.9628 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431382 2 0.0469 0.9636 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431381 2 0.0592 0.9638 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431380 2 0.0188 0.9625 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431379 3 0.1716 0.9160 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR2431378 3 0.1022 0.9144 0.000 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431376 3 0.1118 0.9137 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431377 3 0.0469 0.9173 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431375 3 0.2011 0.9118 0.000 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431374 3 0.1302 0.9118 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431372 3 0.1940 0.9124 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR2431371 3 0.0817 0.9159 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431373 3 0.0921 0.9183 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431370 3 0.0817 0.9166 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431369 3 0.1557 0.9076 0.000 0.000 0.944 0.056
#> SRR2431368 3 0.1118 0.9142 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431367 3 0.2469 0.9034 0.000 0.000 0.892 0.108
#> SRR2431366 3 0.0921 0.9150 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431365 3 0.0336 0.9189 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431364 3 0.2868 0.8937 0.000 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431363 3 0.2868 0.8927 0.000 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431361 3 0.0707 0.9163 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431362 3 0.3528 0.8610 0.000 0.000 0.808 0.192
#> SRR2431360 3 0.3400 0.8735 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR2431359 3 0.4831 0.7862 0.040 0.000 0.752 0.208
#> SRR2431358 1 0.4227 0.6452 0.820 0.000 0.060 0.120
#> SRR2431357 3 0.0817 0.9164 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431355 3 0.2589 0.8809 0.044 0.000 0.912 0.044
#> SRR2431356 3 0.0707 0.9194 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431354 3 0.3123 0.8844 0.000 0.000 0.844 0.156
#> SRR2431353 3 0.5448 0.6439 0.196 0.000 0.724 0.080
#> SRR2431352 3 0.1716 0.9034 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR2431351 3 0.2408 0.9065 0.000 0.000 0.896 0.104
#> SRR2431350 3 0.1716 0.9159 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR2431349 3 0.2868 0.8932 0.000 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431348 3 0.2149 0.9128 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR2431347 3 0.1211 0.9204 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR2431346 3 0.0921 0.9200 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431345 3 0.2973 0.8922 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR2431344 3 0.7807 -0.0710 0.288 0.000 0.420 0.292
#> SRR2431343 3 0.0188 0.9181 0.000 0.000 0.996 0.004
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1877 0.870 0.924 0.000 0.000 0.064 0.012
#> SRR2431462 1 0.0798 0.872 0.976 0.000 0.000 0.016 0.008
#> SRR2431461 1 0.1549 0.866 0.944 0.000 0.000 0.040 0.016
#> SRR2431459 1 0.1331 0.873 0.952 0.000 0.000 0.040 0.008
#> SRR2431460 1 0.3669 0.807 0.816 0.000 0.000 0.128 0.056
#> SRR2431458 1 0.0794 0.872 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431457 1 0.0798 0.870 0.976 0.000 0.000 0.008 0.016
#> SRR2431455 1 0.0955 0.870 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431456 1 0.5268 0.593 0.668 0.000 0.000 0.220 0.112
#> SRR2431454 1 0.3759 0.801 0.808 0.000 0.000 0.136 0.056
#> SRR2431453 1 0.2905 0.841 0.868 0.000 0.000 0.036 0.096
#> SRR2431451 1 0.2171 0.861 0.912 0.000 0.000 0.064 0.024
#> SRR2431452 1 0.4971 0.285 0.628 0.000 0.004 0.332 0.036
#> SRR2431450 1 0.3597 0.778 0.832 0.000 0.008 0.116 0.044
#> SRR2431449 1 0.2879 0.846 0.868 0.000 0.000 0.100 0.032
#> SRR2431448 1 0.2293 0.859 0.900 0.000 0.000 0.084 0.016
#> SRR2431446 1 0.1626 0.860 0.940 0.000 0.000 0.044 0.016
#> SRR2431447 1 0.2236 0.861 0.908 0.000 0.000 0.068 0.024
#> SRR2431445 1 0.0898 0.874 0.972 0.000 0.000 0.020 0.008
#> SRR2431444 1 0.5044 0.583 0.716 0.000 0.004 0.140 0.140
#> SRR2431443 1 0.1597 0.864 0.940 0.000 0.000 0.048 0.012
#> SRR2431442 1 0.1310 0.874 0.956 0.000 0.000 0.024 0.020
#> SRR2431441 1 0.0671 0.870 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431440 1 0.2914 0.846 0.872 0.000 0.000 0.076 0.052
#> SRR2431439 1 0.5467 0.558 0.708 0.000 0.032 0.156 0.104
#> SRR2431438 1 0.0798 0.870 0.976 0.000 0.000 0.016 0.008
#> SRR2431437 1 0.3946 0.761 0.800 0.000 0.000 0.080 0.120
#> SRR2431436 1 0.1281 0.869 0.956 0.000 0.000 0.032 0.012
#> SRR2431435 1 0.2046 0.866 0.916 0.000 0.000 0.068 0.016
#> SRR2431434 1 0.2036 0.863 0.920 0.000 0.000 0.056 0.024
#> SRR2431433 1 0.1741 0.871 0.936 0.000 0.000 0.040 0.024
#> SRR2431432 1 0.2722 0.842 0.872 0.000 0.000 0.108 0.020
#> SRR2431431 5 0.5983 0.000 0.200 0.000 0.000 0.212 0.588
#> SRR2431430 1 0.2927 0.835 0.872 0.000 0.000 0.060 0.068
#> SRR2431429 1 0.1364 0.871 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> SRR2431428 1 0.3639 0.825 0.824 0.000 0.000 0.100 0.076
#> SRR2431427 2 0.2233 0.903 0.000 0.892 0.000 0.004 0.104
#> SRR2431426 2 0.2127 0.916 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431425 2 0.1121 0.924 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431424 2 0.1732 0.921 0.000 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431423 2 0.1544 0.925 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431422 2 0.1830 0.923 0.000 0.924 0.000 0.008 0.068
#> SRR2431421 2 0.1965 0.920 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431420 2 0.1410 0.925 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431419 2 0.1608 0.923 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431418 2 0.2377 0.913 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128
#> SRR2431417 2 0.1502 0.921 0.000 0.940 0.000 0.004 0.056
#> SRR2431416 2 0.2338 0.897 0.000 0.884 0.000 0.004 0.112
#> SRR2431415 2 0.1608 0.924 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431414 2 0.1671 0.915 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431413 2 0.3596 0.818 0.000 0.784 0.000 0.016 0.200
#> SRR2431412 2 0.1638 0.917 0.000 0.932 0.000 0.004 0.064
#> SRR2431411 2 0.5706 0.328 0.004 0.540 0.000 0.076 0.380
#> SRR2431409 2 0.2068 0.918 0.000 0.904 0.000 0.004 0.092
#> SRR2431410 4 0.8685 -0.124 0.092 0.296 0.032 0.344 0.236
#> SRR2431408 2 0.1478 0.924 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431407 2 0.2439 0.902 0.000 0.876 0.000 0.004 0.120
#> SRR2431405 2 0.3715 0.759 0.000 0.736 0.000 0.004 0.260
#> SRR2431406 2 0.1544 0.922 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431404 2 0.3398 0.797 0.000 0.780 0.000 0.004 0.216
#> SRR2431403 2 0.2233 0.916 0.000 0.892 0.000 0.004 0.104
#> SRR2431402 2 0.1270 0.922 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431401 2 0.1768 0.926 0.000 0.924 0.000 0.004 0.072
#> SRR2431400 2 0.1831 0.922 0.000 0.920 0.000 0.004 0.076
#> SRR2431399 2 0.2411 0.913 0.000 0.884 0.000 0.008 0.108
#> SRR2431398 2 0.1430 0.919 0.000 0.944 0.000 0.004 0.052
#> SRR2431397 2 0.1908 0.918 0.000 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431396 2 0.2286 0.913 0.000 0.888 0.000 0.004 0.108
#> SRR2431395 2 0.2424 0.919 0.000 0.868 0.000 0.000 0.132
#> SRR2431394 2 0.2074 0.903 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431393 2 0.1894 0.924 0.000 0.920 0.000 0.008 0.072
#> SRR2431392 2 0.2304 0.915 0.000 0.892 0.000 0.008 0.100
#> SRR2431391 2 0.1502 0.922 0.000 0.940 0.000 0.004 0.056
#> SRR2431390 2 0.1410 0.924 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431389 2 0.1952 0.915 0.000 0.912 0.000 0.004 0.084
#> SRR2431388 2 0.2130 0.922 0.000 0.908 0.000 0.012 0.080
#> SRR2431387 2 0.3327 0.872 0.000 0.828 0.000 0.028 0.144
#> SRR2431386 2 0.1571 0.917 0.000 0.936 0.000 0.004 0.060
#> SRR2431385 2 0.2890 0.887 0.000 0.836 0.000 0.004 0.160
#> SRR2431383 2 0.4240 0.758 0.000 0.736 0.000 0.036 0.228
#> SRR2431384 2 0.1851 0.916 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431382 2 0.1544 0.915 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431381 2 0.1478 0.923 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431380 2 0.1270 0.920 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431379 3 0.3196 0.769 0.000 0.000 0.804 0.192 0.004
#> SRR2431378 3 0.1830 0.747 0.000 0.000 0.924 0.068 0.008
#> SRR2431376 3 0.1764 0.739 0.000 0.000 0.928 0.064 0.008
#> SRR2431377 3 0.0703 0.761 0.000 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR2431375 3 0.4270 0.715 0.000 0.000 0.668 0.320 0.012
#> SRR2431374 3 0.2077 0.725 0.008 0.000 0.908 0.084 0.000
#> SRR2431372 3 0.4173 0.731 0.000 0.000 0.688 0.300 0.012
#> SRR2431371 3 0.0703 0.759 0.000 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR2431373 3 0.2482 0.751 0.000 0.000 0.892 0.084 0.024
#> SRR2431370 3 0.1638 0.772 0.000 0.000 0.932 0.064 0.004
#> SRR2431369 3 0.2519 0.707 0.000 0.000 0.884 0.100 0.016
#> SRR2431368 3 0.1608 0.736 0.000 0.000 0.928 0.072 0.000
#> SRR2431367 3 0.4151 0.701 0.000 0.000 0.652 0.344 0.004
#> SRR2431366 3 0.1341 0.746 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000
#> SRR2431365 3 0.0963 0.768 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR2431364 3 0.4551 0.672 0.000 0.000 0.616 0.368 0.016
#> SRR2431363 3 0.4392 0.668 0.000 0.000 0.612 0.380 0.008
#> SRR2431361 3 0.1043 0.763 0.000 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR2431362 3 0.4977 0.557 0.000 0.000 0.500 0.472 0.028
#> SRR2431360 3 0.4848 0.627 0.000 0.000 0.556 0.420 0.024
#> SRR2431359 3 0.6478 0.524 0.012 0.000 0.508 0.336 0.144
#> SRR2431358 1 0.5692 0.537 0.644 0.000 0.036 0.264 0.056
#> SRR2431357 3 0.1608 0.743 0.000 0.000 0.928 0.072 0.000
#> SRR2431355 3 0.4652 0.610 0.056 0.000 0.744 0.188 0.012
#> SRR2431356 3 0.2488 0.776 0.000 0.000 0.872 0.124 0.004
#> SRR2431354 3 0.4793 0.624 0.000 0.000 0.544 0.436 0.020
#> SRR2431353 3 0.7139 0.301 0.120 0.000 0.496 0.316 0.068
#> SRR2431352 3 0.4065 0.595 0.008 0.000 0.760 0.212 0.020
#> SRR2431351 3 0.4047 0.719 0.000 0.000 0.676 0.320 0.004
#> SRR2431350 3 0.3266 0.765 0.000 0.000 0.796 0.200 0.004
#> SRR2431349 3 0.4380 0.684 0.000 0.000 0.616 0.376 0.008
#> SRR2431348 3 0.3980 0.735 0.000 0.000 0.708 0.284 0.008
#> SRR2431347 3 0.3123 0.774 0.000 0.000 0.812 0.184 0.004
#> SRR2431346 3 0.3163 0.773 0.000 0.000 0.824 0.164 0.012
#> SRR2431345 3 0.4436 0.673 0.000 0.000 0.596 0.396 0.008
#> SRR2431344 4 0.7245 -0.206 0.208 0.000 0.196 0.528 0.068
#> SRR2431343 3 0.2074 0.775 0.000 0.000 0.896 0.104 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.2687 0.8107 0.876 0.000 0.000 0.044 NA 0.072
#> SRR2431462 1 0.1686 0.8216 0.924 0.000 0.000 0.012 NA 0.064
#> SRR2431461 1 0.2501 0.8030 0.872 0.000 0.000 0.016 NA 0.108
#> SRR2431459 1 0.2058 0.8204 0.908 0.000 0.000 0.012 NA 0.072
#> SRR2431460 1 0.3967 0.7573 0.776 0.000 0.000 0.056 NA 0.152
#> SRR2431458 1 0.2605 0.8199 0.876 0.000 0.000 0.020 NA 0.092
#> SRR2431457 1 0.1444 0.8175 0.928 0.000 0.000 0.000 NA 0.072
#> SRR2431455 1 0.1219 0.8194 0.948 0.000 0.000 0.004 NA 0.048
#> SRR2431456 1 0.5320 0.6104 0.652 0.000 0.000 0.104 NA 0.212
#> SRR2431454 1 0.5135 0.7055 0.688 0.000 0.000 0.092 NA 0.176
#> SRR2431453 1 0.3819 0.7695 0.784 0.000 0.000 0.028 NA 0.160
#> SRR2431451 1 0.3939 0.7795 0.776 0.000 0.000 0.044 NA 0.160
#> SRR2431452 1 0.7441 0.0241 0.436 0.000 0.280 0.036 NA 0.176
#> SRR2431450 1 0.3513 0.7627 0.796 0.000 0.000 0.060 NA 0.144
#> SRR2431449 1 0.3766 0.7830 0.804 0.000 0.000 0.064 NA 0.112
#> SRR2431448 1 0.3048 0.8045 0.848 0.000 0.000 0.044 NA 0.100
#> SRR2431446 1 0.2726 0.7928 0.848 0.000 0.000 0.008 NA 0.136
#> SRR2431447 1 0.4078 0.7848 0.784 0.000 0.000 0.056 NA 0.124
#> SRR2431445 1 0.1464 0.8224 0.944 0.000 0.000 0.016 NA 0.036
#> SRR2431444 1 0.5121 0.4983 0.616 0.000 0.000 0.044 NA 0.304
#> SRR2431443 1 0.2257 0.8020 0.876 0.000 0.000 0.008 NA 0.116
#> SRR2431442 1 0.1265 0.8244 0.948 0.000 0.000 0.008 NA 0.044
#> SRR2431441 1 0.0547 0.8165 0.980 0.000 0.000 0.000 NA 0.020
#> SRR2431440 1 0.4203 0.7598 0.756 0.000 0.000 0.040 NA 0.172
#> SRR2431439 1 0.4993 0.6092 0.664 0.000 0.000 0.092 NA 0.228
#> SRR2431438 1 0.1738 0.8227 0.928 0.000 0.000 0.016 NA 0.052
#> SRR2431437 1 0.4449 0.6858 0.708 0.000 0.000 0.020 NA 0.228
#> SRR2431436 1 0.2346 0.8013 0.868 0.000 0.000 0.000 NA 0.124
#> SRR2431435 1 0.3653 0.7948 0.812 0.000 0.004 0.028 NA 0.128
#> SRR2431434 1 0.3014 0.8109 0.856 0.000 0.000 0.048 NA 0.084
#> SRR2431433 1 0.2344 0.8228 0.896 0.000 0.000 0.028 NA 0.068
#> SRR2431432 1 0.3852 0.7837 0.788 0.000 0.000 0.088 NA 0.116
#> SRR2431431 6 0.5904 0.0000 0.120 0.000 0.004 0.048 NA 0.608
#> SRR2431430 1 0.3577 0.7681 0.772 0.000 0.000 0.012 NA 0.200
#> SRR2431429 1 0.2712 0.8140 0.864 0.000 0.000 0.016 NA 0.108
#> SRR2431428 1 0.4017 0.7574 0.764 0.000 0.000 0.056 NA 0.168
#> SRR2431427 2 0.3104 0.8544 0.000 0.788 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR2431426 2 0.3302 0.8555 0.000 0.760 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR2431425 2 0.1349 0.8913 0.000 0.940 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431424 2 0.2871 0.8797 0.000 0.804 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431423 2 0.1082 0.8938 0.000 0.956 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431422 2 0.1753 0.8949 0.000 0.912 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431421 2 0.3418 0.8646 0.000 0.784 0.000 0.016 NA 0.008
#> SRR2431420 2 0.1910 0.8972 0.000 0.892 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431419 2 0.1757 0.8915 0.000 0.916 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR2431418 2 0.2913 0.8810 0.000 0.812 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR2431417 2 0.1411 0.8879 0.000 0.936 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431416 2 0.2964 0.8617 0.000 0.792 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431415 2 0.1327 0.8910 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431414 2 0.2402 0.8867 0.000 0.856 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431413 2 0.4045 0.7425 0.000 0.648 0.000 0.008 NA 0.008
#> SRR2431412 2 0.1542 0.8878 0.000 0.936 0.000 0.004 NA 0.008
#> SRR2431411 2 0.5720 0.2841 0.000 0.468 0.008 0.028 NA 0.060
#> SRR2431409 2 0.2092 0.8896 0.000 0.876 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431410 4 0.9677 -0.4909 0.104 0.144 0.116 0.264 NA 0.148
#> SRR2431408 2 0.2048 0.8901 0.000 0.880 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431407 2 0.2234 0.8784 0.000 0.872 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431405 2 0.4466 0.6963 0.000 0.612 0.000 0.004 NA 0.032
#> SRR2431406 2 0.1643 0.8960 0.000 0.924 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR2431404 2 0.3505 0.8377 0.000 0.812 0.000 0.008 NA 0.056
#> SRR2431403 2 0.2402 0.8920 0.000 0.856 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431402 2 0.1588 0.8911 0.000 0.924 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431401 2 0.1908 0.8977 0.000 0.900 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431400 2 0.1957 0.8921 0.000 0.888 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431399 2 0.2848 0.8775 0.000 0.816 0.000 0.008 NA 0.000
#> SRR2431398 2 0.1349 0.8905 0.000 0.940 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431397 2 0.2520 0.8789 0.000 0.844 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431396 2 0.3583 0.8389 0.000 0.728 0.000 0.004 NA 0.008
#> SRR2431395 2 0.2697 0.8772 0.000 0.812 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431394 2 0.2933 0.8682 0.000 0.796 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431393 2 0.2520 0.8849 0.000 0.844 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431392 2 0.2531 0.8879 0.000 0.860 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR2431391 2 0.1531 0.8971 0.000 0.928 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431390 2 0.1531 0.8937 0.000 0.928 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431389 2 0.2257 0.8840 0.000 0.876 0.000 0.000 NA 0.008
#> SRR2431388 2 0.2772 0.8859 0.000 0.816 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431387 2 0.3556 0.8412 0.000 0.804 0.000 0.024 NA 0.024
#> SRR2431386 2 0.1327 0.8922 0.000 0.936 0.000 0.000 NA 0.000
#> SRR2431385 2 0.3646 0.8025 0.000 0.700 0.000 0.004 NA 0.004
#> SRR2431383 2 0.4672 0.6272 0.000 0.548 0.000 0.012 NA 0.024
#> SRR2431384 2 0.2308 0.8894 0.000 0.880 0.000 0.008 NA 0.004
#> SRR2431382 2 0.2482 0.8833 0.000 0.848 0.000 0.000 NA 0.004
#> SRR2431381 2 0.2278 0.8941 0.000 0.868 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431380 2 0.1349 0.8925 0.000 0.940 0.000 0.004 NA 0.000
#> SRR2431379 3 0.4618 0.1320 0.000 0.000 0.632 0.320 NA 0.012
#> SRR2431378 4 0.4226 0.5699 0.000 0.000 0.404 0.580 NA 0.004
#> SRR2431376 4 0.3841 0.5979 0.000 0.000 0.380 0.616 NA 0.004
#> SRR2431377 4 0.3991 0.4865 0.000 0.000 0.472 0.524 NA 0.000
#> SRR2431375 3 0.3572 0.4487 0.000 0.000 0.792 0.168 NA 0.016
#> SRR2431374 4 0.4090 0.5944 0.008 0.000 0.384 0.604 NA 0.004
#> SRR2431372 3 0.3885 0.4495 0.000 0.000 0.776 0.168 NA 0.024
#> SRR2431371 4 0.3823 0.5624 0.000 0.000 0.436 0.564 NA 0.000
#> SRR2431373 4 0.4763 0.3635 0.000 0.000 0.480 0.480 NA 0.032
#> SRR2431370 3 0.4315 -0.4622 0.000 0.000 0.496 0.488 NA 0.004
#> SRR2431369 4 0.4115 0.5876 0.000 0.000 0.360 0.624 NA 0.012
#> SRR2431368 4 0.3872 0.5952 0.000 0.000 0.392 0.604 NA 0.004
#> SRR2431367 3 0.2182 0.5108 0.000 0.000 0.904 0.068 NA 0.008
#> SRR2431366 4 0.3717 0.5988 0.000 0.000 0.384 0.616 NA 0.000
#> SRR2431365 3 0.3868 -0.4737 0.000 0.000 0.504 0.496 NA 0.000
#> SRR2431364 3 0.3310 0.4998 0.000 0.000 0.832 0.112 NA 0.016
#> SRR2431363 3 0.2577 0.5035 0.000 0.000 0.888 0.056 NA 0.016
#> SRR2431361 4 0.4225 0.4636 0.000 0.000 0.480 0.508 NA 0.004
#> SRR2431362 3 0.4682 0.4278 0.000 0.000 0.748 0.068 NA 0.096
#> SRR2431360 3 0.4032 0.4716 0.000 0.000 0.796 0.088 NA 0.044
#> SRR2431359 3 0.6389 0.3467 0.020 0.000 0.584 0.192 NA 0.156
#> SRR2431358 1 0.6681 0.2643 0.484 0.000 0.016 0.296 NA 0.168
#> SRR2431357 4 0.4371 0.5863 0.008 0.000 0.404 0.576 NA 0.008
#> SRR2431355 4 0.6242 0.1519 0.068 0.000 0.304 0.544 NA 0.072
#> SRR2431356 3 0.4455 -0.1070 0.000 0.000 0.584 0.388 NA 0.008
#> SRR2431354 3 0.4167 0.4703 0.000 0.000 0.772 0.140 NA 0.032
#> SRR2431353 3 0.7657 0.1060 0.092 0.000 0.348 0.320 NA 0.216
#> SRR2431352 4 0.5271 0.2364 0.020 0.000 0.236 0.656 NA 0.076
#> SRR2431351 3 0.3236 0.4815 0.000 0.000 0.820 0.140 NA 0.004
#> SRR2431350 3 0.3734 0.2829 0.000 0.000 0.716 0.264 NA 0.000
#> SRR2431349 3 0.3459 0.5056 0.000 0.000 0.824 0.108 NA 0.016
#> SRR2431348 3 0.3635 0.4421 0.000 0.000 0.780 0.180 NA 0.008
#> SRR2431347 3 0.4446 0.0157 0.000 0.000 0.600 0.368 NA 0.004
#> SRR2431346 3 0.4688 0.1455 0.000 0.000 0.616 0.328 NA 0.004
#> SRR2431345 3 0.3106 0.5089 0.000 0.000 0.852 0.084 NA 0.016
#> SRR2431344 3 0.8092 -0.2286 0.100 0.000 0.408 0.180 NA 0.228
#> SRR2431343 3 0.3966 -0.3770 0.000 0.000 0.552 0.444 NA 0.004
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.974 0.990 0.0346 0.983 0.983
#> 3 3 0.697 0.808 0.912 8.6764 0.654 0.648
#> 4 4 0.813 0.841 0.911 0.8901 0.702 0.533
#> 5 5 0.808 0.770 0.862 0.0888 0.973 0.922
#> 6 6 0.859 0.804 0.884 0.0486 0.963 0.887
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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.1633 0.973 0.976 0.024
#> SRR2431453 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.3274 0.942 0.940 0.060
#> SRR2431450 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0938 0.982 0.988 0.012
#> SRR2431443 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.1184 0.979 0.984 0.016
#> SRR2431439 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.2423 0.959 0.960 0.040
#> SRR2431435 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431427 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431426 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431425 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431424 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431423 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431422 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431421 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431420 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431419 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431418 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431417 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431416 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431415 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431414 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431412 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431408 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431407 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431405 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431406 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431404 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431403 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431402 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431401 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431400 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431399 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431398 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431397 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431396 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431395 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431394 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431393 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431392 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431391 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431390 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431389 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431388 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431387 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431386 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431385 1 0.2043 0.966 0.968 0.032
#> SRR2431383 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431384 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431382 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431381 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431380 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431379 1 0.0672 0.985 0.992 0.008
#> SRR2431378 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431374 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.3879 0.927 0.924 0.076
#> SRR2431371 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.4022 0.923 0.920 0.080
#> SRR2431370 1 0.0376 0.987 0.996 0.004
#> SRR2431369 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0672 0.985 0.992 0.008
#> SRR2431367 1 0.0672 0.985 0.992 0.008
#> SRR2431366 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431363 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431361 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.4298 0.916 0.912 0.088
#> SRR2431360 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431359 1 0.0376 0.987 0.996 0.004
#> SRR2431358 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0376 0.987 0.996 0.004
#> SRR2431354 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431353 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431350 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431348 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.4431 0.912 0.908 0.092
#> SRR2431344 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.990 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431462 2 0.0592 0.930 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431461 2 0.1031 0.925 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431459 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431460 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431458 2 0.1163 0.922 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431457 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431455 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431456 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431454 2 0.6111 0.124 0.000 0.604 0.396
#> SRR2431453 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431451 2 0.3619 0.785 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431452 3 0.6286 0.323 0.000 0.464 0.536
#> SRR2431450 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431449 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431448 2 0.0747 0.930 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431446 2 0.0592 0.929 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431447 2 0.1643 0.908 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431445 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431444 2 0.5988 0.212 0.000 0.632 0.368
#> SRR2431443 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431442 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431441 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431440 2 0.4605 0.667 0.000 0.796 0.204
#> SRR2431439 2 0.0592 0.930 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431438 2 0.0592 0.930 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431437 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431436 2 0.6244 -0.066 0.000 0.560 0.440
#> SRR2431435 2 0.3941 0.752 0.000 0.844 0.156
#> SRR2431434 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431433 2 0.1031 0.927 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431432 2 0.0747 0.929 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431431 2 0.1163 0.926 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431430 2 0.0592 0.929 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431429 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431428 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431427 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431426 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431425 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431424 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431423 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431422 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431421 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431420 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431419 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431418 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431417 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431416 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431415 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431414 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431413 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431412 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431411 1 0.0237 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431409 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431410 2 0.0829 0.934 0.004 0.984 0.012
#> SRR2431408 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431407 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431405 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431406 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431404 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431403 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431402 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431401 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431400 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431399 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431398 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431397 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431396 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431395 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431394 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431393 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431392 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431391 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431390 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431389 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431388 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431387 2 0.1647 0.936 0.004 0.960 0.036
#> SRR2431386 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431385 2 0.4629 0.755 0.004 0.808 0.188
#> SRR2431383 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431384 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431382 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431381 2 0.1878 0.936 0.004 0.952 0.044
#> SRR2431380 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431379 3 0.4452 0.637 0.000 0.192 0.808
#> SRR2431378 3 0.6260 0.481 0.000 0.448 0.552
#> SRR2431376 3 0.6267 0.471 0.000 0.452 0.548
#> SRR2431377 2 0.1529 0.922 0.000 0.960 0.040
#> SRR2431375 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431374 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431372 3 0.2537 0.538 0.000 0.080 0.920
#> SRR2431371 3 0.6286 0.437 0.000 0.464 0.536
#> SRR2431373 3 0.1643 0.542 0.000 0.044 0.956
#> SRR2431370 3 0.4452 0.635 0.000 0.192 0.808
#> SRR2431369 3 0.6260 0.481 0.000 0.448 0.552
#> SRR2431368 3 0.4399 0.633 0.000 0.188 0.812
#> SRR2431367 3 0.4605 0.637 0.000 0.204 0.796
#> SRR2431366 2 0.2066 0.905 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431365 2 0.2066 0.905 0.000 0.940 0.060
#> SRR2431364 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431363 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431361 3 0.6267 0.471 0.000 0.452 0.548
#> SRR2431362 3 0.1289 0.531 0.000 0.032 0.968
#> SRR2431360 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431359 3 0.6192 0.530 0.000 0.420 0.580
#> SRR2431358 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431357 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431355 2 0.1289 0.923 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431356 3 0.4887 0.638 0.000 0.228 0.772
#> SRR2431354 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431353 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431352 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431351 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431350 3 0.4974 0.636 0.000 0.236 0.764
#> SRR2431349 3 0.0747 0.513 0.000 0.016 0.984
#> SRR2431348 3 0.4750 0.637 0.000 0.216 0.784
#> SRR2431347 3 0.6215 0.521 0.000 0.428 0.572
#> SRR2431346 3 0.6225 0.513 0.000 0.432 0.568
#> SRR2431345 3 0.0892 0.518 0.000 0.020 0.980
#> SRR2431344 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431343 2 0.0892 0.928 0.000 0.980 0.020
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431462 1 0.1722 0.930 0.944 0.048 0.008 0
#> SRR2431461 1 0.2300 0.922 0.924 0.048 0.028 0
#> SRR2431459 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431460 1 0.1722 0.930 0.944 0.048 0.008 0
#> SRR2431458 1 0.2586 0.914 0.912 0.048 0.040 0
#> SRR2431457 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431455 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431456 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431454 1 0.5300 0.240 0.580 0.012 0.408 0
#> SRR2431453 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431451 1 0.4356 0.793 0.804 0.048 0.148 0
#> SRR2431452 3 0.7084 0.258 0.284 0.164 0.552 0
#> SRR2431450 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431449 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431448 1 0.2089 0.927 0.932 0.048 0.020 0
#> SRR2431446 1 0.2197 0.923 0.928 0.048 0.024 0
#> SRR2431447 1 0.2840 0.897 0.900 0.044 0.056 0
#> SRR2431445 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431444 1 0.4973 0.353 0.644 0.008 0.348 0
#> SRR2431443 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431442 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431441 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431440 1 0.6545 0.528 0.632 0.152 0.216 0
#> SRR2431439 1 0.1975 0.928 0.936 0.048 0.016 0
#> SRR2431438 1 0.1722 0.930 0.944 0.048 0.008 0
#> SRR2431437 1 0.1854 0.930 0.940 0.048 0.012 0
#> SRR2431436 1 0.5132 0.119 0.548 0.004 0.448 0
#> SRR2431435 1 0.4104 0.760 0.808 0.028 0.164 0
#> SRR2431434 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431433 1 0.1576 0.930 0.948 0.048 0.004 0
#> SRR2431432 1 0.2300 0.923 0.924 0.048 0.028 0
#> SRR2431431 1 0.1722 0.930 0.944 0.048 0.008 0
#> SRR2431430 1 0.2197 0.923 0.928 0.048 0.024 0
#> SRR2431429 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431428 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431427 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431426 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431425 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431424 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431423 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431422 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431421 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431420 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431419 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431418 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431417 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431416 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431415 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431414 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431413 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431412 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431411 4 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1
#> SRR2431409 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431410 1 0.4356 0.570 0.708 0.292 0.000 0
#> SRR2431408 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431407 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431405 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431406 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431404 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431403 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431402 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431401 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431400 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431399 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431398 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431397 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431396 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431395 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431394 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431393 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431392 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431391 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431390 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431389 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431388 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431387 2 0.1867 0.891 0.072 0.928 0.000 0
#> SRR2431386 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431385 2 0.2973 0.805 0.000 0.856 0.144 0
#> SRR2431383 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431384 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431382 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431381 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431380 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431379 3 0.3751 0.692 0.196 0.004 0.800 0
#> SRR2431378 3 0.5155 0.509 0.468 0.004 0.528 0
#> SRR2431376 3 0.5158 0.500 0.472 0.004 0.524 0
#> SRR2431377 1 0.2002 0.917 0.936 0.044 0.020 0
#> SRR2431375 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431374 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431372 3 0.1716 0.629 0.064 0.000 0.936 0
#> SRR2431371 3 0.5165 0.471 0.484 0.004 0.512 0
#> SRR2431373 3 0.0921 0.641 0.028 0.000 0.972 0
#> SRR2431370 3 0.3831 0.692 0.204 0.004 0.792 0
#> SRR2431369 3 0.5155 0.509 0.468 0.004 0.528 0
#> SRR2431368 3 0.3539 0.690 0.176 0.004 0.820 0
#> SRR2431367 3 0.4018 0.690 0.224 0.004 0.772 0
#> SRR2431366 1 0.2500 0.882 0.916 0.040 0.044 0
#> SRR2431365 1 0.2500 0.882 0.916 0.040 0.044 0
#> SRR2431364 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431363 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431361 3 0.5158 0.500 0.472 0.004 0.524 0
#> SRR2431362 3 0.0592 0.635 0.016 0.000 0.984 0
#> SRR2431360 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431359 3 0.5119 0.548 0.440 0.004 0.556 0
#> SRR2431358 1 0.1302 0.928 0.956 0.044 0.000 0
#> SRR2431357 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
#> SRR2431355 1 0.1767 0.923 0.944 0.044 0.012 0
#> SRR2431356 3 0.4155 0.688 0.240 0.004 0.756 0
#> SRR2431354 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431353 1 0.1302 0.928 0.956 0.044 0.000 0
#> SRR2431352 1 0.1302 0.928 0.956 0.044 0.000 0
#> SRR2431351 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431350 3 0.4220 0.686 0.248 0.004 0.748 0
#> SRR2431349 3 0.0000 0.623 0.000 0.000 1.000 0
#> SRR2431348 3 0.4122 0.688 0.236 0.004 0.760 0
#> SRR2431347 3 0.5132 0.543 0.448 0.004 0.548 0
#> SRR2431346 3 0.5137 0.537 0.452 0.004 0.544 0
#> SRR2431345 3 0.0188 0.626 0.004 0.000 0.996 0
#> SRR2431344 1 0.1302 0.928 0.956 0.044 0.000 0
#> SRR2431343 1 0.1389 0.930 0.952 0.048 0.000 0
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1493 0.8507 0.948 0.024 0.000 0.028 0
#> SRR2431462 1 0.1310 0.8494 0.956 0.024 0.000 0.020 0
#> SRR2431461 1 0.2178 0.8369 0.920 0.024 0.008 0.048 0
#> SRR2431459 1 0.1310 0.8476 0.956 0.024 0.000 0.020 0
#> SRR2431460 1 0.1493 0.8515 0.948 0.024 0.000 0.028 0
#> SRR2431458 1 0.2707 0.8191 0.888 0.024 0.008 0.080 0
#> SRR2431457 1 0.1211 0.8485 0.960 0.024 0.000 0.016 0
#> SRR2431455 1 0.1403 0.8501 0.952 0.024 0.000 0.024 0
#> SRR2431456 1 0.1403 0.8510 0.952 0.024 0.000 0.024 0
#> SRR2431454 1 0.6785 -0.0716 0.376 0.000 0.284 0.340 0
#> SRR2431453 1 0.1211 0.8485 0.960 0.024 0.000 0.016 0
#> SRR2431451 1 0.5237 0.6517 0.708 0.024 0.072 0.196 0
#> SRR2431452 3 0.8010 -0.0428 0.160 0.164 0.444 0.232 0
#> SRR2431450 1 0.1661 0.8480 0.940 0.024 0.000 0.036 0
#> SRR2431449 1 0.1310 0.8514 0.956 0.024 0.000 0.020 0
#> SRR2431448 1 0.1818 0.8409 0.932 0.024 0.000 0.044 0
#> SRR2431446 1 0.2171 0.8328 0.912 0.024 0.000 0.064 0
#> SRR2431447 1 0.4268 0.7039 0.760 0.020 0.020 0.200 0
#> SRR2431445 1 0.1211 0.8485 0.960 0.024 0.000 0.016 0
#> SRR2431444 4 0.6377 -0.2016 0.380 0.000 0.168 0.452 0
#> SRR2431443 1 0.1310 0.8510 0.956 0.024 0.000 0.020 0
#> SRR2431442 1 0.1106 0.8507 0.964 0.024 0.000 0.012 0
#> SRR2431441 1 0.1403 0.8501 0.952 0.024 0.000 0.024 0
#> SRR2431440 1 0.7465 0.3546 0.520 0.128 0.128 0.224 0
#> SRR2431439 1 0.1965 0.8468 0.924 0.024 0.000 0.052 0
#> SRR2431438 1 0.1106 0.8507 0.964 0.024 0.000 0.012 0
#> SRR2431437 1 0.1579 0.8449 0.944 0.024 0.000 0.032 0
#> SRR2431436 1 0.6825 -0.1611 0.340 0.000 0.324 0.336 0
#> SRR2431435 1 0.5216 0.5988 0.692 0.008 0.092 0.208 0
#> SRR2431434 1 0.1403 0.8500 0.952 0.024 0.000 0.024 0
#> SRR2431433 1 0.1579 0.8507 0.944 0.024 0.000 0.032 0
#> SRR2431432 1 0.2125 0.8363 0.920 0.024 0.004 0.052 0
#> SRR2431431 1 0.2813 0.8308 0.868 0.024 0.000 0.108 0
#> SRR2431430 1 0.2707 0.8140 0.876 0.024 0.000 0.100 0
#> SRR2431429 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
#> SRR2431428 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431421 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431413 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431411 5 0.0000 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431410 1 0.6342 0.3470 0.520 0.272 0.000 0.208 0
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431405 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431396 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431387 2 0.1997 0.9011 0.040 0.924 0.000 0.036 0
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431385 2 0.2561 0.8114 0.000 0.856 0.144 0.000 0
#> SRR2431383 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9942 0.000 1.000 0.000 0.000 0
#> SRR2431380 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
#> SRR2431379 3 0.4168 0.4784 0.052 0.000 0.764 0.184 0
#> SRR2431378 4 0.6188 0.7227 0.136 0.000 0.416 0.448 0
#> SRR2431376 4 0.6186 0.7241 0.136 0.000 0.412 0.452 0
#> SRR2431377 1 0.4589 0.5882 0.660 0.020 0.004 0.316 0
#> SRR2431375 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431374 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
#> SRR2431372 3 0.2300 0.6320 0.024 0.000 0.904 0.072 0
#> SRR2431371 4 0.6236 0.7105 0.144 0.000 0.400 0.456 0
#> SRR2431373 3 0.0992 0.6899 0.008 0.000 0.968 0.024 0
#> SRR2431370 3 0.4497 0.4161 0.060 0.000 0.732 0.208 0
#> SRR2431369 4 0.6188 0.7209 0.136 0.000 0.416 0.448 0
#> SRR2431368 3 0.3953 0.5103 0.048 0.000 0.784 0.168 0
#> SRR2431367 3 0.4898 0.2911 0.068 0.000 0.684 0.248 0
#> SRR2431366 1 0.4736 0.4257 0.576 0.020 0.000 0.404 0
#> SRR2431365 1 0.4736 0.4257 0.576 0.020 0.000 0.404 0
#> SRR2431364 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431363 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431361 4 0.6186 0.7241 0.136 0.000 0.412 0.452 0
#> SRR2431362 3 0.0451 0.6977 0.004 0.000 0.988 0.008 0
#> SRR2431360 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431359 3 0.6132 -0.7210 0.128 0.000 0.444 0.428 0
#> SRR2431358 1 0.3690 0.7407 0.780 0.020 0.000 0.200 0
#> SRR2431357 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
#> SRR2431355 1 0.3821 0.7256 0.764 0.020 0.000 0.216 0
#> SRR2431356 3 0.4788 0.3285 0.064 0.000 0.696 0.240 0
#> SRR2431354 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431353 1 0.3724 0.7372 0.776 0.020 0.000 0.204 0
#> SRR2431352 1 0.3724 0.7372 0.776 0.020 0.000 0.204 0
#> SRR2431351 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431350 3 0.5051 0.2151 0.072 0.000 0.664 0.264 0
#> SRR2431349 3 0.0162 0.7014 0.000 0.000 0.996 0.004 0
#> SRR2431348 3 0.4980 0.2616 0.072 0.000 0.676 0.252 0
#> SRR2431347 4 0.6102 0.6761 0.124 0.000 0.436 0.440 0
#> SRR2431346 4 0.6162 0.6955 0.132 0.000 0.432 0.436 0
#> SRR2431345 3 0.0000 0.7005 0.000 0.000 1.000 0.000 0
#> SRR2431344 1 0.3690 0.7407 0.780 0.020 0.000 0.200 0
#> SRR2431343 1 0.1893 0.8443 0.928 0.024 0.000 0.048 0
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.1007 0.827 0.968 0.004 0.004 0.008 0 0.016
#> SRR2431462 1 0.1080 0.823 0.960 0.004 0.000 0.004 0 0.032
#> SRR2431461 1 0.1949 0.797 0.904 0.004 0.004 0.000 0 0.088
#> SRR2431459 1 0.1152 0.818 0.952 0.004 0.000 0.000 0 0.044
#> SRR2431460 1 0.0837 0.826 0.972 0.004 0.004 0.000 0 0.020
#> SRR2431458 1 0.2320 0.765 0.864 0.004 0.000 0.000 0 0.132
#> SRR2431457 1 0.0935 0.821 0.964 0.004 0.000 0.000 0 0.032
#> SRR2431455 1 0.0798 0.826 0.976 0.004 0.004 0.012 0 0.004
#> SRR2431456 1 0.0551 0.826 0.984 0.004 0.000 0.004 0 0.008
#> SRR2431454 6 0.5171 0.644 0.196 0.000 0.140 0.012 0 0.652
#> SRR2431453 1 0.0935 0.821 0.964 0.004 0.000 0.000 0 0.032
#> SRR2431451 1 0.4196 0.446 0.640 0.004 0.008 0.008 0 0.340
#> SRR2431452 6 0.7017 0.352 0.060 0.164 0.320 0.016 0 0.440
#> SRR2431450 1 0.0912 0.824 0.972 0.004 0.008 0.004 0 0.012
#> SRR2431449 1 0.0837 0.826 0.972 0.004 0.004 0.000 0 0.020
#> SRR2431448 1 0.1588 0.807 0.924 0.004 0.000 0.000 0 0.072
#> SRR2431446 1 0.1843 0.799 0.912 0.004 0.000 0.004 0 0.080
#> SRR2431447 1 0.3925 0.471 0.656 0.004 0.000 0.008 0 0.332
#> SRR2431445 1 0.0935 0.821 0.964 0.004 0.000 0.000 0 0.032
#> SRR2431444 6 0.2804 0.522 0.120 0.000 0.024 0.004 0 0.852
#> SRR2431443 1 0.0777 0.825 0.972 0.004 0.000 0.000 0 0.024
#> SRR2431442 1 0.0436 0.826 0.988 0.004 0.000 0.004 0 0.004
#> SRR2431441 1 0.0798 0.826 0.976 0.004 0.004 0.012 0 0.004
#> SRR2431440 1 0.6239 -0.198 0.444 0.108 0.040 0.004 0 0.404
#> SRR2431439 1 0.2040 0.813 0.904 0.004 0.004 0.004 0 0.084
#> SRR2431438 1 0.0922 0.825 0.968 0.004 0.000 0.004 0 0.024
#> SRR2431437 1 0.1411 0.813 0.936 0.004 0.000 0.000 0 0.060
#> SRR2431436 6 0.5214 0.663 0.148 0.000 0.180 0.016 0 0.656
#> SRR2431435 1 0.4553 0.264 0.580 0.000 0.032 0.004 0 0.384
#> SRR2431434 1 0.0810 0.826 0.976 0.004 0.004 0.008 0 0.008
#> SRR2431433 1 0.0862 0.827 0.972 0.004 0.008 0.000 0 0.016
#> SRR2431432 1 0.1753 0.800 0.912 0.004 0.000 0.000 0 0.084
#> SRR2431431 1 0.2858 0.780 0.864 0.004 0.028 0.008 0 0.096
#> SRR2431430 1 0.2339 0.777 0.880 0.004 0.004 0.004 0 0.108
#> SRR2431429 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
#> SRR2431428 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
#> SRR2431427 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431410 1 0.8061 0.114 0.432 0.220 0.124 0.104 0 0.120
#> SRR2431408 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431387 2 0.2254 0.900 0.020 0.916 0.024 0.016 0 0.024
#> SRR2431386 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431385 2 0.2402 0.813 0.000 0.856 0.140 0.000 0 0.004
#> SRR2431383 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.994 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431380 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
#> SRR2431379 4 0.3810 0.355 0.000 0.000 0.428 0.572 0 0.000
#> SRR2431378 4 0.0520 0.733 0.008 0.000 0.008 0.984 0 0.000
#> SRR2431376 4 0.0405 0.730 0.008 0.000 0.004 0.988 0 0.000
#> SRR2431377 1 0.6437 0.387 0.540 0.000 0.116 0.248 0 0.096
#> SRR2431375 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431374 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
#> SRR2431372 3 0.4108 0.846 0.000 0.000 0.744 0.164 0 0.092
#> SRR2431371 4 0.0508 0.718 0.012 0.000 0.004 0.984 0 0.000
#> SRR2431373 3 0.2964 0.909 0.000 0.000 0.792 0.204 0 0.004
#> SRR2431370 4 0.3872 0.451 0.004 0.000 0.392 0.604 0 0.000
#> SRR2431369 4 0.0520 0.733 0.008 0.000 0.008 0.984 0 0.000
#> SRR2431368 4 0.3860 0.195 0.000 0.000 0.472 0.528 0 0.000
#> SRR2431367 4 0.3668 0.570 0.004 0.000 0.328 0.668 0 0.000
#> SRR2431366 1 0.6652 0.209 0.444 0.000 0.116 0.352 0 0.088
#> SRR2431365 1 0.6652 0.209 0.444 0.000 0.116 0.352 0 0.088
#> SRR2431364 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431363 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431361 4 0.0405 0.730 0.008 0.000 0.004 0.988 0 0.000
#> SRR2431362 3 0.2664 0.944 0.000 0.000 0.816 0.184 0 0.000
#> SRR2431360 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431359 4 0.1152 0.735 0.004 0.000 0.044 0.952 0 0.000
#> SRR2431358 1 0.5234 0.622 0.700 0.000 0.116 0.084 0 0.100
#> SRR2431357 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
#> SRR2431355 1 0.5415 0.603 0.684 0.000 0.116 0.100 0 0.100
#> SRR2431356 4 0.3742 0.541 0.004 0.000 0.348 0.648 0 0.000
#> SRR2431354 3 0.2454 0.968 0.000 0.000 0.840 0.160 0 0.000
#> SRR2431353 1 0.5281 0.617 0.696 0.000 0.116 0.088 0 0.100
#> SRR2431352 1 0.5281 0.617 0.696 0.000 0.116 0.088 0 0.100
#> SRR2431351 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431350 4 0.3619 0.584 0.004 0.000 0.316 0.680 0 0.000
#> SRR2431349 3 0.2416 0.971 0.000 0.000 0.844 0.156 0 0.000
#> SRR2431348 4 0.3652 0.576 0.004 0.000 0.324 0.672 0 0.000
#> SRR2431347 4 0.0858 0.741 0.004 0.000 0.028 0.968 0 0.000
#> SRR2431346 4 0.0891 0.740 0.008 0.000 0.024 0.968 0 0.000
#> SRR2431345 3 0.2454 0.968 0.000 0.000 0.840 0.160 0 0.000
#> SRR2431344 1 0.5234 0.622 0.700 0.000 0.116 0.084 0 0.100
#> SRR2431343 1 0.1231 0.821 0.960 0.004 0.012 0.012 0 0.012
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["MAD", "kmeans"]
# you can also extract it by
# res = res_list["MAD:kmeans"]
A summary of res and all the functions that can be applied to it:
res
#> A 'ConsensusPartition' object with k = 2, 3, 4, 5, 6.
#> On a matrix with 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.536 0.797 0.861 0.4274 0.608 0.608
#> 3 3 1.000 0.988 0.992 0.5478 0.717 0.539
#> 4 4 0.823 0.780 0.882 0.0759 0.994 0.981
#> 5 5 0.824 0.688 0.798 0.0505 0.910 0.735
#> 6 6 0.826 0.601 0.739 0.0314 0.932 0.758
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
#> SRR2431463 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431462 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431461 2 0.2043 0.695 0.032 0.968
#> SRR2431459 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431460 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431458 2 0.1843 0.700 0.028 0.972
#> SRR2431457 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431455 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431456 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431454 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431453 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431451 2 0.2423 0.685 0.040 0.960
#> SRR2431452 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431450 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431449 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431448 2 0.0376 0.724 0.004 0.996
#> SRR2431446 2 0.2043 0.695 0.032 0.968
#> SRR2431447 2 0.2043 0.695 0.032 0.968
#> SRR2431445 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431444 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431443 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431442 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431441 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431440 2 0.4161 0.693 0.084 0.916
#> SRR2431439 2 0.1843 0.700 0.028 0.972
#> SRR2431438 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431437 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431436 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431435 2 0.2603 0.679 0.044 0.956
#> SRR2431434 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431433 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431432 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431431 2 0.1843 0.700 0.028 0.972
#> SRR2431430 2 0.1843 0.700 0.028 0.972
#> SRR2431429 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431428 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431427 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431426 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431425 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431424 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431423 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431422 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431421 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431420 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431419 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431418 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431417 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431416 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431415 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431414 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431413 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431412 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431411 1 0.4298 0.678 0.912 0.088
#> SRR2431409 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431410 2 0.7299 0.758 0.204 0.796
#> SRR2431408 2 0.9323 0.783 0.348 0.652
#> SRR2431407 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431405 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431406 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431404 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431403 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431402 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431401 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431400 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431399 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431398 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431397 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431396 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431395 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431394 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431393 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431392 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431391 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431390 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431389 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431388 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431387 2 0.9323 0.783 0.348 0.652
#> SRR2431386 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431385 1 0.2603 0.487 0.956 0.044
#> SRR2431383 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431384 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431382 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431381 2 0.9358 0.784 0.352 0.648
#> SRR2431380 2 0.8763 0.769 0.296 0.704
#> SRR2431379 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431378 1 0.8909 0.955 0.692 0.308
#> SRR2431376 1 0.9323 0.913 0.652 0.348
#> SRR2431377 2 0.5408 0.536 0.124 0.876
#> SRR2431375 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431374 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431372 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431371 1 0.9358 0.908 0.648 0.352
#> SRR2431373 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431370 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431369 1 0.9358 0.908 0.648 0.352
#> SRR2431368 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431367 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431366 2 0.4298 0.608 0.088 0.912
#> SRR2431365 2 0.1184 0.713 0.016 0.984
#> SRR2431364 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431363 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431361 1 0.9286 0.917 0.656 0.344
#> SRR2431362 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431360 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431359 1 0.8813 0.963 0.700 0.300
#> SRR2431358 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431357 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431355 2 0.2043 0.695 0.032 0.968
#> SRR2431356 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431354 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431353 2 0.0672 0.720 0.008 0.992
#> SRR2431352 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
#> SRR2431351 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431350 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431349 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431348 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431347 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431346 1 0.8861 0.959 0.696 0.304
#> SRR2431345 1 0.8763 0.966 0.704 0.296
#> SRR2431344 2 0.2043 0.695 0.032 0.968
#> SRR2431343 2 0.0000 0.728 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431462 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431461 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431459 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431460 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431458 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431457 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431455 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431456 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431454 3 0.0237 0.991 0.000 0.004 0.996
#> SRR2431453 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431451 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431452 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431449 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431448 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431446 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431447 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431445 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431444 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431442 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431441 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431440 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431439 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431438 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431437 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431436 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431434 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431433 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431432 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431431 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431430 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431429 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431428 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0424 0.991 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431409 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.4974 0.688 0.236 0.764 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.5285 0.672 0.004 0.752 0.244
#> SRR2431383 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.989 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.3482 0.854 0.128 0.000 0.872
#> SRR2431373 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431365 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431357 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431355 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431352 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.995 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431343 1 0.0424 1.000 0.992 0.008 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0921 0.8453 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431461 1 0.3610 0.7806 0.800 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431459 1 0.2081 0.8325 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431460 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.4040 0.7453 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR2431457 1 0.1118 0.8442 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431455 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0188 0.8471 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431454 3 0.5700 -0.0293 0.028 0.000 0.560 0.412
#> SRR2431453 1 0.2011 0.8336 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431451 1 0.4866 0.5595 0.596 0.000 0.000 0.404
#> SRR2431452 3 0.4776 0.1040 0.000 0.000 0.624 0.376
#> SRR2431450 1 0.0469 0.8450 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431449 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.3444 0.7898 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431446 1 0.3356 0.7944 0.824 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431447 1 0.4040 0.7453 0.752 0.000 0.000 0.248
#> SRR2431445 1 0.0817 0.8459 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431444 3 0.4790 0.1142 0.000 0.000 0.620 0.380
#> SRR2431443 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.4888 0.5471 0.588 0.000 0.000 0.412
#> SRR2431439 1 0.2760 0.8169 0.872 0.000 0.000 0.128
#> SRR2431438 1 0.0592 0.8465 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431437 1 0.3074 0.8067 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431436 3 0.4776 0.1214 0.000 0.000 0.624 0.376
#> SRR2431435 1 0.4776 0.5998 0.624 0.000 0.000 0.376
#> SRR2431434 1 0.0469 0.8450 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431433 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.3266 0.7988 0.832 0.000 0.000 0.168
#> SRR2431431 1 0.3873 0.7610 0.772 0.000 0.000 0.228
#> SRR2431430 1 0.4008 0.7486 0.756 0.000 0.000 0.244
#> SRR2431429 1 0.0000 0.8472 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.1022 0.8395 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0336 0.9705 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0336 0.9704 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.0469 0.9679 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0188 0.9724 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0336 0.9704 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0469 0.9679 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431413 2 0.3400 0.7319 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.4679 0.1080 0.000 0.000 0.648 0.352
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.3497 0.7173 0.124 0.852 0.000 0.024
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.3400 0.7319 0.000 0.820 0.000 0.180
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0469 0.9679 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431403 2 0.0188 0.9724 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0188 0.9724 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0188 0.9724 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.2011 0.8882 0.000 0.920 0.000 0.080
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0336 0.9706 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431393 2 0.0336 0.9706 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0469 0.9679 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0469 0.9679 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431387 2 0.0188 0.9714 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 4 0.7853 0.0000 0.000 0.268 0.364 0.368
#> SRR2431383 2 0.3266 0.7532 0.000 0.832 0.000 0.168
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9740 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.4855 0.5782 0.000 0.000 0.600 0.400
#> SRR2431376 3 0.5070 0.5600 0.004 0.000 0.580 0.416
#> SRR2431377 1 0.5229 0.4755 0.564 0.000 0.008 0.428
#> SRR2431375 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.3444 0.7682 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431372 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.6495 0.4567 0.072 0.000 0.492 0.436
#> SRR2431373 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.4008 0.6769 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR2431369 3 0.5028 0.5750 0.004 0.000 0.596 0.400
#> SRR2431368 3 0.0336 0.6967 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431367 3 0.3837 0.6806 0.000 0.000 0.776 0.224
#> SRR2431366 1 0.4925 0.4877 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR2431365 1 0.4925 0.4877 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR2431364 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.4933 0.5474 0.000 0.000 0.568 0.432
#> SRR2431362 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.4103 0.6731 0.000 0.000 0.744 0.256
#> SRR2431358 1 0.3444 0.7682 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431357 1 0.3486 0.7655 0.812 0.000 0.000 0.188
#> SRR2431355 1 0.3726 0.7469 0.788 0.000 0.000 0.212
#> SRR2431356 3 0.4008 0.6769 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR2431354 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.3486 0.7655 0.812 0.000 0.000 0.188
#> SRR2431352 1 0.3486 0.7655 0.812 0.000 0.000 0.188
#> SRR2431351 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.4008 0.6769 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR2431349 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.4008 0.6769 0.000 0.000 0.756 0.244
#> SRR2431347 3 0.4072 0.6743 0.000 0.000 0.748 0.252
#> SRR2431346 3 0.4730 0.6057 0.000 0.000 0.636 0.364
#> SRR2431345 3 0.0000 0.6965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.3569 0.7637 0.804 0.000 0.000 0.196
#> SRR2431343 1 0.3444 0.7682 0.816 0.000 0.000 0.184
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.1197 0.7357 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431461 5 0.4256 0.4806 0.436 0.000 0.000 0.000 0.564
#> SRR2431459 1 0.2732 0.6040 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431460 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 5 0.4182 0.5506 0.400 0.000 0.000 0.000 0.600
#> SRR2431457 1 0.1121 0.7387 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431455 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 5 0.3196 0.5877 0.004 0.000 0.192 0.000 0.804
#> SRR2431453 1 0.2852 0.5857 0.828 0.000 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431451 5 0.3366 0.6562 0.232 0.000 0.000 0.000 0.768
#> SRR2431452 5 0.4227 0.4613 0.000 0.000 0.292 0.016 0.692
#> SRR2431450 1 0.0162 0.7657 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431449 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.4307 -0.3605 0.504 0.000 0.000 0.000 0.496
#> SRR2431446 1 0.4291 -0.2595 0.536 0.000 0.000 0.000 0.464
#> SRR2431447 5 0.4150 0.5657 0.388 0.000 0.000 0.000 0.612
#> SRR2431445 1 0.0880 0.7482 0.968 0.000 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431444 5 0.3305 0.5684 0.000 0.000 0.224 0.000 0.776
#> SRR2431443 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 5 0.3210 0.6570 0.212 0.000 0.000 0.000 0.788
#> SRR2431439 1 0.3895 0.2617 0.680 0.000 0.000 0.000 0.320
#> SRR2431438 1 0.0404 0.7605 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431437 1 0.4045 0.1343 0.644 0.000 0.000 0.000 0.356
#> SRR2431436 5 0.3395 0.5606 0.000 0.000 0.236 0.000 0.764
#> SRR2431435 5 0.3561 0.6485 0.260 0.000 0.000 0.000 0.740
#> SRR2431434 1 0.0162 0.7657 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.4262 -0.1818 0.560 0.000 0.000 0.000 0.440
#> SRR2431431 5 0.4126 0.5728 0.380 0.000 0.000 0.000 0.620
#> SRR2431430 5 0.4192 0.5448 0.404 0.000 0.000 0.000 0.596
#> SRR2431429 1 0.0000 0.7666 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.1493 0.7452 0.948 0.000 0.000 0.024 0.028
#> SRR2431427 2 0.0290 0.9621 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431426 2 0.0992 0.9547 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431425 2 0.0162 0.9629 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0162 0.9628 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9629 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0290 0.9622 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431421 2 0.1082 0.9528 0.000 0.964 0.000 0.008 0.028
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9629 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9629 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431417 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431416 2 0.0609 0.9594 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431415 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431414 2 0.0992 0.9547 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431413 2 0.5748 0.5550 0.000 0.608 0.000 0.252 0.140
#> SRR2431412 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431411 3 0.6778 0.0245 0.000 0.000 0.368 0.356 0.276
#> SRR2431409 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431410 2 0.1989 0.9164 0.032 0.932 0.000 0.016 0.020
#> SRR2431408 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431407 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431405 2 0.5748 0.5550 0.000 0.608 0.000 0.252 0.140
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9629 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0898 0.9565 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431403 2 0.0898 0.9569 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431402 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431401 2 0.0898 0.9562 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431400 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431399 2 0.0510 0.9628 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431398 2 0.0451 0.9614 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431397 2 0.0162 0.9629 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431396 2 0.3704 0.8277 0.000 0.820 0.000 0.088 0.092
#> SRR2431395 2 0.0404 0.9627 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431394 2 0.0992 0.9547 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431393 2 0.0992 0.9571 0.000 0.968 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431392 2 0.0510 0.9628 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431391 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.0955 0.9552 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR2431389 2 0.0290 0.9621 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431388 2 0.1082 0.9528 0.000 0.964 0.000 0.008 0.028
#> SRR2431387 2 0.0566 0.9601 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431386 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431385 5 0.8295 0.0266 0.000 0.128 0.252 0.288 0.332
#> SRR2431383 2 0.5444 0.6295 0.000 0.656 0.000 0.204 0.140
#> SRR2431384 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431382 2 0.0290 0.9622 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431381 2 0.0404 0.9627 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431380 2 0.0290 0.9626 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431379 3 0.0992 0.7452 0.000 0.000 0.968 0.024 0.008
#> SRR2431378 4 0.4367 0.3031 0.000 0.000 0.416 0.580 0.004
#> SRR2431376 4 0.4171 0.3724 0.000 0.000 0.396 0.604 0.000
#> SRR2431377 4 0.4893 0.3196 0.396 0.000 0.008 0.580 0.016
#> SRR2431375 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431374 1 0.4276 0.5385 0.716 0.000 0.000 0.256 0.028
#> SRR2431372 3 0.0404 0.7514 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431371 4 0.5186 0.4429 0.052 0.000 0.320 0.624 0.004
#> SRR2431373 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431370 3 0.4283 0.4626 0.000 0.000 0.644 0.348 0.008
#> SRR2431369 4 0.4182 0.3635 0.000 0.000 0.400 0.600 0.000
#> SRR2431368 3 0.1697 0.7276 0.000 0.000 0.932 0.060 0.008
#> SRR2431367 3 0.3861 0.5620 0.000 0.000 0.728 0.264 0.008
#> SRR2431366 4 0.4917 0.2630 0.416 0.000 0.000 0.556 0.028
#> SRR2431365 4 0.4948 0.2113 0.436 0.000 0.000 0.536 0.028
#> SRR2431364 3 0.0000 0.7532 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431361 4 0.4161 0.3786 0.000 0.000 0.392 0.608 0.000
#> SRR2431362 3 0.0290 0.7524 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431360 3 0.0000 0.7532 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.4341 0.4299 0.000 0.000 0.628 0.364 0.008
#> SRR2431358 1 0.4276 0.5385 0.716 0.000 0.000 0.256 0.028
#> SRR2431357 1 0.4350 0.5222 0.704 0.000 0.000 0.268 0.028
#> SRR2431355 1 0.4442 0.4887 0.688 0.000 0.000 0.284 0.028
#> SRR2431356 3 0.4283 0.4626 0.000 0.000 0.644 0.348 0.008
#> SRR2431354 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431353 1 0.4350 0.5222 0.704 0.000 0.000 0.268 0.028
#> SRR2431352 1 0.4350 0.5222 0.704 0.000 0.000 0.268 0.028
#> SRR2431351 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.4298 0.4553 0.000 0.000 0.640 0.352 0.008
#> SRR2431349 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431348 3 0.4283 0.4626 0.000 0.000 0.644 0.348 0.008
#> SRR2431347 3 0.4251 0.4191 0.000 0.000 0.624 0.372 0.004
#> SRR2431346 3 0.4450 -0.0246 0.000 0.000 0.508 0.488 0.004
#> SRR2431345 3 0.0162 0.7531 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431344 1 0.4428 0.5207 0.700 0.000 0.000 0.268 0.032
#> SRR2431343 1 0.4326 0.5278 0.708 0.000 0.000 0.264 0.028
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431462 4 0.4808 -0.0747 0.052 0.000 0.000 0.480 0.000 0.468
#> SRR2431461 1 0.4756 -0.1068 0.540 0.000 0.000 0.052 0.000 0.408
#> SRR2431459 6 0.5259 0.1893 0.096 0.000 0.000 0.436 0.000 0.468
#> SRR2431460 4 0.3975 0.2243 0.004 0.000 0.000 0.544 0.000 0.452
#> SRR2431458 1 0.3998 0.5738 0.712 0.000 0.000 0.040 0.000 0.248
#> SRR2431457 4 0.4756 -0.0339 0.048 0.000 0.000 0.488 0.000 0.464
#> SRR2431455 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431456 4 0.4080 0.1982 0.008 0.000 0.000 0.536 0.000 0.456
#> SRR2431454 1 0.2484 0.7164 0.896 0.000 0.024 0.000 0.036 0.044
#> SRR2431453 6 0.5385 0.2648 0.112 0.000 0.000 0.420 0.000 0.468
#> SRR2431451 1 0.2255 0.7366 0.892 0.000 0.000 0.028 0.000 0.080
#> SRR2431452 1 0.3836 0.6156 0.808 0.000 0.036 0.000 0.064 0.092
#> SRR2431450 4 0.3817 0.2556 0.000 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR2431449 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431448 6 0.5419 0.5301 0.424 0.000 0.000 0.116 0.000 0.460
#> SRR2431446 6 0.5782 0.6264 0.380 0.000 0.000 0.140 0.008 0.472
#> SRR2431447 1 0.3874 0.6094 0.732 0.000 0.000 0.040 0.000 0.228
#> SRR2431445 4 0.4648 0.0128 0.040 0.000 0.000 0.496 0.000 0.464
#> SRR2431444 1 0.2919 0.6973 0.872 0.000 0.044 0.000 0.040 0.044
#> SRR2431443 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431442 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431441 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431440 1 0.2231 0.7366 0.900 0.000 0.000 0.028 0.004 0.068
#> SRR2431439 6 0.6079 0.6803 0.280 0.000 0.000 0.236 0.008 0.476
#> SRR2431438 4 0.4465 0.0958 0.028 0.000 0.000 0.512 0.000 0.460
#> SRR2431437 6 0.5999 0.6427 0.244 0.000 0.000 0.276 0.004 0.476
#> SRR2431436 1 0.2851 0.6998 0.876 0.000 0.040 0.000 0.040 0.044
#> SRR2431435 1 0.2558 0.7302 0.868 0.000 0.000 0.028 0.000 0.104
#> SRR2431434 4 0.3817 0.2556 0.000 0.000 0.000 0.568 0.000 0.432
#> SRR2431433 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431432 6 0.5686 0.6447 0.384 0.000 0.000 0.160 0.000 0.456
#> SRR2431431 1 0.4657 0.5810 0.684 0.000 0.000 0.040 0.028 0.248
#> SRR2431430 1 0.4341 0.5645 0.692 0.000 0.000 0.036 0.012 0.260
#> SRR2431429 4 0.3843 0.2373 0.000 0.000 0.000 0.548 0.000 0.452
#> SRR2431428 4 0.3175 0.3244 0.000 0.000 0.000 0.744 0.000 0.256
#> SRR2431427 2 0.0551 0.9365 0.004 0.984 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431426 2 0.1590 0.9036 0.008 0.936 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431425 2 0.0520 0.9385 0.008 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431424 2 0.0767 0.9374 0.012 0.976 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431423 2 0.0405 0.9387 0.008 0.988 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431422 2 0.0405 0.9350 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431421 2 0.1590 0.9017 0.008 0.936 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431420 2 0.0520 0.9383 0.008 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431419 2 0.0717 0.9375 0.016 0.976 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431418 2 0.1088 0.9334 0.024 0.960 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431417 2 0.0909 0.9348 0.020 0.968 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431416 2 0.1340 0.9139 0.008 0.948 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431415 2 0.1088 0.9334 0.024 0.960 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431414 2 0.1590 0.9036 0.008 0.936 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431413 5 0.3986 0.3451 0.004 0.464 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR2431412 2 0.0717 0.9387 0.016 0.976 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431411 5 0.4310 0.1033 0.072 0.000 0.004 0.000 0.720 0.204
#> SRR2431409 2 0.1003 0.9333 0.020 0.964 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431410 2 0.3117 0.8096 0.028 0.864 0.000 0.072 0.012 0.024
#> SRR2431408 2 0.0909 0.9348 0.020 0.968 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431407 2 0.0909 0.9347 0.020 0.968 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431405 5 0.3986 0.3451 0.004 0.464 0.000 0.000 0.532 0.000
#> SRR2431406 2 0.0622 0.9378 0.012 0.980 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431404 2 0.1477 0.9046 0.004 0.940 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431403 2 0.0976 0.9294 0.008 0.968 0.000 0.000 0.016 0.008
#> SRR2431402 2 0.0520 0.9389 0.008 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431401 2 0.1180 0.9315 0.012 0.960 0.000 0.000 0.016 0.012
#> SRR2431400 2 0.0806 0.9358 0.020 0.972 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431399 2 0.0779 0.9389 0.008 0.976 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431398 2 0.0551 0.9341 0.004 0.984 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431397 2 0.1003 0.9348 0.020 0.964 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431396 2 0.3991 0.3367 0.012 0.680 0.000 0.000 0.300 0.008
#> SRR2431395 2 0.0551 0.9378 0.004 0.984 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431394 2 0.1523 0.9075 0.008 0.940 0.000 0.000 0.044 0.008
#> SRR2431393 2 0.1269 0.9271 0.012 0.956 0.000 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431392 2 0.0870 0.9372 0.012 0.972 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431391 2 0.0820 0.9363 0.016 0.972 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431390 2 0.1268 0.9148 0.004 0.952 0.000 0.000 0.036 0.008
#> SRR2431389 2 0.0291 0.9379 0.004 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431388 2 0.1477 0.9046 0.004 0.940 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431387 2 0.1518 0.9212 0.024 0.944 0.000 0.000 0.008 0.024
#> SRR2431386 2 0.1003 0.9333 0.020 0.964 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431385 5 0.5160 0.3269 0.164 0.092 0.000 0.000 0.692 0.052
#> SRR2431383 2 0.4225 -0.3765 0.008 0.508 0.000 0.000 0.480 0.004
#> SRR2431384 2 0.0806 0.9358 0.020 0.972 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431382 2 0.0551 0.9378 0.004 0.984 0.000 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431381 2 0.0520 0.9383 0.008 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431380 2 0.1003 0.9333 0.020 0.964 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431379 3 0.6033 0.6157 0.024 0.000 0.480 0.000 0.136 0.360
#> SRR2431378 3 0.3250 0.4680 0.000 0.000 0.788 0.196 0.012 0.004
#> SRR2431376 3 0.3507 0.4439 0.000 0.000 0.752 0.232 0.012 0.004
#> SRR2431377 4 0.4076 0.1135 0.000 0.000 0.348 0.636 0.012 0.004
#> SRR2431375 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431374 4 0.0363 0.4323 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431372 3 0.6362 0.6103 0.036 0.000 0.432 0.000 0.156 0.376
#> SRR2431371 3 0.3885 0.3799 0.000 0.000 0.684 0.300 0.012 0.004
#> SRR2431373 3 0.6264 0.6126 0.032 0.000 0.436 0.000 0.148 0.384
#> SRR2431370 3 0.1007 0.5979 0.000 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431369 3 0.3426 0.4538 0.000 0.000 0.764 0.220 0.012 0.004
#> SRR2431368 3 0.5184 0.6141 0.024 0.000 0.600 0.000 0.060 0.316
#> SRR2431367 3 0.2762 0.6075 0.000 0.000 0.804 0.000 0.000 0.196
#> SRR2431366 4 0.3848 0.2040 0.000 0.000 0.292 0.692 0.012 0.004
#> SRR2431365 4 0.3608 0.2753 0.000 0.000 0.248 0.736 0.012 0.004
#> SRR2431364 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431363 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431361 3 0.3584 0.4327 0.000 0.000 0.740 0.244 0.012 0.004
#> SRR2431362 3 0.6290 0.6111 0.032 0.000 0.428 0.000 0.152 0.388
#> SRR2431360 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431359 3 0.0806 0.5894 0.000 0.000 0.972 0.008 0.000 0.020
#> SRR2431358 4 0.0363 0.4323 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431357 4 0.0146 0.4321 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431355 4 0.1296 0.4038 0.000 0.000 0.044 0.948 0.004 0.004
#> SRR2431356 3 0.0790 0.5951 0.000 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431354 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431353 4 0.0291 0.4277 0.000 0.000 0.004 0.992 0.000 0.004
#> SRR2431352 4 0.0146 0.4321 0.000 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431351 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431350 3 0.0777 0.5919 0.000 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024
#> SRR2431349 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431348 3 0.1075 0.5984 0.000 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431347 3 0.0520 0.5790 0.000 0.000 0.984 0.008 0.008 0.000
#> SRR2431346 3 0.2355 0.5227 0.000 0.000 0.876 0.112 0.008 0.004
#> SRR2431345 3 0.6425 0.6090 0.040 0.000 0.408 0.000 0.156 0.396
#> SRR2431344 4 0.1007 0.4152 0.008 0.000 0.016 0.968 0.004 0.004
#> SRR2431343 4 0.0260 0.4324 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.971 0.980 0.4834 0.517 0.517
#> 3 3 1.000 0.974 0.989 0.3802 0.796 0.613
#> 4 4 0.922 0.913 0.953 0.0873 0.898 0.712
#> 5 5 0.769 0.716 0.864 0.0533 0.996 0.985
#> 6 6 0.722 0.668 0.787 0.0483 0.942 0.790
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
#> SRR2431463 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431462 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431461 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431460 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431458 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431455 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431456 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431454 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431451 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431449 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431448 1 0.343 0.948 0.936 0.064
#> SRR2431446 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431444 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431442 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431441 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431440 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431437 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431436 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431433 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431432 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431431 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431428 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431427 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.416 0.911 0.084 0.916
#> SRR2431409 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431408 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.327 0.936 0.060 0.940
#> SRR2431395 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.416 0.911 0.084 0.916
#> SRR2431383 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 0.995 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431372 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431357 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431355 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.416 0.941 0.916 0.084
#> SRR2431351 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.968 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.416 0.941 0.916 0.084
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431453 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 3 0.525 0.659 0.264 0.000 0.736
#> SRR2431452 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 3 0.568 0.565 0.316 0.000 0.684
#> SRR2431439 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 3 0.540 0.633 0.280 0.000 0.720
#> SRR2431434 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.103 0.974 0.024 0.976 0.000
#> SRR2431408 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.553 0.582 0.000 0.296 0.704
#> SRR2431383 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 1 0.455 0.743 0.800 0.000 0.200
#> SRR2431375 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.000 0.995 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.2704 0.912 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431462 1 0.1474 0.922 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431461 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.1022 0.920 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431460 1 0.2530 0.917 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431458 1 0.0188 0.908 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431457 1 0.2081 0.923 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431455 1 0.2647 0.914 0.880 0.000 0.000 0.120
#> SRR2431456 1 0.2345 0.921 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431454 3 0.2266 0.890 0.084 0.000 0.912 0.004
#> SRR2431453 1 0.1211 0.922 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431451 1 0.3157 0.770 0.852 0.000 0.144 0.004
#> SRR2431452 3 0.0376 0.962 0.004 0.000 0.992 0.004
#> SRR2431450 1 0.3123 0.887 0.844 0.000 0.000 0.156
#> SRR2431449 1 0.2589 0.916 0.884 0.000 0.000 0.116
#> SRR2431448 1 0.0469 0.915 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431446 1 0.0188 0.912 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431447 1 0.0188 0.908 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431445 1 0.2081 0.923 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431444 3 0.1398 0.936 0.040 0.000 0.956 0.004
#> SRR2431443 1 0.2704 0.912 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431442 1 0.2704 0.912 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431441 1 0.2530 0.917 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431440 1 0.2473 0.840 0.908 0.000 0.080 0.012
#> SRR2431439 1 0.1022 0.920 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431438 1 0.2345 0.920 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431437 1 0.0336 0.913 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431436 3 0.1302 0.934 0.044 0.000 0.956 0.000
#> SRR2431435 1 0.4277 0.565 0.720 0.000 0.280 0.000
#> SRR2431434 1 0.3074 0.891 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431433 1 0.2589 0.916 0.884 0.000 0.000 0.116
#> SRR2431432 1 0.0188 0.912 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431431 1 0.2142 0.884 0.928 0.000 0.016 0.056
#> SRR2431430 1 0.0000 0.910 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.2704 0.912 0.876 0.000 0.000 0.124
#> SRR2431428 4 0.4992 -0.156 0.476 0.000 0.000 0.524
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0188 0.996 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0469 0.990 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0469 0.960 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.5769 0.356 0.036 0.376 0.000 0.588
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0469 0.990 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0188 0.996 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431403 2 0.0188 0.996 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0188 0.996 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0469 0.990 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0188 0.996 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.4175 0.643 0.000 0.212 0.776 0.012
#> SRR2431383 2 0.0336 0.993 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0188 0.965 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431378 3 0.3610 0.731 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR2431376 4 0.4543 0.518 0.000 0.000 0.324 0.676
#> SRR2431377 4 0.0937 0.839 0.012 0.000 0.012 0.976
#> SRR2431375 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0817 0.840 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR2431372 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 4 0.2868 0.745 0.000 0.000 0.136 0.864
#> SRR2431373 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0469 0.962 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431369 4 0.4866 0.345 0.000 0.000 0.404 0.596
#> SRR2431368 3 0.0188 0.965 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431367 3 0.0336 0.964 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431366 4 0.0469 0.842 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR2431365 4 0.0469 0.842 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR2431364 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.4477 0.539 0.000 0.000 0.312 0.688
#> SRR2431362 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0592 0.960 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431358 4 0.1022 0.834 0.032 0.000 0.000 0.968
#> SRR2431357 4 0.0817 0.840 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR2431355 4 0.0469 0.842 0.012 0.000 0.000 0.988
#> SRR2431356 3 0.0592 0.960 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431354 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.0592 0.842 0.016 0.000 0.000 0.984
#> SRR2431352 4 0.0817 0.840 0.024 0.000 0.000 0.976
#> SRR2431351 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0592 0.960 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431349 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0469 0.962 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431347 3 0.0592 0.960 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431346 3 0.1867 0.910 0.000 0.000 0.928 0.072
#> SRR2431345 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.1109 0.838 0.028 0.000 0.004 0.968
#> SRR2431343 4 0.0817 0.840 0.024 0.000 0.000 0.976
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.1270 7.22e-01 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431462 1 0.1168 7.12e-01 0.960 0.000 0.000 0.008 0.032
#> SRR2431461 1 0.3508 2.74e-01 0.748 0.000 0.000 0.000 0.252
#> SRR2431459 1 0.1638 6.87e-01 0.932 0.000 0.000 0.004 0.064
#> SRR2431460 1 0.1124 7.29e-01 0.960 0.000 0.000 0.036 0.004
#> SRR2431458 1 0.3913 -5.94e-02 0.676 0.000 0.000 0.000 0.324
#> SRR2431457 1 0.1012 7.25e-01 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431455 1 0.1205 7.28e-01 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431456 1 0.1485 7.30e-01 0.948 0.000 0.000 0.032 0.020
#> SRR2431454 3 0.4654 4.93e-01 0.024 0.000 0.628 0.000 0.348
#> SRR2431453 1 0.1282 6.98e-01 0.952 0.000 0.000 0.004 0.044
#> SRR2431451 1 0.6037 -8.54e-01 0.444 0.000 0.116 0.000 0.440
#> SRR2431452 3 0.2719 8.04e-01 0.000 0.000 0.852 0.004 0.144
#> SRR2431450 1 0.2338 6.44e-01 0.884 0.000 0.000 0.112 0.004
#> SRR2431449 1 0.1331 7.29e-01 0.952 0.000 0.000 0.040 0.008
#> SRR2431448 1 0.2852 5.25e-01 0.828 0.000 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431446 1 0.3010 5.32e-01 0.824 0.000 0.000 0.004 0.172
#> SRR2431447 1 0.3949 -1.28e-01 0.668 0.000 0.000 0.000 0.332
#> SRR2431445 1 0.0912 7.27e-01 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> SRR2431444 3 0.3318 7.65e-01 0.012 0.000 0.808 0.000 0.180
#> SRR2431443 1 0.1341 7.20e-01 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR2431442 1 0.1484 7.25e-01 0.944 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431441 1 0.1205 7.28e-01 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431440 5 0.5648 0.00e+00 0.448 0.000 0.076 0.000 0.476
#> SRR2431439 1 0.2707 6.15e-01 0.860 0.000 0.000 0.008 0.132
#> SRR2431438 1 0.1041 7.30e-01 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> SRR2431437 1 0.1952 6.63e-01 0.912 0.000 0.000 0.004 0.084
#> SRR2431436 3 0.3353 7.37e-01 0.008 0.000 0.796 0.000 0.196
#> SRR2431435 1 0.6392 -7.53e-01 0.432 0.000 0.168 0.000 0.400
#> SRR2431434 1 0.1792 6.90e-01 0.916 0.000 0.000 0.084 0.000
#> SRR2431433 1 0.1626 7.27e-01 0.940 0.000 0.000 0.044 0.016
#> SRR2431432 1 0.2930 5.34e-01 0.832 0.000 0.000 0.004 0.164
#> SRR2431431 1 0.6641 -3.73e-01 0.564 0.000 0.060 0.092 0.284
#> SRR2431430 1 0.3913 -6.55e-02 0.676 0.000 0.000 0.000 0.324
#> SRR2431429 1 0.1043 7.28e-01 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431428 4 0.4449 -3.70e-06 0.484 0.000 0.000 0.512 0.004
#> SRR2431427 2 0.0703 9.28e-01 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431426 2 0.2674 8.99e-01 0.000 0.856 0.000 0.004 0.140
#> SRR2431425 2 0.0794 9.28e-01 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431424 2 0.1732 9.27e-01 0.000 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431423 2 0.0794 9.29e-01 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431422 2 0.2011 9.21e-01 0.000 0.908 0.000 0.004 0.088
#> SRR2431421 2 0.3209 8.71e-01 0.000 0.812 0.000 0.008 0.180
#> SRR2431420 2 0.1043 9.30e-01 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431419 2 0.2077 9.25e-01 0.000 0.908 0.000 0.008 0.084
#> SRR2431418 2 0.1043 9.26e-01 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431417 2 0.1043 9.28e-01 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431416 2 0.2124 9.16e-01 0.000 0.900 0.000 0.004 0.096
#> SRR2431415 2 0.1341 9.21e-01 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431414 2 0.2629 9.05e-01 0.000 0.860 0.000 0.004 0.136
#> SRR2431413 2 0.4401 7.34e-01 0.000 0.656 0.000 0.016 0.328
#> SRR2431412 2 0.0703 9.27e-01 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431411 3 0.2723 8.11e-01 0.000 0.000 0.864 0.012 0.124
#> SRR2431409 2 0.1270 9.22e-01 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431410 4 0.7587 1.53e-01 0.092 0.376 0.000 0.400 0.132
#> SRR2431408 2 0.1341 9.21e-01 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431407 2 0.1544 9.26e-01 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431405 2 0.4482 7.16e-01 0.000 0.636 0.000 0.016 0.348
#> SRR2431406 2 0.1544 9.31e-01 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431404 2 0.3132 8.82e-01 0.000 0.820 0.000 0.008 0.172
#> SRR2431403 2 0.2389 9.18e-01 0.000 0.880 0.000 0.004 0.116
#> SRR2431402 2 0.1410 9.29e-01 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431401 2 0.2583 9.18e-01 0.000 0.864 0.000 0.004 0.132
#> SRR2431400 2 0.1121 9.25e-01 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431399 2 0.2077 9.25e-01 0.000 0.908 0.000 0.008 0.084
#> SRR2431398 2 0.1831 9.29e-01 0.000 0.920 0.000 0.004 0.076
#> SRR2431397 2 0.1671 9.31e-01 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431396 2 0.4356 7.27e-01 0.000 0.648 0.000 0.012 0.340
#> SRR2431395 2 0.1478 9.30e-01 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431394 2 0.2193 9.16e-01 0.000 0.900 0.000 0.008 0.092
#> SRR2431393 2 0.3010 8.86e-01 0.000 0.824 0.000 0.004 0.172
#> SRR2431392 2 0.1671 9.29e-01 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431391 2 0.0880 9.26e-01 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431390 2 0.2358 9.18e-01 0.000 0.888 0.000 0.008 0.104
#> SRR2431389 2 0.1043 9.30e-01 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431388 2 0.3333 8.54e-01 0.000 0.788 0.000 0.004 0.208
#> SRR2431387 2 0.1914 9.16e-01 0.000 0.924 0.000 0.016 0.060
#> SRR2431386 2 0.1121 9.26e-01 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431385 3 0.6320 3.21e-01 0.000 0.108 0.512 0.016 0.364
#> SRR2431383 2 0.4435 7.26e-01 0.000 0.648 0.000 0.016 0.336
#> SRR2431384 2 0.1410 9.25e-01 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431382 2 0.1270 9.30e-01 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431381 2 0.1197 9.31e-01 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431380 2 0.1697 9.18e-01 0.000 0.932 0.000 0.008 0.060
#> SRR2431379 3 0.0609 8.86e-01 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431378 3 0.5680 5.20e-01 0.000 0.000 0.624 0.228 0.148
#> SRR2431376 4 0.6068 3.11e-01 0.000 0.000 0.328 0.532 0.140
#> SRR2431377 4 0.2179 7.32e-01 0.008 0.000 0.008 0.912 0.072
#> SRR2431375 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.1732 7.45e-01 0.080 0.000 0.000 0.920 0.000
#> SRR2431372 3 0.0162 8.87e-01 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431371 4 0.4541 6.40e-01 0.000 0.000 0.112 0.752 0.136
#> SRR2431373 3 0.0162 8.87e-01 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431370 3 0.2769 8.50e-01 0.000 0.000 0.876 0.032 0.092
#> SRR2431369 4 0.6207 1.11e-01 0.000 0.000 0.400 0.460 0.140
#> SRR2431368 3 0.0963 8.83e-01 0.000 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431367 3 0.1430 8.78e-01 0.000 0.000 0.944 0.004 0.052
#> SRR2431366 4 0.1605 7.43e-01 0.012 0.000 0.004 0.944 0.040
#> SRR2431365 4 0.1403 7.50e-01 0.024 0.000 0.000 0.952 0.024
#> SRR2431364 3 0.0290 8.87e-01 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431363 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.6154 2.59e-01 0.000 0.000 0.348 0.508 0.144
#> SRR2431362 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0290 8.87e-01 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431359 3 0.2830 8.50e-01 0.000 0.000 0.876 0.044 0.080
#> SRR2431358 4 0.2439 7.11e-01 0.120 0.000 0.000 0.876 0.004
#> SRR2431357 4 0.1831 7.46e-01 0.076 0.000 0.000 0.920 0.004
#> SRR2431355 4 0.1331 7.54e-01 0.040 0.000 0.000 0.952 0.008
#> SRR2431356 3 0.2208 8.66e-01 0.000 0.000 0.908 0.020 0.072
#> SRR2431354 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.1571 7.51e-01 0.060 0.000 0.000 0.936 0.004
#> SRR2431352 4 0.1768 7.48e-01 0.072 0.000 0.000 0.924 0.004
#> SRR2431351 3 0.0162 8.87e-01 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.3003 8.42e-01 0.000 0.000 0.864 0.044 0.092
#> SRR2431349 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.2300 8.64e-01 0.000 0.000 0.904 0.024 0.072
#> SRR2431347 3 0.2850 8.47e-01 0.000 0.000 0.872 0.036 0.092
#> SRR2431346 3 0.5048 6.66e-01 0.000 0.000 0.704 0.152 0.144
#> SRR2431345 3 0.0000 8.87e-01 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.2149 7.47e-01 0.036 0.000 0.000 0.916 0.048
#> SRR2431343 4 0.1892 7.44e-01 0.080 0.000 0.000 0.916 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0858 0.7737 0.968 0.000 0.000 0.028 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.1349 0.7641 0.940 0.000 0.000 0.000 0.004 0.056
#> SRR2431461 1 0.4129 -0.1468 0.564 0.000 0.000 0.000 0.012 0.424
#> SRR2431459 1 0.2473 0.6902 0.856 0.000 0.000 0.000 0.008 0.136
#> SRR2431460 1 0.0748 0.7778 0.976 0.000 0.000 0.004 0.004 0.016
#> SRR2431458 6 0.4161 0.5151 0.448 0.000 0.000 0.000 0.012 0.540
#> SRR2431457 1 0.0935 0.7708 0.964 0.000 0.000 0.000 0.004 0.032
#> SRR2431455 1 0.0260 0.7747 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.1867 0.7672 0.924 0.000 0.000 0.036 0.004 0.036
#> SRR2431454 3 0.4940 0.3052 0.000 0.000 0.532 0.000 0.068 0.400
#> SRR2431453 1 0.2146 0.7188 0.880 0.000 0.000 0.000 0.004 0.116
#> SRR2431451 6 0.4783 0.7110 0.224 0.000 0.076 0.000 0.016 0.684
#> SRR2431452 3 0.3694 0.7328 0.000 0.000 0.784 0.000 0.076 0.140
#> SRR2431450 1 0.2581 0.6750 0.860 0.000 0.000 0.120 0.000 0.020
#> SRR2431449 1 0.1074 0.7768 0.960 0.000 0.000 0.012 0.000 0.028
#> SRR2431448 1 0.3670 0.3773 0.704 0.000 0.000 0.000 0.012 0.284
#> SRR2431446 1 0.3767 0.4230 0.708 0.000 0.000 0.004 0.012 0.276
#> SRR2431447 6 0.3944 0.5674 0.428 0.000 0.000 0.000 0.004 0.568
#> SRR2431445 1 0.1007 0.7730 0.956 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431444 3 0.4024 0.6549 0.000 0.000 0.700 0.000 0.036 0.264
#> SRR2431443 1 0.2257 0.7561 0.904 0.000 0.000 0.048 0.008 0.040
#> SRR2431442 1 0.0603 0.7744 0.980 0.000 0.000 0.016 0.000 0.004
#> SRR2431441 1 0.0146 0.7746 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431440 6 0.5399 0.6764 0.172 0.000 0.072 0.000 0.084 0.672
#> SRR2431439 1 0.3972 0.5298 0.732 0.000 0.000 0.020 0.016 0.232
#> SRR2431438 1 0.0458 0.7763 0.984 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431437 1 0.2948 0.6233 0.804 0.000 0.000 0.000 0.008 0.188
#> SRR2431436 3 0.3566 0.6852 0.000 0.000 0.752 0.000 0.024 0.224
#> SRR2431435 6 0.5073 0.7134 0.256 0.000 0.072 0.000 0.024 0.648
#> SRR2431434 1 0.2009 0.7240 0.904 0.000 0.000 0.084 0.004 0.008
#> SRR2431433 1 0.2360 0.7523 0.900 0.000 0.000 0.044 0.012 0.044
#> SRR2431432 1 0.3606 0.4550 0.728 0.000 0.000 0.000 0.016 0.256
#> SRR2431431 6 0.6656 0.4532 0.416 0.000 0.048 0.072 0.040 0.424
#> SRR2431430 1 0.4473 -0.4656 0.492 0.000 0.000 0.000 0.028 0.480
#> SRR2431429 1 0.0622 0.7772 0.980 0.000 0.000 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431428 1 0.4039 0.1667 0.568 0.000 0.000 0.424 0.000 0.008
#> SRR2431427 2 0.3213 0.7474 0.000 0.784 0.000 0.004 0.204 0.008
#> SRR2431426 2 0.4064 0.4880 0.000 0.624 0.000 0.000 0.360 0.016
#> SRR2431425 2 0.2170 0.7747 0.000 0.888 0.000 0.000 0.100 0.012
#> SRR2431424 2 0.3752 0.7464 0.000 0.760 0.000 0.004 0.200 0.036
#> SRR2431423 2 0.2170 0.7745 0.000 0.888 0.000 0.000 0.100 0.012
#> SRR2431422 2 0.3840 0.6565 0.000 0.696 0.000 0.000 0.284 0.020
#> SRR2431421 2 0.4561 0.2617 0.000 0.544 0.000 0.004 0.424 0.028
#> SRR2431420 2 0.3269 0.7553 0.000 0.792 0.000 0.000 0.184 0.024
#> SRR2431419 2 0.3245 0.7250 0.000 0.764 0.000 0.000 0.228 0.008
#> SRR2431418 2 0.2367 0.7583 0.000 0.888 0.000 0.008 0.088 0.016
#> SRR2431417 2 0.2128 0.7608 0.000 0.908 0.000 0.004 0.056 0.032
#> SRR2431416 2 0.3592 0.7010 0.000 0.740 0.000 0.000 0.240 0.020
#> SRR2431415 2 0.1807 0.7581 0.000 0.920 0.000 0.000 0.060 0.020
#> SRR2431414 2 0.4278 0.5621 0.000 0.632 0.000 0.000 0.336 0.032
#> SRR2431413 5 0.4029 0.6634 0.000 0.292 0.000 0.000 0.680 0.028
#> SRR2431412 2 0.1657 0.7710 0.000 0.928 0.000 0.000 0.056 0.016
#> SRR2431411 3 0.3229 0.7566 0.000 0.000 0.816 0.000 0.140 0.044
#> SRR2431409 2 0.1682 0.7521 0.000 0.928 0.000 0.000 0.052 0.020
#> SRR2431410 2 0.8102 -0.1655 0.068 0.368 0.000 0.292 0.148 0.124
#> SRR2431408 2 0.1297 0.7443 0.000 0.948 0.000 0.000 0.040 0.012
#> SRR2431407 2 0.3130 0.7566 0.000 0.824 0.000 0.004 0.144 0.028
#> SRR2431405 5 0.4060 0.6661 0.000 0.284 0.000 0.000 0.684 0.032
#> SRR2431406 2 0.2909 0.7660 0.000 0.828 0.000 0.004 0.156 0.012
#> SRR2431404 2 0.4199 0.3945 0.000 0.568 0.000 0.000 0.416 0.016
#> SRR2431403 2 0.4152 0.6217 0.000 0.664 0.000 0.000 0.304 0.032
#> SRR2431402 2 0.2060 0.7717 0.000 0.900 0.000 0.000 0.084 0.016
#> SRR2431401 2 0.4009 0.6534 0.000 0.684 0.000 0.000 0.288 0.028
#> SRR2431400 2 0.2728 0.7578 0.000 0.864 0.000 0.004 0.100 0.032
#> SRR2431399 2 0.3905 0.7077 0.000 0.744 0.000 0.004 0.212 0.040
#> SRR2431398 2 0.3641 0.7322 0.000 0.748 0.000 0.000 0.224 0.028
#> SRR2431397 2 0.2362 0.7671 0.000 0.860 0.000 0.000 0.136 0.004
#> SRR2431396 5 0.4504 0.6372 0.000 0.308 0.012 0.000 0.648 0.032
#> SRR2431395 2 0.2805 0.7603 0.000 0.828 0.000 0.000 0.160 0.012
#> SRR2431394 2 0.4054 0.6578 0.000 0.688 0.000 0.004 0.284 0.024
#> SRR2431393 2 0.4252 0.6314 0.000 0.676 0.000 0.008 0.288 0.028
#> SRR2431392 2 0.3712 0.7341 0.000 0.760 0.000 0.004 0.204 0.032
#> SRR2431391 2 0.2309 0.7729 0.000 0.888 0.000 0.000 0.084 0.028
#> SRR2431390 2 0.4088 0.5157 0.000 0.616 0.000 0.000 0.368 0.016
#> SRR2431389 2 0.2491 0.7716 0.000 0.868 0.000 0.000 0.112 0.020
#> SRR2431388 2 0.4417 0.2968 0.000 0.556 0.000 0.000 0.416 0.028
#> SRR2431387 2 0.3019 0.7160 0.000 0.860 0.000 0.024 0.080 0.036
#> SRR2431386 2 0.1863 0.7614 0.000 0.920 0.000 0.004 0.060 0.016
#> SRR2431385 5 0.5220 0.0514 0.000 0.024 0.388 0.000 0.540 0.048
#> SRR2431383 5 0.4203 0.6241 0.000 0.316 0.000 0.000 0.652 0.032
#> SRR2431384 2 0.2265 0.7561 0.000 0.896 0.000 0.004 0.076 0.024
#> SRR2431382 2 0.3470 0.7317 0.000 0.772 0.000 0.000 0.200 0.028
#> SRR2431381 2 0.2163 0.7719 0.000 0.892 0.000 0.000 0.092 0.016
#> SRR2431380 2 0.1536 0.7411 0.000 0.940 0.000 0.004 0.040 0.016
#> SRR2431379 3 0.1321 0.8570 0.000 0.000 0.952 0.004 0.024 0.020
#> SRR2431378 3 0.6946 0.2807 0.000 0.000 0.464 0.272 0.124 0.140
#> SRR2431376 4 0.6664 0.4014 0.000 0.000 0.236 0.520 0.120 0.124
#> SRR2431377 4 0.1977 0.7626 0.008 0.000 0.000 0.920 0.040 0.032
#> SRR2431375 3 0.0520 0.8546 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431374 4 0.1765 0.7800 0.096 0.000 0.000 0.904 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0820 0.8563 0.000 0.000 0.972 0.000 0.016 0.012
#> SRR2431371 4 0.5099 0.6396 0.000 0.000 0.084 0.712 0.116 0.088
#> SRR2431373 3 0.0870 0.8587 0.000 0.000 0.972 0.012 0.004 0.012
#> SRR2431370 3 0.3708 0.8111 0.000 0.000 0.816 0.032 0.060 0.092
#> SRR2431369 4 0.6956 0.2443 0.000 0.000 0.296 0.448 0.128 0.128
#> SRR2431368 3 0.1890 0.8501 0.000 0.000 0.924 0.008 0.024 0.044
#> SRR2431367 3 0.2513 0.8433 0.000 0.000 0.888 0.008 0.044 0.060
#> SRR2431366 4 0.1176 0.7837 0.020 0.000 0.000 0.956 0.024 0.000
#> SRR2431365 4 0.1864 0.7883 0.040 0.000 0.000 0.924 0.032 0.004
#> SRR2431364 3 0.0405 0.8580 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431363 3 0.0405 0.8550 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431361 4 0.6818 0.2859 0.000 0.000 0.288 0.472 0.124 0.116
#> SRR2431362 3 0.0692 0.8587 0.000 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR2431360 3 0.0603 0.8586 0.000 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431359 3 0.3728 0.8127 0.000 0.000 0.816 0.040 0.052 0.092
#> SRR2431358 4 0.2527 0.7035 0.168 0.000 0.000 0.832 0.000 0.000
#> SRR2431357 4 0.1714 0.7823 0.092 0.000 0.000 0.908 0.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.1578 0.7921 0.048 0.000 0.000 0.936 0.004 0.012
#> SRR2431356 3 0.3854 0.8108 0.000 0.000 0.808 0.044 0.056 0.092
#> SRR2431354 3 0.0405 0.8550 0.000 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431353 4 0.1387 0.7898 0.068 0.000 0.000 0.932 0.000 0.000
#> SRR2431352 4 0.1610 0.7859 0.084 0.000 0.000 0.916 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0622 0.8573 0.000 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431350 3 0.3878 0.8063 0.000 0.000 0.808 0.048 0.060 0.084
#> SRR2431349 3 0.0520 0.8549 0.000 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431348 3 0.3758 0.8134 0.000 0.000 0.816 0.040 0.068 0.076
#> SRR2431347 3 0.4802 0.7506 0.000 0.000 0.732 0.052 0.092 0.124
#> SRR2431346 3 0.6077 0.5910 0.000 0.000 0.612 0.156 0.104 0.128
#> SRR2431345 3 0.0806 0.8539 0.000 0.000 0.972 0.000 0.020 0.008
#> SRR2431344 4 0.2982 0.7702 0.068 0.000 0.000 0.860 0.012 0.060
#> SRR2431343 4 0.1765 0.7800 0.096 0.000 0.000 0.904 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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.983 0.960 0.983 0.48153 0.514 0.514
#> 3 3 0.910 0.929 0.968 0.38612 0.800 0.617
#> 4 4 0.900 0.922 0.959 0.05540 0.964 0.892
#> 5 5 0.965 0.919 0.971 0.01295 0.989 0.962
#> 6 6 0.960 0.891 0.952 0.00856 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.8386 0.611 0.732 0.268
#> SRR2431439 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.2423 0.953 0.960 0.040
#> SRR2431430 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431429 2 0.9988 0.125 0.480 0.520
#> SRR2431428 2 0.0672 0.959 0.008 0.992
#> SRR2431427 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.7219 0.759 0.200 0.800
#> SRR2431412 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.2948 0.941 0.948 0.052
#> SRR2431408 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.6048 0.823 0.148 0.852
#> SRR2431406 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0376 0.962 0.004 0.996
#> SRR2431391 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.7219 0.759 0.200 0.800
#> SRR2431383 2 0.7745 0.719 0.228 0.772
#> SRR2431384 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.965 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.995 1.000 0.000
#> SRR2431343 2 0.9608 0.394 0.384 0.616
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.4974 0.666 0.764 0.000 0.236
#> SRR2431450 1 0.1529 0.948 0.960 0.000 0.040
#> SRR2431449 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.1860 0.936 0.948 0.000 0.052
#> SRR2431443 1 0.1411 0.952 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431442 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0237 0.982 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431438 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.985 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0592 0.956 0.012 0.988 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.3116 0.867 0.892 0.108 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.6095 0.345 0.392 0.000 0.608
#> SRR2431409 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.5791 0.798 0.148 0.060 0.792
#> SRR2431408 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.5216 0.642 0.260 0.740 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0237 0.963 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0237 0.963 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.6154 0.324 0.408 0.592 0.000
#> SRR2431383 2 0.6192 0.290 0.420 0.580 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.967 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.4346 0.804 0.184 0.000 0.816
#> SRR2431372 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0747 0.937 0.016 0.000 0.984
#> SRR2431361 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 3 0.4346 0.804 0.184 0.000 0.816
#> SRR2431357 3 0.4291 0.808 0.180 0.000 0.820
#> SRR2431355 3 0.4178 0.816 0.172 0.000 0.828
#> SRR2431356 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.3816 0.839 0.148 0.000 0.852
#> SRR2431352 3 0.4291 0.808 0.180 0.000 0.820
#> SRR2431351 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.947 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.4346 0.804 0.184 0.000 0.816
#> SRR2431343 2 0.6045 0.370 0.000 0.620 0.380
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.3942 0.668 0.764 0.000 0.236 0.000
#> SRR2431450 1 0.1211 0.940 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.1474 0.927 0.948 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431443 1 0.1211 0.941 0.960 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0188 0.976 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0469 0.969 0.988 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0469 0.951 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.5361 0.675 0.744 0.108 0.000 0.148
#> SRR2431412 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.0000 0.842 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.3984 0.795 0.132 0.040 0.828 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.5770 0.639 0.140 0.712 0.000 0.148
#> SRR2431406 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0376 0.957 0.000 0.992 0.004 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0188 0.959 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.6805 0.437 0.260 0.592 0.000 0.148
#> SRR2431383 2 0.7279 0.389 0.288 0.568 0.016 0.128
#> SRR2431384 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.963 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0921 0.897 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431378 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431375 4 0.2973 0.975 0.000 0.000 0.144 0.856
#> SRR2431374 3 0.3024 0.811 0.148 0.000 0.852 0.000
#> SRR2431372 3 0.0921 0.897 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431371 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431373 3 0.3610 0.681 0.000 0.000 0.800 0.200
#> SRR2431370 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 3 0.1302 0.884 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431367 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431363 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431361 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 3 0.3074 0.758 0.000 0.000 0.848 0.152
#> SRR2431360 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431359 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 3 0.3024 0.811 0.148 0.000 0.852 0.000
#> SRR2431357 3 0.3024 0.811 0.148 0.000 0.852 0.000
#> SRR2431355 3 0.2973 0.815 0.144 0.000 0.856 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431353 3 0.2647 0.835 0.120 0.000 0.880 0.000
#> SRR2431352 3 0.2973 0.815 0.144 0.000 0.856 0.000
#> SRR2431351 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431350 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431348 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.915 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 4 0.3024 0.978 0.000 0.000 0.148 0.852
#> SRR2431344 3 0.3024 0.811 0.148 0.000 0.852 0.000
#> SRR2431343 2 0.4898 0.284 0.000 0.584 0.416 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.3395 0.619 0.764 0.000 0.000 0.236 0.000
#> SRR2431450 1 0.1043 0.932 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.1270 0.917 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431443 1 0.1197 0.923 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0162 0.971 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0880 0.944 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.974 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.0451 0.960 0.008 0.988 0.004 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 1 0.5076 0.532 0.692 0.108 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431412 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.0865 0.909 0.004 0.024 0.000 0.972 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.5030 0.564 0.104 0.696 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431406 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0324 0.964 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0162 0.967 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.5958 0.333 0.208 0.592 0.000 0.000 0.200
#> SRR2431383 2 0.6063 0.266 0.256 0.568 0.000 0.000 0.176
#> SRR2431384 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 4 0.2020 0.861 0.000 0.000 0.100 0.900 0.000
#> SRR2431378 4 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 4 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431375 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431374 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431372 4 0.1544 0.891 0.000 0.000 0.068 0.932 0.000
#> SRR2431371 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431373 4 0.3983 0.522 0.000 0.000 0.340 0.660 0.000
#> SRR2431370 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431369 4 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 4 0.2690 0.800 0.000 0.000 0.156 0.844 0.000
#> SRR2431367 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.934 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431364 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431363 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431361 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431362 4 0.3612 0.645 0.000 0.000 0.268 0.732 0.000
#> SRR2431360 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431359 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431358 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431357 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431355 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431356 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431354 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431353 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431352 4 0.0162 0.933 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431351 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431350 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431349 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431348 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431347 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431346 4 0.0290 0.935 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431345 3 0.0162 1.000 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431344 4 0.0290 0.930 0.008 0.000 0.000 0.992 0.000
#> SRR2431343 4 0.4403 0.130 0.000 0.436 0.004 0.560 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431462 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431461 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431459 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431460 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431458 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431457 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431455 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431456 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431454 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431453 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431451 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431452 1 0.3050 0.618 0.764 0.000 0.000 0.236 0.000 NA
#> SRR2431450 1 0.0937 0.926 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> SRR2431449 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431448 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431446 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431447 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431445 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431444 1 0.3123 0.785 0.824 0.000 0.000 0.040 0.000 NA
#> SRR2431443 1 0.1075 0.917 0.952 0.000 0.000 0.048 0.000 NA
#> SRR2431442 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431441 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431440 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431439 1 0.0146 0.964 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431438 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431437 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431436 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431435 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431434 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431433 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431432 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431431 1 0.0790 0.936 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000 NA
#> SRR2431430 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431429 1 0.0000 0.967 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431428 2 0.0520 0.954 0.008 0.984 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431427 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431426 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431425 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431424 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431423 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431422 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431421 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431420 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431419 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431418 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431417 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431416 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431415 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431414 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431413 1 0.6549 0.195 0.544 0.108 0.000 0.000 0.140 NA
#> SRR2431412 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431411 5 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 NA
#> SRR2431409 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431410 4 0.0891 0.899 0.008 0.024 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431408 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431407 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431405 2 0.5584 0.429 0.028 0.620 0.000 0.000 0.140 NA
#> SRR2431406 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431404 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431403 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431402 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431401 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431400 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431399 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431398 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431397 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431396 2 0.0291 0.962 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 NA
#> SRR2431395 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431394 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431393 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431392 2 0.0146 0.965 0.004 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431391 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431390 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431389 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431388 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431387 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431386 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431385 2 0.6097 0.202 0.036 0.528 0.000 0.000 0.140 NA
#> SRR2431383 2 0.6471 0.253 0.204 0.556 0.000 0.000 0.124 NA
#> SRR2431384 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431382 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431381 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431380 2 0.0000 0.969 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431379 4 0.2795 0.823 0.000 0.000 0.044 0.856 0.000 NA
#> SRR2431378 4 0.0000 0.924 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR2431376 4 0.0000 0.924 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR2431377 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431375 3 0.3765 0.667 0.000 0.000 0.596 0.000 0.000 NA
#> SRR2431374 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431372 4 0.2190 0.867 0.000 0.000 0.060 0.900 0.000 NA
#> SRR2431371 4 0.0260 0.924 0.000 0.000 0.008 0.992 0.000 NA
#> SRR2431373 4 0.5089 0.471 0.000 0.000 0.244 0.620 0.000 NA
#> SRR2431370 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431369 4 0.0000 0.924 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR2431368 4 0.3354 0.775 0.000 0.000 0.060 0.812 0.000 NA
#> SRR2431367 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431366 4 0.0000 0.924 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 NA
#> SRR2431365 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431364 3 0.3804 0.781 0.000 0.000 0.656 0.008 0.000 NA
#> SRR2431363 3 0.3309 0.801 0.000 0.000 0.720 0.000 0.000 NA
#> SRR2431361 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431362 4 0.4827 0.465 0.000 0.000 0.296 0.620 0.000 NA
#> SRR2431360 3 0.3847 0.776 0.000 0.000 0.644 0.008 0.000 NA
#> SRR2431359 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431358 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431357 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431355 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431356 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431354 3 0.2597 0.812 0.000 0.000 0.824 0.000 0.000 NA
#> SRR2431353 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431352 4 0.0260 0.923 0.000 0.000 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431351 3 0.0363 0.793 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR2431350 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431349 3 0.0260 0.794 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431348 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431347 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431346 4 0.0520 0.924 0.000 0.000 0.008 0.984 0.000 NA
#> SRR2431345 3 0.0260 0.793 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431344 4 0.0363 0.917 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431343 4 0.4057 0.128 0.000 0.436 0.000 0.556 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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.995 0.998 0.4767 0.525 0.525
#> 3 3 1.000 0.981 0.991 0.4011 0.807 0.633
#> 4 4 0.923 0.921 0.944 0.0670 0.956 0.868
#> 5 5 0.871 0.900 0.921 0.0277 0.997 0.989
#> 6 6 0.866 0.876 0.893 0.0322 0.971 0.899
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
#> SRR2431463 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.714 0.758 0.804 0.196
#> SRR2431409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.343 0.931 0.936 0.064
#> SRR2431408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 0.996 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.000 0.996 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.362 0.840 0.136 0.000 0.864
#> SRR2431450 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.525 0.656 0.000 0.264 0.736
#> SRR2431409 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.510 0.683 0.000 0.248 0.752
#> SRR2431408 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431372 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 3 0.562 0.573 0.308 0.000 0.692
#> SRR2431357 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431355 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431356 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431352 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431351 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.288 0.884 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431343 3 0.000 0.972 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431461 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431459 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431457 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0817 0.980 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431453 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431452 4 0.2300 0.609 0.028 0.000 0.048 0.924
#> SRR2431450 1 0.0336 0.983 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431449 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431447 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431445 1 0.0469 0.985 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431444 1 0.3444 0.809 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431443 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431439 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431438 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431436 1 0.2011 0.932 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431435 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431434 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.1389 0.962 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431430 1 0.0592 0.984 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431429 1 0.0000 0.986 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0336 0.983 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431427 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.4304 0.703 0.000 0.716 0.000 0.284
#> SRR2431420 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0707 0.944 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431412 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.4464 0.445 0.000 0.208 0.024 0.768
#> SRR2431409 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.2214 0.600 0.000 0.044 0.028 0.928
#> SRR2431408 2 0.0707 0.944 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431407 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0707 0.944 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431406 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.3726 0.780 0.000 0.788 0.000 0.212
#> SRR2431401 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.4605 0.639 0.000 0.664 0.000 0.336
#> SRR2431395 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0188 0.953 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.3688 0.785 0.000 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431387 2 0.4679 0.617 0.000 0.648 0.000 0.352
#> SRR2431386 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4661 0.622 0.000 0.652 0.000 0.348
#> SRR2431383 2 0.1211 0.931 0.000 0.960 0.000 0.040
#> SRR2431384 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.4304 0.705 0.000 0.716 0.000 0.284
#> SRR2431379 3 0.0188 0.971 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431378 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431376 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431377 3 0.1940 0.887 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR2431375 3 0.0469 0.968 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431374 4 0.4804 0.751 0.000 0.000 0.384 0.616
#> SRR2431372 3 0.2011 0.876 0.000 0.000 0.920 0.080
#> SRR2431371 3 0.0469 0.967 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431373 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431370 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431369 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431368 3 0.0000 0.972 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431366 3 0.1940 0.887 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR2431365 3 0.3400 0.685 0.000 0.000 0.820 0.180
#> SRR2431364 3 0.0188 0.971 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431363 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431361 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431362 3 0.0336 0.970 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431360 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431359 3 0.0336 0.970 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431358 4 0.6652 0.670 0.108 0.000 0.316 0.576
#> SRR2431357 4 0.4804 0.751 0.000 0.000 0.384 0.616
#> SRR2431355 4 0.4843 0.735 0.000 0.000 0.396 0.604
#> SRR2431356 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431354 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431353 4 0.4817 0.747 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR2431352 4 0.4804 0.751 0.000 0.000 0.384 0.616
#> SRR2431351 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431350 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431349 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431348 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431347 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431346 3 0.0188 0.972 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431345 3 0.0336 0.969 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431344 4 0.5112 0.747 0.008 0.000 0.384 0.608
#> SRR2431343 4 0.4804 0.751 0.000 0.000 0.384 0.616
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.2209 0.908 0.912 0.000 0.000 0.056 0.032
#> SRR2431462 1 0.1121 0.913 0.956 0.000 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431461 1 0.2127 0.888 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431459 1 0.0794 0.913 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431460 1 0.2446 0.901 0.900 0.000 0.000 0.056 0.044
#> SRR2431458 1 0.1544 0.900 0.932 0.000 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431457 1 0.2450 0.900 0.900 0.000 0.000 0.052 0.048
#> SRR2431455 1 0.2520 0.898 0.896 0.000 0.000 0.056 0.048
#> SRR2431456 1 0.1750 0.912 0.936 0.000 0.000 0.028 0.036
#> SRR2431454 1 0.2732 0.859 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431453 1 0.0794 0.914 0.972 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431451 1 0.1965 0.891 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431452 5 0.4938 0.572 0.028 0.000 0.020 0.272 0.680
#> SRR2431450 1 0.2588 0.906 0.892 0.000 0.000 0.060 0.048
#> SRR2431449 1 0.2291 0.905 0.908 0.000 0.000 0.056 0.036
#> SRR2431448 1 0.0609 0.914 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431446 1 0.2127 0.888 0.892 0.000 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431447 1 0.1965 0.892 0.904 0.000 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431445 1 0.1270 0.912 0.948 0.000 0.000 0.000 0.052
#> SRR2431444 1 0.5086 0.446 0.564 0.000 0.000 0.040 0.396
#> SRR2431443 1 0.2124 0.911 0.916 0.000 0.000 0.056 0.028
#> SRR2431442 1 0.2291 0.902 0.908 0.000 0.000 0.056 0.036
#> SRR2431441 1 0.2661 0.895 0.888 0.000 0.000 0.056 0.056
#> SRR2431440 1 0.1732 0.896 0.920 0.000 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431439 1 0.2179 0.886 0.888 0.000 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431438 1 0.2438 0.900 0.900 0.000 0.000 0.040 0.060
#> SRR2431437 1 0.0963 0.914 0.964 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431436 1 0.3942 0.736 0.728 0.000 0.000 0.012 0.260
#> SRR2431435 1 0.2074 0.889 0.896 0.000 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431434 1 0.2036 0.910 0.920 0.000 0.000 0.056 0.024
#> SRR2431433 1 0.2661 0.895 0.888 0.000 0.000 0.056 0.056
#> SRR2431432 1 0.0703 0.914 0.976 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431431 1 0.2732 0.859 0.840 0.000 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431430 1 0.1851 0.894 0.912 0.000 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431429 1 0.2370 0.905 0.904 0.000 0.000 0.056 0.040
#> SRR2431428 1 0.2659 0.905 0.888 0.000 0.000 0.060 0.052
#> SRR2431427 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431426 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431425 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431424 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431423 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431422 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431421 2 0.2648 0.839 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431420 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431419 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431418 2 0.0404 0.969 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431417 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431416 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431415 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431414 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431413 2 0.0510 0.967 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431412 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431411 5 0.6423 0.530 0.000 0.212 0.012 0.212 0.564
#> SRR2431409 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431410 5 0.5456 0.637 0.000 0.048 0.020 0.304 0.628
#> SRR2431408 2 0.0290 0.971 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431407 2 0.0510 0.967 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431405 2 0.0510 0.967 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431406 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431404 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431403 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.1851 0.906 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431401 2 0.0510 0.967 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431400 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431399 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431398 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431397 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431396 2 0.2732 0.829 0.000 0.840 0.000 0.000 0.160
#> SRR2431395 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431394 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431393 2 0.0162 0.972 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0290 0.971 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431391 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.972 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431388 2 0.1851 0.906 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088
#> SRR2431387 2 0.2690 0.835 0.000 0.844 0.000 0.000 0.156
#> SRR2431386 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431385 2 0.3086 0.796 0.000 0.816 0.000 0.004 0.180
#> SRR2431383 2 0.1341 0.938 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431384 2 0.0290 0.971 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431382 2 0.0162 0.973 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.972 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.1965 0.901 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096
#> SRR2431379 3 0.2179 0.888 0.000 0.000 0.896 0.004 0.100
#> SRR2431378 3 0.1121 0.899 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR2431376 3 0.1121 0.899 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR2431377 3 0.3366 0.710 0.000 0.000 0.768 0.232 0.000
#> SRR2431375 3 0.2824 0.873 0.000 0.000 0.864 0.020 0.116
#> SRR2431374 4 0.1792 0.946 0.000 0.000 0.084 0.916 0.000
#> SRR2431372 3 0.3471 0.860 0.000 0.000 0.836 0.092 0.072
#> SRR2431371 3 0.1608 0.885 0.000 0.000 0.928 0.072 0.000
#> SRR2431373 3 0.2625 0.878 0.000 0.000 0.876 0.016 0.108
#> SRR2431370 3 0.1197 0.897 0.000 0.000 0.952 0.048 0.000
#> SRR2431369 3 0.1270 0.896 0.000 0.000 0.948 0.052 0.000
#> SRR2431368 3 0.1082 0.900 0.000 0.000 0.964 0.008 0.028
#> SRR2431367 3 0.0703 0.901 0.000 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR2431366 3 0.3336 0.717 0.000 0.000 0.772 0.228 0.000
#> SRR2431365 3 0.3508 0.680 0.000 0.000 0.748 0.252 0.000
#> SRR2431364 3 0.1628 0.894 0.000 0.000 0.936 0.008 0.056
#> SRR2431363 3 0.2727 0.875 0.000 0.000 0.868 0.016 0.116
#> SRR2431361 3 0.1270 0.896 0.000 0.000 0.948 0.052 0.000
#> SRR2431362 3 0.2462 0.880 0.000 0.000 0.880 0.008 0.112
#> SRR2431360 3 0.2351 0.885 0.000 0.000 0.896 0.016 0.088
#> SRR2431359 3 0.2482 0.890 0.000 0.000 0.892 0.084 0.024
#> SRR2431358 4 0.3628 0.654 0.088 0.000 0.044 0.844 0.024
#> SRR2431357 4 0.1792 0.946 0.000 0.000 0.084 0.916 0.000
#> SRR2431355 4 0.1965 0.929 0.000 0.000 0.096 0.904 0.000
#> SRR2431356 3 0.0963 0.900 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR2431354 3 0.2727 0.875 0.000 0.000 0.868 0.016 0.116
#> SRR2431353 4 0.1851 0.942 0.000 0.000 0.088 0.912 0.000
#> SRR2431352 4 0.1792 0.946 0.000 0.000 0.084 0.916 0.000
#> SRR2431351 3 0.2727 0.875 0.000 0.000 0.868 0.016 0.116
#> SRR2431350 3 0.1043 0.899 0.000 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR2431349 3 0.2727 0.875 0.000 0.000 0.868 0.016 0.116
#> SRR2431348 3 0.0963 0.900 0.000 0.000 0.964 0.036 0.000
#> SRR2431347 3 0.1121 0.899 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR2431346 3 0.1121 0.899 0.000 0.000 0.956 0.044 0.000
#> SRR2431345 3 0.2624 0.877 0.000 0.000 0.872 0.012 0.116
#> SRR2431344 4 0.2177 0.931 0.004 0.000 0.080 0.908 0.008
#> SRR2431343 4 0.1792 0.946 0.000 0.000 0.084 0.916 0.000
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0935 0.905 0.964 0.000 0.000 0.032 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.1003 0.905 0.964 0.000 0.000 0.016 0.020 0.000
#> SRR2431461 1 0.3604 0.863 0.820 0.000 0.000 0.104 0.044 0.032
#> SRR2431459 1 0.0748 0.905 0.976 0.000 0.000 0.016 0.004 0.004
#> SRR2431460 1 0.1049 0.897 0.960 0.000 0.000 0.032 0.008 0.000
#> SRR2431458 1 0.2987 0.882 0.868 0.000 0.000 0.044 0.044 0.044
#> SRR2431457 1 0.0837 0.903 0.972 0.000 0.000 0.020 0.004 0.004
#> SRR2431455 1 0.1151 0.896 0.956 0.000 0.000 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431456 1 0.0692 0.903 0.976 0.000 0.000 0.020 0.000 0.004
#> SRR2431454 1 0.6044 0.625 0.588 0.000 0.000 0.208 0.148 0.056
#> SRR2431453 1 0.0806 0.907 0.972 0.000 0.000 0.008 0.000 0.020
#> SRR2431451 1 0.3607 0.867 0.828 0.000 0.000 0.068 0.048 0.056
#> SRR2431452 5 0.5012 0.585 0.016 0.000 0.020 0.104 0.716 0.144
#> SRR2431450 1 0.1901 0.898 0.912 0.000 0.000 0.076 0.008 0.004
#> SRR2431449 1 0.0937 0.901 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.1624 0.907 0.936 0.000 0.000 0.044 0.008 0.012
#> SRR2431446 1 0.3557 0.865 0.824 0.000 0.000 0.100 0.044 0.032
#> SRR2431447 1 0.3236 0.876 0.852 0.000 0.000 0.060 0.048 0.040
#> SRR2431445 1 0.1088 0.905 0.960 0.000 0.000 0.016 0.024 0.000
#> SRR2431444 1 0.6480 0.523 0.524 0.000 0.000 0.236 0.176 0.064
#> SRR2431443 1 0.1493 0.903 0.936 0.000 0.000 0.056 0.004 0.004
#> SRR2431442 1 0.0858 0.899 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004 0.000
#> SRR2431441 1 0.1151 0.896 0.956 0.000 0.000 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431440 1 0.3669 0.873 0.824 0.000 0.000 0.068 0.052 0.056
#> SRR2431439 1 0.3161 0.877 0.848 0.000 0.000 0.092 0.040 0.020
#> SRR2431438 1 0.0909 0.899 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012 0.000
#> SRR2431437 1 0.0767 0.907 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> SRR2431436 1 0.6287 0.561 0.548 0.000 0.000 0.232 0.164 0.056
#> SRR2431435 1 0.3906 0.854 0.804 0.000 0.000 0.096 0.052 0.048
#> SRR2431434 1 0.1285 0.904 0.944 0.000 0.000 0.052 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.1151 0.896 0.956 0.000 0.000 0.032 0.012 0.000
#> SRR2431432 1 0.1401 0.905 0.948 0.000 0.000 0.020 0.004 0.028
#> SRR2431431 1 0.4445 0.810 0.748 0.000 0.000 0.152 0.068 0.032
#> SRR2431430 1 0.3044 0.881 0.864 0.000 0.000 0.052 0.048 0.036
#> SRR2431429 1 0.1152 0.902 0.952 0.000 0.000 0.044 0.000 0.004
#> SRR2431428 1 0.1531 0.903 0.928 0.000 0.000 0.068 0.000 0.004
#> SRR2431427 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431425 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431423 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431422 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431421 2 0.2823 0.769 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204 0.000
#> SRR2431420 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431419 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0260 0.949 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431417 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431416 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431415 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0291 0.950 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431413 2 0.1588 0.906 0.000 0.924 0.004 0.000 0.072 0.000
#> SRR2431412 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431411 5 0.4431 0.600 0.000 0.184 0.044 0.004 0.740 0.028
#> SRR2431409 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 5 0.4601 0.652 0.000 0.048 0.020 0.016 0.736 0.180
#> SRR2431408 2 0.0632 0.940 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431407 2 0.1141 0.922 0.000 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431405 2 0.1643 0.907 0.000 0.924 0.008 0.000 0.068 0.000
#> SRR2431406 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431404 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.2048 0.863 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000
#> SRR2431401 2 0.0713 0.938 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431400 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431399 2 0.0458 0.945 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431398 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431397 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431396 2 0.2883 0.758 0.000 0.788 0.000 0.000 0.212 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431393 2 0.0146 0.950 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431392 2 0.0458 0.945 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431391 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431390 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431388 2 0.2300 0.834 0.000 0.856 0.000 0.000 0.144 0.000
#> SRR2431387 2 0.3482 0.578 0.000 0.684 0.000 0.000 0.316 0.000
#> SRR2431386 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431385 2 0.4153 0.477 0.000 0.636 0.024 0.000 0.340 0.000
#> SRR2431383 2 0.2527 0.816 0.000 0.832 0.000 0.000 0.168 0.000
#> SRR2431384 2 0.0146 0.950 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431382 2 0.0146 0.951 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431381 2 0.0000 0.951 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.2491 0.822 0.000 0.836 0.000 0.000 0.164 0.000
#> SRR2431379 3 0.1204 0.888 0.000 0.000 0.944 0.056 0.000 0.000
#> SRR2431378 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431376 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431377 4 0.5034 0.815 0.000 0.000 0.240 0.628 0.000 0.132
#> SRR2431375 3 0.0146 0.905 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431374 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431372 3 0.2045 0.866 0.000 0.000 0.920 0.024 0.028 0.028
#> SRR2431371 4 0.3586 0.911 0.000 0.000 0.268 0.720 0.000 0.012
#> SRR2431373 3 0.0458 0.911 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR2431370 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431369 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431368 3 0.3428 0.340 0.000 0.000 0.696 0.304 0.000 0.000
#> SRR2431367 4 0.3833 0.649 0.000 0.000 0.444 0.556 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.4934 0.838 0.000 0.000 0.256 0.632 0.000 0.112
#> SRR2431365 4 0.5269 0.787 0.000 0.000 0.248 0.596 0.000 0.156
#> SRR2431364 3 0.2527 0.724 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0363 0.911 0.000 0.000 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431362 3 0.0717 0.893 0.000 0.000 0.976 0.008 0.016 0.000
#> SRR2431360 3 0.1556 0.863 0.000 0.000 0.920 0.080 0.000 0.000
#> SRR2431359 4 0.5152 0.583 0.000 0.000 0.432 0.492 0.004 0.072
#> SRR2431358 6 0.3578 0.747 0.092 0.000 0.000 0.088 0.008 0.812
#> SRR2431357 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431355 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431356 4 0.3578 0.849 0.000 0.000 0.340 0.660 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0713 0.906 0.000 0.000 0.972 0.028 0.000 0.000
#> SRR2431353 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431352 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431351 3 0.0458 0.911 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000 0.000
#> SRR2431350 4 0.3309 0.910 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0405 0.909 0.000 0.000 0.988 0.008 0.004 0.000
#> SRR2431348 4 0.3309 0.910 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000 0.000
#> SRR2431347 4 0.3309 0.910 0.000 0.000 0.280 0.720 0.000 0.000
#> SRR2431346 4 0.3512 0.914 0.000 0.000 0.272 0.720 0.000 0.008
#> SRR2431345 3 0.0260 0.902 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431344 6 0.1411 0.962 0.000 0.000 0.000 0.060 0.004 0.936
#> SRR2431343 6 0.1267 0.966 0.000 0.000 0.000 0.060 0.000 0.940
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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'MAD' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 3.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.992 0.997 0.4844 0.517 0.517
#> 3 3 1.000 0.974 0.988 0.3753 0.817 0.645
#> 4 4 0.926 0.924 0.928 0.0445 0.990 0.971
#> 5 5 0.846 0.815 0.882 0.0402 0.949 0.847
#> 6 6 0.819 0.791 0.861 0.0218 1.000 1.000
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 3
#> attr(,"optional")
#> [1] 2
There is also optional best \(k\) = 2 that is worth to check.
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0376 0.991 0.996 0.004
#> SRR2431458 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.2778 0.946 0.952 0.048
#> SRR2431450 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.9286 0.477 0.656 0.344
#> SRR2431439 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.1414 0.979 0.020 0.980
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.994 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0237 0.991 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431459 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.1620 0.964 0.964 0.012 0.024
#> SRR2431450 1 0.0424 0.988 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431449 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0237 0.991 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431447 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0592 0.985 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431443 1 0.0237 0.991 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431442 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0237 0.991 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431435 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0424 0.988 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431433 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0237 0.991 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431430 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0424 0.988 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431427 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431410 2 0.4883 0.738 0.208 0.788 0.004
#> SRR2431408 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0237 0.992 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0424 0.989 0.008 0.992 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.3116 0.880 0.108 0.000 0.892
#> SRR2431372 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.3816 0.822 0.852 0.000 0.148
#> SRR2431357 3 0.1163 0.954 0.028 0.000 0.972
#> SRR2431355 3 0.2066 0.928 0.060 0.000 0.940
#> SRR2431356 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.2711 0.901 0.088 0.000 0.912
#> SRR2431352 3 0.3752 0.837 0.144 0.000 0.856
#> SRR2431351 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.973 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.6286 0.159 0.464 0.000 0.536
#> SRR2431343 3 0.1289 0.951 0.032 0.000 0.968
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0188 0.963 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431462 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431461 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431459 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431460 1 0.0188 0.963 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431458 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431457 1 0.0188 0.963 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431455 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431456 1 0.1305 0.953 0.960 0.000 0.004 NA
#> SRR2431454 1 0.1938 0.934 0.936 0.012 0.000 NA
#> SRR2431453 1 0.0336 0.963 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431451 1 0.0336 0.963 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431452 1 0.6990 0.582 0.604 0.076 0.032 NA
#> SRR2431450 1 0.2142 0.933 0.928 0.000 0.016 NA
#> SRR2431449 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431448 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431446 1 0.0336 0.963 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431447 1 0.0469 0.961 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR2431445 1 0.0469 0.963 0.988 0.000 0.000 NA
#> SRR2431444 1 0.2198 0.932 0.920 0.000 0.008 NA
#> SRR2431443 1 0.0376 0.963 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR2431442 1 0.0376 0.963 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR2431441 1 0.0188 0.963 0.996 0.000 0.000 NA
#> SRR2431440 1 0.0817 0.957 0.976 0.000 0.000 NA
#> SRR2431439 1 0.1854 0.941 0.940 0.000 0.012 NA
#> SRR2431438 1 0.0336 0.963 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431437 1 0.0000 0.963 1.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431436 1 0.1118 0.952 0.964 0.000 0.000 NA
#> SRR2431435 1 0.0592 0.962 0.984 0.000 0.000 NA
#> SRR2431434 1 0.0524 0.963 0.988 0.000 0.004 NA
#> SRR2431433 1 0.0376 0.963 0.992 0.000 0.004 NA
#> SRR2431432 1 0.0921 0.955 0.972 0.000 0.000 NA
#> SRR2431431 1 0.1209 0.956 0.964 0.000 0.004 NA
#> SRR2431430 1 0.0336 0.963 0.992 0.000 0.000 NA
#> SRR2431429 1 0.0657 0.960 0.984 0.004 0.000 NA
#> SRR2431428 1 0.0779 0.961 0.980 0.000 0.004 NA
#> SRR2431427 2 0.0817 0.967 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431426 2 0.0817 0.968 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431425 2 0.0188 0.968 0.000 0.996 0.000 NA
#> SRR2431424 2 0.0921 0.967 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR2431423 2 0.0707 0.969 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR2431422 2 0.0469 0.969 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431421 2 0.1211 0.967 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR2431420 2 0.0592 0.968 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431419 2 0.0469 0.968 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431418 2 0.0921 0.966 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR2431417 2 0.0336 0.968 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431416 2 0.1118 0.965 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR2431415 2 0.0817 0.968 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431414 2 0.1022 0.967 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431413 2 0.2081 0.944 0.000 0.916 0.000 NA
#> SRR2431412 2 0.0592 0.967 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431411 2 0.4898 0.613 0.000 0.584 0.000 NA
#> SRR2431409 2 0.1211 0.964 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR2431410 2 0.6242 0.674 0.052 0.664 0.024 NA
#> SRR2431408 2 0.0592 0.967 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431407 2 0.1792 0.955 0.000 0.932 0.000 NA
#> SRR2431405 2 0.2081 0.948 0.000 0.916 0.000 NA
#> SRR2431406 2 0.0817 0.969 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431404 2 0.1302 0.965 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR2431403 2 0.0592 0.969 0.000 0.984 0.000 NA
#> SRR2431402 2 0.1022 0.967 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431401 2 0.1211 0.966 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR2431400 2 0.1022 0.965 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431399 2 0.1637 0.960 0.000 0.940 0.000 NA
#> SRR2431398 2 0.0707 0.968 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR2431397 2 0.1022 0.967 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431396 2 0.1474 0.962 0.000 0.948 0.000 NA
#> SRR2431395 2 0.1118 0.968 0.000 0.964 0.000 NA
#> SRR2431394 2 0.0921 0.968 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR2431393 2 0.1022 0.965 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431392 2 0.1302 0.963 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR2431391 2 0.0469 0.969 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431390 2 0.0921 0.968 0.000 0.972 0.000 NA
#> SRR2431389 2 0.0707 0.969 0.000 0.980 0.000 NA
#> SRR2431388 2 0.1211 0.965 0.000 0.960 0.000 NA
#> SRR2431387 2 0.1867 0.945 0.000 0.928 0.000 NA
#> SRR2431386 2 0.0469 0.968 0.000 0.988 0.000 NA
#> SRR2431385 2 0.2011 0.952 0.000 0.920 0.000 NA
#> SRR2431383 2 0.2921 0.902 0.000 0.860 0.000 NA
#> SRR2431384 2 0.1389 0.965 0.000 0.952 0.000 NA
#> SRR2431382 2 0.0817 0.968 0.000 0.976 0.000 NA
#> SRR2431381 2 0.0336 0.968 0.000 0.992 0.000 NA
#> SRR2431380 2 0.1022 0.965 0.000 0.968 0.000 NA
#> SRR2431379 3 0.2704 0.899 0.000 0.000 0.876 NA
#> SRR2431378 3 0.2530 0.896 0.004 0.000 0.896 NA
#> SRR2431376 3 0.1940 0.904 0.000 0.000 0.924 NA
#> SRR2431377 3 0.1716 0.904 0.000 0.000 0.936 NA
#> SRR2431375 3 0.4250 0.853 0.000 0.000 0.724 NA
#> SRR2431374 3 0.5361 0.790 0.068 0.000 0.724 NA
#> SRR2431372 3 0.3172 0.894 0.000 0.000 0.840 NA
#> SRR2431371 3 0.2081 0.901 0.000 0.000 0.916 NA
#> SRR2431373 3 0.2149 0.906 0.000 0.000 0.912 NA
#> SRR2431370 3 0.1389 0.907 0.000 0.000 0.952 NA
#> SRR2431369 3 0.2760 0.888 0.000 0.000 0.872 NA
#> SRR2431368 3 0.1716 0.910 0.000 0.000 0.936 NA
#> SRR2431367 3 0.2921 0.895 0.000 0.000 0.860 NA
#> SRR2431366 3 0.2408 0.895 0.000 0.000 0.896 NA
#> SRR2431365 3 0.1302 0.908 0.000 0.000 0.956 NA
#> SRR2431364 3 0.3528 0.881 0.000 0.000 0.808 NA
#> SRR2431363 3 0.4122 0.862 0.004 0.000 0.760 NA
#> SRR2431361 3 0.0707 0.911 0.000 0.000 0.980 NA
#> SRR2431362 3 0.3494 0.888 0.000 0.004 0.824 NA
#> SRR2431360 3 0.3908 0.872 0.004 0.000 0.784 NA
#> SRR2431359 3 0.1940 0.909 0.000 0.000 0.924 NA
#> SRR2431358 1 0.3758 0.860 0.848 0.000 0.048 NA
#> SRR2431357 3 0.2976 0.887 0.008 0.000 0.872 NA
#> SRR2431355 3 0.2281 0.904 0.000 0.000 0.904 NA
#> SRR2431356 3 0.1302 0.910 0.000 0.000 0.956 NA
#> SRR2431354 3 0.3837 0.868 0.000 0.000 0.776 NA
#> SRR2431353 3 0.4499 0.838 0.048 0.000 0.792 NA
#> SRR2431352 3 0.5696 0.765 0.076 0.000 0.692 NA
#> SRR2431351 3 0.3649 0.876 0.000 0.000 0.796 NA
#> SRR2431350 3 0.1637 0.912 0.000 0.000 0.940 NA
#> SRR2431349 3 0.4220 0.856 0.004 0.000 0.748 NA
#> SRR2431348 3 0.1716 0.909 0.000 0.000 0.936 NA
#> SRR2431347 3 0.1792 0.912 0.000 0.000 0.932 NA
#> SRR2431346 3 0.0707 0.912 0.000 0.000 0.980 NA
#> SRR2431345 3 0.4222 0.848 0.000 0.000 0.728 NA
#> SRR2431344 1 0.6155 0.174 0.536 0.000 0.412 NA
#> SRR2431343 3 0.1389 0.911 0.000 0.000 0.952 NA
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0579 0.933 0.984 0.000 0.008 0.000 0.008
#> SRR2431462 1 0.0566 0.932 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> SRR2431461 1 0.0693 0.931 0.980 0.000 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431459 1 0.0566 0.932 0.984 0.000 0.004 0.000 0.012
#> SRR2431460 1 0.0290 0.932 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431458 1 0.0992 0.928 0.968 0.000 0.024 0.000 0.008
#> SRR2431457 1 0.0992 0.930 0.968 0.000 0.024 0.000 0.008
#> SRR2431455 1 0.0807 0.932 0.976 0.000 0.012 0.000 0.012
#> SRR2431456 1 0.2922 0.889 0.880 0.000 0.080 0.016 0.024
#> SRR2431454 1 0.2260 0.899 0.908 0.000 0.064 0.000 0.028
#> SRR2431453 1 0.0912 0.932 0.972 0.000 0.012 0.000 0.016
#> SRR2431451 1 0.1195 0.927 0.960 0.000 0.028 0.000 0.012
#> SRR2431452 3 0.5621 -0.108 0.448 0.032 0.500 0.004 0.016
#> SRR2431450 1 0.3791 0.848 0.836 0.000 0.080 0.060 0.024
#> SRR2431449 1 0.0912 0.932 0.972 0.000 0.012 0.000 0.016
#> SRR2431448 1 0.0451 0.932 0.988 0.000 0.008 0.000 0.004
#> SRR2431446 1 0.0404 0.933 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431447 1 0.0898 0.930 0.972 0.000 0.020 0.000 0.008
#> SRR2431445 1 0.0579 0.932 0.984 0.000 0.008 0.000 0.008
#> SRR2431444 1 0.5001 0.776 0.764 0.000 0.088 0.072 0.076
#> SRR2431443 1 0.2131 0.911 0.920 0.000 0.056 0.008 0.016
#> SRR2431442 1 0.1560 0.926 0.948 0.000 0.028 0.004 0.020
#> SRR2431441 1 0.0912 0.933 0.972 0.000 0.012 0.000 0.016
#> SRR2431440 1 0.1661 0.920 0.940 0.000 0.036 0.000 0.024
#> SRR2431439 1 0.3086 0.883 0.876 0.000 0.068 0.036 0.020
#> SRR2431438 1 0.0290 0.932 0.992 0.000 0.008 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0798 0.933 0.976 0.000 0.008 0.000 0.016
#> SRR2431436 1 0.2325 0.896 0.904 0.000 0.068 0.000 0.028
#> SRR2431435 1 0.1648 0.925 0.940 0.000 0.040 0.000 0.020
#> SRR2431434 1 0.1901 0.923 0.932 0.000 0.040 0.004 0.024
#> SRR2431433 1 0.0798 0.931 0.976 0.000 0.016 0.000 0.008
#> SRR2431432 1 0.1626 0.919 0.940 0.000 0.044 0.000 0.016
#> SRR2431431 1 0.3481 0.874 0.852 0.000 0.084 0.020 0.044
#> SRR2431430 1 0.1582 0.928 0.944 0.000 0.028 0.000 0.028
#> SRR2431429 1 0.1012 0.929 0.968 0.000 0.020 0.000 0.012
#> SRR2431428 1 0.2116 0.922 0.924 0.000 0.040 0.008 0.028
#> SRR2431427 2 0.0955 0.946 0.000 0.968 0.004 0.000 0.028
#> SRR2431426 2 0.1357 0.944 0.000 0.948 0.004 0.000 0.048
#> SRR2431425 2 0.0865 0.946 0.000 0.972 0.004 0.000 0.024
#> SRR2431424 2 0.0963 0.946 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431423 2 0.1282 0.944 0.000 0.952 0.004 0.000 0.044
#> SRR2431422 2 0.0703 0.944 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431421 2 0.1205 0.941 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> SRR2431420 2 0.1043 0.943 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431419 2 0.0703 0.947 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431418 2 0.0671 0.943 0.000 0.980 0.004 0.000 0.016
#> SRR2431417 2 0.0671 0.945 0.000 0.980 0.004 0.000 0.016
#> SRR2431416 2 0.1792 0.923 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431415 2 0.0771 0.944 0.000 0.976 0.004 0.000 0.020
#> SRR2431414 2 0.1671 0.931 0.000 0.924 0.000 0.000 0.076
#> SRR2431413 2 0.2561 0.859 0.000 0.856 0.000 0.000 0.144
#> SRR2431412 2 0.0510 0.944 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431411 5 0.3550 0.000 0.000 0.236 0.000 0.004 0.760
#> SRR2431409 2 0.0771 0.942 0.000 0.976 0.004 0.000 0.020
#> SRR2431410 2 0.6162 0.428 0.024 0.696 0.076 0.068 0.136
#> SRR2431408 2 0.0609 0.943 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431407 2 0.1357 0.938 0.000 0.948 0.004 0.000 0.048
#> SRR2431405 2 0.2377 0.884 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128
#> SRR2431406 2 0.0609 0.946 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431404 2 0.1792 0.927 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431403 2 0.0609 0.947 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431402 2 0.1205 0.945 0.000 0.956 0.004 0.000 0.040
#> SRR2431401 2 0.1041 0.945 0.000 0.964 0.004 0.000 0.032
#> SRR2431400 2 0.0510 0.944 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431399 2 0.1484 0.940 0.000 0.944 0.008 0.000 0.048
#> SRR2431398 2 0.0880 0.942 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431397 2 0.1792 0.920 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431396 2 0.2233 0.899 0.000 0.892 0.004 0.000 0.104
#> SRR2431395 2 0.1357 0.941 0.000 0.948 0.004 0.000 0.048
#> SRR2431394 2 0.1341 0.941 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431393 2 0.1364 0.931 0.000 0.952 0.012 0.000 0.036
#> SRR2431392 2 0.1082 0.944 0.000 0.964 0.008 0.000 0.028
#> SRR2431391 2 0.0609 0.946 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431390 2 0.1197 0.940 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431389 2 0.0880 0.945 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431388 2 0.1792 0.924 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084
#> SRR2431387 2 0.1522 0.934 0.000 0.944 0.012 0.000 0.044
#> SRR2431386 2 0.0404 0.944 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431385 2 0.2890 0.816 0.000 0.836 0.004 0.000 0.160
#> SRR2431383 2 0.3415 0.845 0.004 0.840 0.028 0.004 0.124
#> SRR2431384 2 0.1012 0.940 0.000 0.968 0.012 0.000 0.020
#> SRR2431382 2 0.1430 0.944 0.000 0.944 0.004 0.000 0.052
#> SRR2431381 2 0.1041 0.946 0.000 0.964 0.004 0.000 0.032
#> SRR2431380 2 0.0703 0.941 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431379 3 0.4450 0.401 0.000 0.000 0.508 0.488 0.004
#> SRR2431378 4 0.0992 0.750 0.000 0.000 0.024 0.968 0.008
#> SRR2431376 4 0.1831 0.752 0.000 0.000 0.076 0.920 0.004
#> SRR2431377 4 0.1732 0.755 0.000 0.000 0.080 0.920 0.000
#> SRR2431375 3 0.5047 0.611 0.000 0.000 0.652 0.284 0.064
#> SRR2431374 4 0.3696 0.612 0.040 0.000 0.092 0.840 0.028
#> SRR2431372 3 0.4489 0.571 0.000 0.000 0.572 0.420 0.008
#> SRR2431371 4 0.1197 0.758 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR2431373 4 0.3035 0.731 0.000 0.000 0.112 0.856 0.032
#> SRR2431370 4 0.2179 0.741 0.000 0.000 0.112 0.888 0.000
#> SRR2431369 4 0.0912 0.740 0.000 0.000 0.016 0.972 0.012
#> SRR2431368 4 0.3003 0.683 0.000 0.000 0.188 0.812 0.000
#> SRR2431367 3 0.4437 0.497 0.000 0.000 0.532 0.464 0.004
#> SRR2431366 4 0.0865 0.739 0.000 0.000 0.024 0.972 0.004
#> SRR2431365 4 0.2020 0.749 0.000 0.000 0.100 0.900 0.000
#> SRR2431364 3 0.4682 0.700 0.000 0.000 0.620 0.356 0.024
#> SRR2431363 3 0.4823 0.706 0.000 0.000 0.644 0.316 0.040
#> SRR2431361 4 0.3305 0.630 0.000 0.000 0.224 0.776 0.000
#> SRR2431362 3 0.4824 0.680 0.000 0.000 0.596 0.376 0.028
#> SRR2431360 3 0.4526 0.719 0.000 0.000 0.672 0.300 0.028
#> SRR2431359 4 0.4213 0.406 0.000 0.000 0.308 0.680 0.012
#> SRR2431358 1 0.6749 0.460 0.572 0.004 0.100 0.268 0.056
#> SRR2431357 4 0.1862 0.718 0.004 0.000 0.048 0.932 0.016
#> SRR2431355 4 0.3023 0.733 0.008 0.000 0.096 0.868 0.028
#> SRR2431356 4 0.4213 0.409 0.000 0.000 0.308 0.680 0.012
#> SRR2431354 3 0.4201 0.718 0.000 0.000 0.664 0.328 0.008
#> SRR2431353 4 0.3191 0.653 0.020 0.000 0.092 0.864 0.024
#> SRR2431352 4 0.4341 0.564 0.044 0.000 0.112 0.800 0.044
#> SRR2431351 3 0.3999 0.707 0.000 0.000 0.656 0.344 0.000
#> SRR2431350 4 0.3741 0.549 0.000 0.000 0.264 0.732 0.004
#> SRR2431349 3 0.3970 0.689 0.000 0.000 0.744 0.236 0.020
#> SRR2431348 4 0.4166 0.310 0.000 0.000 0.348 0.648 0.004
#> SRR2431347 4 0.3910 0.491 0.000 0.000 0.272 0.720 0.008
#> SRR2431346 4 0.3487 0.635 0.000 0.000 0.212 0.780 0.008
#> SRR2431345 3 0.3945 0.698 0.004 0.004 0.740 0.248 0.004
#> SRR2431344 1 0.6466 0.280 0.536 0.000 0.100 0.332 0.032
#> SRR2431343 4 0.2130 0.757 0.000 0.000 0.080 0.908 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0713 0.9090 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431462 1 0.0551 0.9087 0.984 0.000 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431461 1 0.1194 0.9094 0.956 0.000 0.008 0.000 0.004 NA
#> SRR2431459 1 0.0777 0.9049 0.972 0.000 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR2431460 1 0.0547 0.9084 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431458 1 0.1036 0.9048 0.964 0.000 0.008 0.000 0.004 NA
#> SRR2431457 1 0.0865 0.9093 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431455 1 0.0547 0.9076 0.980 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431456 1 0.3025 0.8403 0.820 0.000 0.000 0.024 0.000 NA
#> SRR2431454 1 0.2830 0.8680 0.872 0.004 0.044 0.000 0.008 NA
#> SRR2431453 1 0.0865 0.9083 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431451 1 0.1829 0.8997 0.920 0.000 0.024 0.000 0.000 NA
#> SRR2431452 3 0.5905 0.0351 0.348 0.008 0.516 0.008 0.004 NA
#> SRR2431450 1 0.3943 0.7754 0.760 0.000 0.000 0.084 0.000 NA
#> SRR2431449 1 0.0632 0.9088 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431448 1 0.0692 0.9078 0.976 0.000 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR2431446 1 0.1204 0.9093 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431447 1 0.1401 0.9023 0.948 0.000 0.020 0.000 0.004 NA
#> SRR2431445 1 0.0858 0.9105 0.968 0.000 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR2431444 1 0.5504 0.5920 0.624 0.000 0.016 0.056 0.032 NA
#> SRR2431443 1 0.1757 0.8999 0.916 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR2431442 1 0.1204 0.9040 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431441 1 0.0713 0.9091 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431440 1 0.2030 0.8939 0.908 0.000 0.028 0.000 0.000 NA
#> SRR2431439 1 0.3130 0.8505 0.824 0.000 0.000 0.028 0.004 NA
#> SRR2431438 1 0.0713 0.9092 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431437 1 0.1155 0.9076 0.956 0.000 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431436 1 0.2728 0.8617 0.864 0.000 0.032 0.000 0.004 NA
#> SRR2431435 1 0.1923 0.8942 0.916 0.000 0.016 0.004 0.000 NA
#> SRR2431434 1 0.1588 0.8977 0.924 0.000 0.004 0.000 0.000 NA
#> SRR2431433 1 0.1327 0.9057 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431432 1 0.1492 0.8986 0.940 0.000 0.024 0.000 0.000 NA
#> SRR2431431 1 0.4578 0.7205 0.704 0.000 0.016 0.016 0.028 NA
#> SRR2431430 1 0.1732 0.8994 0.920 0.000 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431429 1 0.1036 0.9085 0.964 0.000 0.008 0.000 0.004 NA
#> SRR2431428 1 0.3109 0.8334 0.812 0.000 0.004 0.016 0.000 NA
#> SRR2431427 2 0.0436 0.9419 0.000 0.988 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431426 2 0.1262 0.9373 0.000 0.956 0.008 0.000 0.016 NA
#> SRR2431425 2 0.0520 0.9422 0.000 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431424 2 0.1340 0.9418 0.000 0.948 0.008 0.000 0.040 NA
#> SRR2431423 2 0.0665 0.9406 0.000 0.980 0.004 0.000 0.008 NA
#> SRR2431422 2 0.1116 0.9433 0.000 0.960 0.008 0.000 0.028 NA
#> SRR2431421 2 0.2171 0.9255 0.000 0.912 0.016 0.000 0.032 NA
#> SRR2431420 2 0.0713 0.9417 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 NA
#> SRR2431419 2 0.0984 0.9442 0.000 0.968 0.012 0.000 0.012 NA
#> SRR2431418 2 0.1503 0.9347 0.000 0.944 0.008 0.000 0.032 NA
#> SRR2431417 2 0.0870 0.9415 0.000 0.972 0.004 0.000 0.012 NA
#> SRR2431416 2 0.1693 0.9273 0.000 0.936 0.012 0.000 0.032 NA
#> SRR2431415 2 0.1798 0.9328 0.000 0.932 0.020 0.000 0.028 NA
#> SRR2431414 2 0.1173 0.9405 0.000 0.960 0.008 0.000 0.016 NA
#> SRR2431413 2 0.3598 0.8293 0.004 0.828 0.024 0.000 0.084 NA
#> SRR2431412 2 0.0551 0.9407 0.000 0.984 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431411 5 0.1910 0.0000 0.000 0.108 0.000 0.000 0.892 NA
#> SRR2431409 2 0.2116 0.9220 0.000 0.916 0.024 0.000 0.036 NA
#> SRR2431410 2 0.7504 -0.0859 0.020 0.488 0.064 0.116 0.044 NA
#> SRR2431408 2 0.0993 0.9431 0.000 0.964 0.000 0.000 0.024 NA
#> SRR2431407 2 0.1592 0.9409 0.000 0.940 0.008 0.000 0.032 NA
#> SRR2431405 2 0.3457 0.8343 0.000 0.832 0.024 0.000 0.084 NA
#> SRR2431406 2 0.1078 0.9433 0.000 0.964 0.008 0.000 0.016 NA
#> SRR2431404 2 0.1370 0.9354 0.000 0.948 0.004 0.000 0.036 NA
#> SRR2431403 2 0.1078 0.9433 0.000 0.964 0.012 0.000 0.016 NA
#> SRR2431402 2 0.0993 0.9431 0.000 0.964 0.000 0.000 0.024 NA
#> SRR2431401 2 0.1622 0.9414 0.000 0.940 0.016 0.000 0.028 NA
#> SRR2431400 2 0.1353 0.9395 0.000 0.952 0.012 0.000 0.024 NA
#> SRR2431399 2 0.1700 0.9358 0.000 0.936 0.012 0.000 0.028 NA
#> SRR2431398 2 0.0984 0.9405 0.000 0.968 0.012 0.000 0.012 NA
#> SRR2431397 2 0.1922 0.9283 0.000 0.924 0.012 0.000 0.040 NA
#> SRR2431396 2 0.2638 0.9114 0.000 0.884 0.016 0.000 0.060 NA
#> SRR2431395 2 0.1262 0.9411 0.000 0.956 0.008 0.000 0.020 NA
#> SRR2431394 2 0.0862 0.9411 0.000 0.972 0.008 0.000 0.004 NA
#> SRR2431393 2 0.2188 0.9169 0.000 0.912 0.020 0.000 0.036 NA
#> SRR2431392 2 0.1350 0.9413 0.000 0.952 0.008 0.000 0.020 NA
#> SRR2431391 2 0.1218 0.9431 0.000 0.956 0.004 0.000 0.028 NA
#> SRR2431390 2 0.1464 0.9404 0.000 0.944 0.004 0.000 0.036 NA
#> SRR2431389 2 0.0291 0.9422 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431388 2 0.1718 0.9327 0.000 0.932 0.008 0.000 0.044 NA
#> SRR2431387 2 0.2762 0.8791 0.004 0.880 0.012 0.000 0.048 NA
#> SRR2431386 2 0.0653 0.9422 0.000 0.980 0.004 0.000 0.012 NA
#> SRR2431385 2 0.3039 0.8866 0.000 0.860 0.020 0.000 0.068 NA
#> SRR2431383 2 0.4921 0.7126 0.008 0.752 0.024 0.024 0.092 NA
#> SRR2431384 2 0.1773 0.9314 0.000 0.932 0.016 0.000 0.036 NA
#> SRR2431382 2 0.0881 0.9414 0.000 0.972 0.008 0.000 0.008 NA
#> SRR2431381 2 0.0551 0.9418 0.000 0.984 0.004 0.000 0.008 NA
#> SRR2431380 2 0.1167 0.9412 0.000 0.960 0.008 0.000 0.020 NA
#> SRR2431379 3 0.4971 0.3394 0.000 0.000 0.504 0.436 0.004 NA
#> SRR2431378 4 0.1480 0.7362 0.000 0.000 0.020 0.940 0.000 NA
#> SRR2431376 4 0.2011 0.7434 0.000 0.000 0.064 0.912 0.004 NA
#> SRR2431377 4 0.1845 0.7445 0.000 0.000 0.072 0.916 0.004 NA
#> SRR2431375 3 0.6097 0.5145 0.004 0.000 0.568 0.176 0.032 NA
#> SRR2431374 4 0.3095 0.6393 0.012 0.000 0.016 0.828 0.000 NA
#> SRR2431372 3 0.5953 0.5610 0.004 0.004 0.544 0.304 0.016 NA
#> SRR2431371 4 0.1297 0.7471 0.000 0.000 0.040 0.948 0.000 NA
#> SRR2431373 4 0.4632 0.5997 0.000 0.000 0.152 0.712 0.008 NA
#> SRR2431370 4 0.2587 0.7282 0.000 0.000 0.108 0.868 0.004 NA
#> SRR2431369 4 0.1657 0.7270 0.000 0.000 0.016 0.928 0.000 NA
#> SRR2431368 4 0.3726 0.6249 0.000 0.000 0.216 0.752 0.004 NA
#> SRR2431367 3 0.4920 0.4674 0.000 0.000 0.544 0.396 0.004 NA
#> SRR2431366 4 0.0935 0.7359 0.000 0.000 0.004 0.964 0.000 NA
#> SRR2431365 4 0.1958 0.7350 0.000 0.000 0.100 0.896 0.000 NA
#> SRR2431364 3 0.4790 0.6634 0.000 0.000 0.648 0.268 0.004 NA
#> SRR2431363 3 0.5425 0.6557 0.000 0.000 0.600 0.244 0.008 NA
#> SRR2431361 4 0.3301 0.6722 0.000 0.000 0.188 0.788 0.000 NA
#> SRR2431362 3 0.5097 0.6273 0.000 0.000 0.604 0.304 0.008 NA
#> SRR2431360 3 0.4794 0.6836 0.000 0.000 0.668 0.228 0.004 NA
#> SRR2431359 4 0.4206 0.3215 0.000 0.000 0.356 0.620 0.000 NA
#> SRR2431358 1 0.5838 0.4024 0.548 0.000 0.004 0.268 0.008 NA
#> SRR2431357 4 0.1757 0.7094 0.008 0.000 0.000 0.916 0.000 NA
#> SRR2431355 4 0.3593 0.7007 0.020 0.000 0.052 0.824 0.004 NA
#> SRR2431356 4 0.4400 0.4179 0.000 0.000 0.332 0.632 0.004 NA
#> SRR2431354 3 0.4549 0.6942 0.000 0.000 0.680 0.232 0.000 NA
#> SRR2431353 4 0.3806 0.6109 0.032 0.000 0.020 0.780 0.000 NA
#> SRR2431352 4 0.3753 0.5773 0.024 0.004 0.008 0.768 0.000 NA
#> SRR2431351 3 0.4443 0.6892 0.004 0.000 0.696 0.232 0.000 NA
#> SRR2431350 4 0.3979 0.5476 0.000 0.000 0.256 0.712 0.004 NA
#> SRR2431349 3 0.4944 0.6689 0.000 0.000 0.676 0.168 0.008 NA
#> SRR2431348 4 0.4386 0.3590 0.000 0.000 0.348 0.620 0.004 NA
#> SRR2431347 4 0.4215 0.5574 0.000 0.000 0.244 0.700 0.000 NA
#> SRR2431346 4 0.3403 0.6447 0.000 0.000 0.212 0.768 0.000 NA
#> SRR2431345 3 0.4587 0.6839 0.008 0.000 0.728 0.168 0.008 NA
#> SRR2431344 1 0.6783 0.1870 0.484 0.000 0.072 0.308 0.012 NA
#> SRR2431343 4 0.2848 0.7317 0.004 0.000 0.124 0.848 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", "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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'hclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 0.834 0.932 0.967 0.3430 0.650 0.650
#> 3 3 0.576 0.451 0.703 0.4728 0.859 0.793
#> 4 4 0.886 0.897 0.963 0.2954 0.675 0.476
#> 5 5 0.905 0.766 0.926 0.0553 0.994 0.982
#> 6 6 0.881 0.776 0.911 0.0214 0.971 0.915
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 4
Following shows the table of the partitions (You need to click the show/hide
code output link to see it). The membership matrix (columns with name p*)
is inferred by
clue::cl_consensus()
function with the SE method. Basically the value in the membership matrix
represents the probability to belong to a certain group. The finall class
label for an item is determined with the group with highest probability it
belongs to.
In get_classes() function, the entropy is calculated from the membership
matrix and the silhouette score is calculated from the consensus matrix.
cbind(get_classes(res, k = 2), get_membership(res, k = 2))
#> class entropy silhouette p1 p2
#> SRR2431463 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431462 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431461 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431459 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431460 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431458 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431457 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431455 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431456 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431454 2 0.6801 0.768 0.180 0.820
#> SRR2431453 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431451 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431452 2 0.8713 0.562 0.292 0.708
#> SRR2431450 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431449 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431448 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431446 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431447 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431445 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431444 2 0.6623 0.779 0.172 0.828
#> SRR2431443 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431442 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431441 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431440 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431439 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431438 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431437 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431436 2 0.6887 0.762 0.184 0.816
#> SRR2431435 2 0.3431 0.916 0.064 0.936
#> SRR2431434 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431433 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431432 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431431 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431430 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431429 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431428 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.3431 0.918 0.064 0.936
#> SRR2431395 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.6801 0.770 0.180 0.820
#> SRR2431383 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0672 0.910 0.992 0.008
#> SRR2431378 1 0.9000 0.630 0.684 0.316
#> SRR2431376 1 0.8763 0.667 0.704 0.296
#> SRR2431377 2 0.6343 0.794 0.160 0.840
#> SRR2431375 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431374 2 0.0938 0.969 0.012 0.988
#> SRR2431372 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.8327 0.714 0.736 0.264
#> SRR2431373 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0672 0.910 0.992 0.008
#> SRR2431369 1 0.8909 0.646 0.692 0.308
#> SRR2431368 1 0.0376 0.910 0.996 0.004
#> SRR2431367 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431366 2 0.7528 0.707 0.216 0.784
#> SRR2431365 2 0.7376 0.721 0.208 0.792
#> SRR2431364 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.6712 0.801 0.824 0.176
#> SRR2431362 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.8661 0.680 0.712 0.288
#> SRR2431358 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431357 2 0.0938 0.969 0.012 0.988
#> SRR2431355 2 0.1414 0.961 0.020 0.980
#> SRR2431356 1 0.0672 0.910 0.992 0.008
#> SRR2431354 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431353 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431352 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0672 0.910 0.992 0.008
#> SRR2431349 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0938 0.908 0.988 0.012
#> SRR2431347 1 0.8267 0.719 0.740 0.260
#> SRR2431346 1 0.7950 0.742 0.760 0.240
#> SRR2431345 1 0.0000 0.911 1.000 0.000
#> SRR2431344 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
#> SRR2431343 2 0.0000 0.979 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431462 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431461 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431459 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431460 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431458 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431457 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431455 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431456 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431454 3 0.5760 -0.25656 0.000 0.328 0.672
#> SRR2431453 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431451 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431452 3 0.5817 -0.00309 0.020 0.236 0.744
#> SRR2431450 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431449 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431448 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431446 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431447 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431445 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431444 3 0.5810 -0.27526 0.000 0.336 0.664
#> SRR2431443 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431442 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431441 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431440 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431439 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431438 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431437 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431436 3 0.5733 -0.24697 0.000 0.324 0.676
#> SRR2431435 3 0.6252 -0.49911 0.000 0.444 0.556
#> SRR2431434 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431433 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431432 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431431 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431430 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431429 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431428 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431427 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 1 0.0000 0.00000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.4796 0.64770 0.000 0.780 0.220
#> SRR2431408 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.2550 0.65400 0.012 0.932 0.056
#> SRR2431395 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0592 0.71039 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431386 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.5307 0.50939 0.048 0.816 0.136
#> SRR2431383 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.71347 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.6305 0.07905 0.484 0.000 0.516
#> SRR2431378 3 0.5167 0.15012 0.192 0.016 0.792
#> SRR2431376 3 0.5220 0.15313 0.208 0.012 0.780
#> SRR2431377 2 0.8915 0.42374 0.124 0.472 0.404
#> SRR2431375 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431374 3 0.6309 -0.58259 0.000 0.496 0.504
#> SRR2431372 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431371 3 0.5578 0.14759 0.240 0.012 0.748
#> SRR2431373 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431370 3 0.6305 0.07905 0.484 0.000 0.516
#> SRR2431369 3 0.5269 0.15265 0.200 0.016 0.784
#> SRR2431368 3 0.6307 0.07422 0.488 0.000 0.512
#> SRR2431367 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431366 3 0.8929 -0.32449 0.124 0.416 0.460
#> SRR2431365 3 0.8884 -0.33830 0.120 0.420 0.460
#> SRR2431364 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431363 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431361 3 0.5678 0.09585 0.316 0.000 0.684
#> SRR2431362 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431360 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431359 3 0.4883 0.14998 0.208 0.004 0.788
#> SRR2431358 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431357 3 0.6309 -0.58259 0.000 0.496 0.504
#> SRR2431355 2 0.6952 0.56726 0.016 0.504 0.480
#> SRR2431356 3 0.6305 0.07905 0.484 0.000 0.516
#> SRR2431354 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431353 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431352 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431351 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431350 3 0.6305 0.07905 0.484 0.000 0.516
#> SRR2431349 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431348 3 0.6302 0.07814 0.480 0.000 0.520
#> SRR2431347 3 0.4931 0.14326 0.232 0.000 0.768
#> SRR2431346 3 0.5404 0.13570 0.256 0.004 0.740
#> SRR2431345 3 0.6308 0.07257 0.492 0.000 0.508
#> SRR2431344 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
#> SRR2431343 2 0.6308 0.58322 0.000 0.508 0.492
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.3583 0.767 0.816 0.000 0.180 0.004
#> SRR2431453 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.5696 0.503 0.664 0.036 0.292 0.008
#> SRR2431450 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.3494 0.777 0.824 0.000 0.172 0.004
#> SRR2431443 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.3626 0.762 0.812 0.000 0.184 0.004
#> SRR2431435 1 0.1716 0.901 0.936 0.000 0.064 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.0469 0.000 0.000 0.000 0.012 0.988
#> SRR2431409 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.4916 0.198 0.424 0.576 0.000 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.1902 0.900 0.000 0.932 0.064 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0707 0.954 0.020 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.3764 0.734 0.000 0.816 0.172 0.012
#> SRR2431383 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.980 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0336 0.850 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431378 3 0.4868 0.582 0.304 0.000 0.684 0.012
#> SRR2431376 3 0.4744 0.611 0.284 0.000 0.704 0.012
#> SRR2431377 1 0.3625 0.780 0.828 0.000 0.160 0.012
#> SRR2431375 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0937 0.941 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431372 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4516 0.650 0.252 0.000 0.736 0.012
#> SRR2431373 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0336 0.850 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431369 3 0.4820 0.594 0.296 0.000 0.692 0.012
#> SRR2431368 3 0.0188 0.851 0.004 0.000 0.996 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.4212 0.702 0.772 0.000 0.216 0.012
#> SRR2431365 1 0.4137 0.716 0.780 0.000 0.208 0.012
#> SRR2431364 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.3672 0.726 0.164 0.000 0.824 0.012
#> SRR2431362 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.4690 0.622 0.276 0.000 0.712 0.012
#> SRR2431358 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0937 0.941 0.976 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431355 1 0.0707 0.942 0.980 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431356 3 0.0336 0.850 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431354 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0336 0.850 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431349 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0469 0.849 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431347 3 0.4485 0.654 0.248 0.000 0.740 0.012
#> SRR2431346 3 0.4319 0.672 0.228 0.000 0.760 0.012
#> SRR2431345 3 0.0000 0.852 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.957 1.000 0.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0162 0.8549 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0290 0.8528 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.4815 -0.6193 0.524 0.000 0.020 0.456 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.1410 0.7953 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431452 4 0.5449 0.0000 0.376 0.000 0.068 0.556 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0290 0.8528 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0290 0.8528 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.4826 -0.6544 0.508 0.000 0.020 0.472 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.1341 0.7980 0.944 0.000 0.000 0.056 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.4906 -0.6855 0.496 0.000 0.024 0.480 0.000
#> SRR2431435 1 0.3885 0.2601 0.724 0.000 0.008 0.268 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0290 0.8528 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431431 1 0.0162 0.8550 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431430 1 0.1270 0.8017 0.948 0.000 0.000 0.052 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.8571 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.2561 0.8292 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.5840 -0.0673 0.416 0.488 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.2561 0.8292 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.3224 0.7862 0.000 0.824 0.016 0.160 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0898 0.9340 0.020 0.972 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.5942 0.1735 0.000 0.512 0.084 0.396 0.008
#> SRR2431383 2 0.2561 0.8292 0.000 0.856 0.000 0.144 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9616 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0290 0.8591 0.000 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431378 3 0.5113 0.5255 0.044 0.000 0.576 0.380 0.000
#> SRR2431376 3 0.4886 0.5656 0.032 0.000 0.596 0.372 0.000
#> SRR2431377 1 0.5437 -0.0476 0.652 0.000 0.128 0.220 0.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.3039 0.5328 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4624 0.6186 0.024 0.000 0.636 0.340 0.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0703 0.8559 0.000 0.000 0.976 0.024 0.000
#> SRR2431369 3 0.4980 0.5447 0.036 0.000 0.584 0.380 0.000
#> SRR2431368 3 0.0510 0.8579 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431367 3 0.0162 0.8596 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431366 1 0.6075 -0.5255 0.512 0.000 0.132 0.356 0.000
#> SRR2431365 1 0.6031 -0.5110 0.520 0.000 0.128 0.352 0.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.3807 0.7210 0.012 0.000 0.748 0.240 0.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.4734 0.5801 0.024 0.000 0.604 0.372 0.000
#> SRR2431358 1 0.0703 0.8383 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431357 1 0.3039 0.5328 0.808 0.000 0.000 0.192 0.000
#> SRR2431355 1 0.1399 0.8104 0.952 0.000 0.020 0.028 0.000
#> SRR2431356 3 0.0609 0.8574 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0703 0.8383 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431352 1 0.0703 0.8383 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0609 0.8574 0.000 0.000 0.980 0.020 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0510 0.8583 0.000 0.000 0.984 0.016 0.000
#> SRR2431347 3 0.4416 0.6185 0.012 0.000 0.632 0.356 0.000
#> SRR2431346 3 0.4366 0.6493 0.016 0.000 0.664 0.320 0.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.8597 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0703 0.8383 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.8571 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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431461 1 0.0146 0.9008 0.996 0.000 0.000 0.000 0 0.004
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431458 1 0.0458 0.8940 0.984 0.000 0.000 0.000 0 0.016
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431454 6 0.4109 0.6061 0.412 0.000 0.000 0.012 0 0.576
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431451 1 0.2218 0.7835 0.884 0.000 0.000 0.012 0 0.104
#> SRR2431452 6 0.5533 0.4839 0.268 0.000 0.012 0.136 0 0.584
#> SRR2431450 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431448 1 0.0260 0.8992 0.992 0.000 0.000 0.000 0 0.008
#> SRR2431446 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431447 1 0.0458 0.8940 0.984 0.000 0.000 0.000 0 0.016
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431444 6 0.4066 0.6401 0.392 0.000 0.000 0.012 0 0.596
#> SRR2431443 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431440 1 0.2170 0.7833 0.888 0.000 0.000 0.012 0 0.100
#> SRR2431439 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431436 6 0.4026 0.6537 0.376 0.000 0.000 0.012 0 0.612
#> SRR2431435 1 0.3867 0.2407 0.660 0.000 0.000 0.012 0 0.328
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431432 1 0.0260 0.8992 0.992 0.000 0.000 0.000 0 0.008
#> SRR2431431 1 0.0260 0.8988 0.992 0.000 0.000 0.000 0 0.008
#> SRR2431430 1 0.2070 0.7885 0.892 0.000 0.000 0.008 0 0.100
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9026 1.000 0.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431428 1 0.0363 0.8970 0.988 0.000 0.000 0.000 0 0.012
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431421 2 0.0146 0.9382 0.000 0.996 0.000 0.004 0 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431413 2 0.4459 0.4074 0.000 0.712 0.000 0.132 0 0.156
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431411 5 0.0000 0.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 1 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431410 2 0.7011 -0.4642 0.256 0.392 0.000 0.284 0 0.068
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431405 2 0.4459 0.4074 0.000 0.712 0.000 0.132 0 0.156
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431396 2 0.3383 0.4011 0.000 0.728 0.000 0.268 0 0.004
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431387 2 0.0837 0.9085 0.004 0.972 0.000 0.020 0 0.004
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431385 4 0.5081 0.0000 0.000 0.280 0.044 0.636 0 0.040
#> SRR2431383 2 0.4459 0.4074 0.000 0.712 0.000 0.132 0 0.156
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9428 0.000 1.000 0.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431379 3 0.0260 0.8554 0.000 0.000 0.992 0.000 0 0.008
#> SRR2431378 6 0.3999 -0.4724 0.004 0.000 0.496 0.000 0 0.500
#> SRR2431376 3 0.3862 0.3788 0.000 0.000 0.524 0.000 0 0.476
#> SRR2431377 1 0.4660 0.0864 0.612 0.000 0.060 0.000 0 0.328
#> SRR2431375 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431374 1 0.2969 0.5727 0.776 0.000 0.000 0.000 0 0.224
#> SRR2431372 3 0.0000 0.8559 0.000 0.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431371 3 0.3727 0.5188 0.000 0.000 0.612 0.000 0 0.388
#> SRR2431373 3 0.0000 0.8559 0.000 0.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431370 3 0.0713 0.8506 0.000 0.000 0.972 0.000 0 0.028
#> SRR2431369 3 0.3999 0.3254 0.004 0.000 0.500 0.000 0 0.496
#> SRR2431368 3 0.0547 0.8531 0.000 0.000 0.980 0.000 0 0.020
#> SRR2431367 3 0.0146 0.8560 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431366 1 0.4903 -0.3962 0.472 0.000 0.060 0.000 0 0.468
#> SRR2431365 1 0.4856 -0.3812 0.480 0.000 0.056 0.000 0 0.464
#> SRR2431364 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431363 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431361 3 0.3221 0.6647 0.000 0.000 0.736 0.000 0 0.264
#> SRR2431362 3 0.0000 0.8559 0.000 0.000 1.000 0.000 0 0.000
#> SRR2431360 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431359 3 0.3851 0.4065 0.000 0.000 0.540 0.000 0 0.460
#> SRR2431358 1 0.0865 0.8791 0.964 0.000 0.000 0.000 0 0.036
#> SRR2431357 1 0.2969 0.5727 0.776 0.000 0.000 0.000 0 0.224
#> SRR2431355 1 0.1411 0.8544 0.936 0.000 0.004 0.000 0 0.060
#> SRR2431356 3 0.0632 0.8522 0.000 0.000 0.976 0.000 0 0.024
#> SRR2431354 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431353 1 0.0865 0.8791 0.964 0.000 0.000 0.000 0 0.036
#> SRR2431352 1 0.0865 0.8791 0.964 0.000 0.000 0.000 0 0.036
#> SRR2431351 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431350 3 0.0713 0.8509 0.000 0.000 0.972 0.000 0 0.028
#> SRR2431349 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431348 3 0.0458 0.8544 0.000 0.000 0.984 0.000 0 0.016
#> SRR2431347 3 0.3823 0.4514 0.000 0.000 0.564 0.000 0 0.436
#> SRR2431346 3 0.3672 0.5468 0.000 0.000 0.632 0.000 0 0.368
#> SRR2431345 3 0.0146 0.8554 0.000 0.000 0.996 0.000 0 0.004
#> SRR2431344 1 0.0865 0.8791 0.964 0.000 0.000 0.000 0 0.036
#> SRR2431343 1 0.0363 0.8970 0.988 0.000 0.000 0.000 0 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["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'kmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.513 0.780 0.864 0.4454 0.572 0.572
#> 3 3 0.996 0.969 0.978 0.4726 0.685 0.487
#> 4 4 0.829 0.768 0.897 0.0824 0.963 0.892
#> 5 5 0.814 0.704 0.857 0.0481 0.954 0.854
#> 6 6 0.830 0.719 0.850 0.0366 0.928 0.747
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
#> SRR2431463 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431462 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431461 2 0.961 0.644 0.384 0.616
#> SRR2431459 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431460 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431458 2 0.961 0.644 0.384 0.616
#> SRR2431457 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431455 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431456 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431454 1 0.653 0.777 0.832 0.168
#> SRR2431453 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431451 2 0.961 0.644 0.384 0.616
#> SRR2431452 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431450 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431449 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431448 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431446 2 0.961 0.644 0.384 0.616
#> SRR2431447 2 0.955 0.655 0.376 0.624
#> SRR2431445 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431444 1 0.000 0.910 1.000 0.000
#> SRR2431443 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431442 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431441 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431440 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431439 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431438 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431437 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431436 1 0.000 0.910 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.552 0.794 0.872 0.128
#> SRR2431434 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431433 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431432 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431431 2 0.994 0.513 0.456 0.544
#> SRR2431430 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431429 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431428 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431427 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431409 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.850 0.684 0.276 0.724
#> SRR2431408 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.981 0.025 0.420 0.580
#> SRR2431383 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 0.787 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431378 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431376 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431377 1 0.416 0.850 0.916 0.084
#> SRR2431375 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431374 2 0.946 0.670 0.364 0.636
#> SRR2431372 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431371 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431373 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431370 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431369 1 0.278 0.954 0.952 0.048
#> SRR2431368 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431367 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431366 1 0.541 0.800 0.876 0.124
#> SRR2431365 1 0.541 0.800 0.876 0.124
#> SRR2431364 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431363 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431361 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431362 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431360 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431359 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431358 2 0.961 0.644 0.384 0.616
#> SRR2431357 2 0.987 0.563 0.432 0.568
#> SRR2431355 1 0.541 0.800 0.876 0.124
#> SRR2431356 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431354 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431353 2 0.991 0.539 0.444 0.556
#> SRR2431352 2 0.987 0.563 0.432 0.568
#> SRR2431351 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431350 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431349 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431348 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431347 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431346 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431345 1 0.295 0.957 0.948 0.052
#> SRR2431344 1 0.541 0.800 0.876 0.124
#> SRR2431343 2 0.995 0.504 0.460 0.540
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.4504 0.802 0.196 0.000 0.804
#> SRR2431450 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.6140 0.260 0.596 0.000 0.404
#> SRR2431443 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.4702 0.779 0.212 0.000 0.788
#> SRR2431435 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431423 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431421 2 0.0424 0.990 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431420 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431416 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.1289 0.973 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431412 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0424 0.958 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431409 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.0424 0.970 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431408 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431405 2 0.1289 0.973 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431406 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431403 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431401 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431399 2 0.0424 0.990 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431398 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431397 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.1411 0.973 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431395 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0424 0.990 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431392 2 0.0424 0.990 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431391 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431389 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0424 0.990 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431387 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431386 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4702 0.760 0.000 0.788 0.212
#> SRR2431383 2 0.1289 0.973 0.000 0.968 0.032
#> SRR2431384 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431382 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0237 0.991 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431380 2 0.0000 0.992 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431378 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431376 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431377 1 0.5098 0.664 0.752 0.000 0.248
#> SRR2431375 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431374 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431371 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431373 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431370 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431369 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431368 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431367 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431366 1 0.4062 0.794 0.836 0.000 0.164
#> SRR2431365 1 0.2537 0.899 0.920 0.000 0.080
#> SRR2431364 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431363 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431361 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431362 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431360 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431359 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431358 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431354 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431353 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431351 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431350 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431349 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431348 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431347 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431346 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431345 3 0.1411 0.986 0.036 0.000 0.964
#> SRR2431344 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.979 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0592 0.80069 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431459 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.2469 0.70750 0.892 0.000 0.000 0.108
#> SRR2431457 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 4 0.4985 0.29277 0.468 0.000 0.000 0.532
#> SRR2431453 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.2973 0.67094 0.856 0.000 0.000 0.144
#> SRR2431452 4 0.6400 0.20334 0.068 0.000 0.408 0.524
#> SRR2431450 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0336 0.80445 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431447 1 0.2530 0.70257 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431445 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 4 0.6429 0.55422 0.212 0.000 0.144 0.644
#> SRR2431443 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.4624 0.31900 0.660 0.000 0.000 0.340
#> SRR2431439 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 4 0.6507 0.22502 0.076 0.000 0.404 0.520
#> SRR2431435 4 0.4996 0.24939 0.484 0.000 0.000 0.516
#> SRR2431434 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.4661 0.29454 0.652 0.000 0.000 0.348
#> SRR2431430 1 0.2530 0.70257 0.888 0.000 0.000 0.112
#> SRR2431429 1 0.0000 0.81007 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.2408 0.71926 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431427 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431426 2 0.0707 0.95618 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431425 2 0.0817 0.95447 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431424 2 0.0336 0.95525 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431423 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431422 2 0.1118 0.94556 0.000 0.964 0.000 0.036
#> SRR2431421 2 0.2216 0.91399 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR2431420 2 0.0817 0.95447 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431419 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0921 0.95362 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431417 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0921 0.95362 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431415 2 0.0921 0.95362 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431414 2 0.0592 0.95671 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431413 2 0.3528 0.84119 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR2431412 2 0.0469 0.95625 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431411 3 0.3356 0.76033 0.000 0.000 0.824 0.176
#> SRR2431409 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.5056 0.48691 0.732 0.044 0.000 0.224
#> SRR2431408 2 0.0188 0.95670 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431407 2 0.0336 0.95525 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431405 2 0.3528 0.84119 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR2431406 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0469 0.95476 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431403 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431402 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0817 0.95022 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431399 2 0.2149 0.91604 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR2431398 2 0.0336 0.95525 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431397 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431396 2 0.3975 0.79248 0.000 0.760 0.000 0.240
#> SRR2431395 2 0.0921 0.95362 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431394 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431393 2 0.2149 0.91604 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR2431392 2 0.2081 0.91859 0.000 0.916 0.000 0.084
#> SRR2431391 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0469 0.95476 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431389 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431388 2 0.2149 0.91604 0.000 0.912 0.000 0.088
#> SRR2431387 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0336 0.95657 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431385 2 0.6974 0.37690 0.000 0.488 0.116 0.396
#> SRR2431383 2 0.3528 0.84119 0.000 0.808 0.000 0.192
#> SRR2431384 2 0.0817 0.95022 0.000 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431382 2 0.1022 0.95255 0.000 0.968 0.000 0.032
#> SRR2431381 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.95662 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.4304 0.68026 0.000 0.000 0.716 0.284
#> SRR2431376 3 0.4304 0.68026 0.000 0.000 0.716 0.284
#> SRR2431377 4 0.6929 0.30578 0.444 0.000 0.108 0.448
#> SRR2431375 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.3074 0.66393 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431372 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4134 0.71241 0.000 0.000 0.740 0.260
#> SRR2431373 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.4304 0.68026 0.000 0.000 0.716 0.284
#> SRR2431368 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.6330 -0.30172 0.492 0.000 0.060 0.448
#> SRR2431365 1 0.5842 -0.22405 0.520 0.000 0.032 0.448
#> SRR2431364 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.3569 0.78233 0.000 0.000 0.804 0.196
#> SRR2431362 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.3942 0.73898 0.000 0.000 0.764 0.236
#> SRR2431358 1 0.3486 0.61129 0.812 0.000 0.000 0.188
#> SRR2431357 1 0.4898 0.00514 0.584 0.000 0.000 0.416
#> SRR2431355 1 0.4961 -0.12118 0.552 0.000 0.000 0.448
#> SRR2431356 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.4933 -0.06003 0.568 0.000 0.000 0.432
#> SRR2431352 1 0.4898 0.00514 0.584 0.000 0.000 0.416
#> SRR2431351 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.2149 0.86608 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR2431346 3 0.2973 0.82623 0.000 0.000 0.856 0.144
#> SRR2431345 3 0.0000 0.91495 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.4948 0.31027 0.440 0.000 0.000 0.560
#> SRR2431343 1 0.4454 0.35288 0.692 0.000 0.000 0.308
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.1117 0.80941 0.964 0.000 0.000 0.020 0.016
#> SRR2431459 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.5150 0.43966 0.692 0.000 0.000 0.172 0.136
#> SRR2431457 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 4 0.6301 0.56053 0.216 0.000 0.000 0.532 0.252
#> SRR2431453 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.6001 0.21473 0.580 0.000 0.000 0.244 0.176
#> SRR2431452 4 0.7001 0.41832 0.036 0.000 0.184 0.512 0.268
#> SRR2431450 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0898 0.81584 0.972 0.000 0.000 0.020 0.008
#> SRR2431447 1 0.5342 0.40494 0.672 0.000 0.000 0.172 0.156
#> SRR2431445 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 4 0.6537 0.54516 0.096 0.000 0.056 0.584 0.264
#> SRR2431443 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.6669 -0.28054 0.400 0.000 0.000 0.368 0.232
#> SRR2431439 1 0.0162 0.83415 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 4 0.7060 0.43698 0.044 0.000 0.176 0.516 0.264
#> SRR2431435 4 0.6369 0.54303 0.240 0.000 0.000 0.520 0.240
#> SRR2431434 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0290 0.83107 0.992 0.000 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 4 0.6337 0.44727 0.320 0.000 0.000 0.500 0.180
#> SRR2431430 1 0.5687 0.32677 0.628 0.000 0.000 0.208 0.164
#> SRR2431429 1 0.0000 0.83683 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.3353 0.58583 0.796 0.000 0.000 0.196 0.008
#> SRR2431427 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431426 2 0.0865 0.88224 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431425 2 0.0955 0.88072 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR2431424 2 0.0703 0.87930 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431423 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431422 2 0.1341 0.85337 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431421 2 0.2966 0.66677 0.000 0.816 0.000 0.000 0.184
#> SRR2431420 2 0.1041 0.87917 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR2431419 2 0.0324 0.88603 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431418 2 0.1251 0.87727 0.000 0.956 0.000 0.008 0.036
#> SRR2431417 2 0.0771 0.88092 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020
#> SRR2431416 2 0.1041 0.87917 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR2431415 2 0.1251 0.87727 0.000 0.956 0.000 0.008 0.036
#> SRR2431414 2 0.0566 0.88647 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431413 2 0.5229 -0.00624 0.000 0.612 0.000 0.064 0.324
#> SRR2431412 2 0.0693 0.88532 0.000 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431411 3 0.5192 0.54961 0.000 0.000 0.664 0.092 0.244
#> SRR2431409 2 0.0324 0.88565 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431410 1 0.6066 0.02354 0.568 0.036 0.000 0.336 0.060
#> SRR2431408 2 0.0566 0.88550 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431407 2 0.0865 0.87891 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431405 2 0.5229 -0.00624 0.000 0.612 0.000 0.064 0.324
#> SRR2431406 2 0.0324 0.88592 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431404 2 0.0703 0.87930 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431403 2 0.1251 0.87727 0.000 0.956 0.000 0.008 0.036
#> SRR2431402 2 0.0510 0.88321 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431401 2 0.0324 0.88555 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431400 2 0.0865 0.87891 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431399 2 0.3048 0.68084 0.000 0.820 0.000 0.004 0.176
#> SRR2431398 2 0.0510 0.88317 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431397 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431396 2 0.4249 -0.25236 0.000 0.568 0.000 0.000 0.432
#> SRR2431395 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431394 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431393 2 0.3048 0.68084 0.000 0.820 0.000 0.004 0.176
#> SRR2431392 2 0.2852 0.68860 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431391 2 0.0671 0.88265 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431390 2 0.0703 0.87930 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431389 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431388 2 0.2852 0.68860 0.000 0.828 0.000 0.000 0.172
#> SRR2431387 2 0.0579 0.88567 0.000 0.984 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431386 2 0.0566 0.88550 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431385 5 0.5613 0.00000 0.000 0.316 0.040 0.032 0.612
#> SRR2431383 2 0.5229 -0.00624 0.000 0.612 0.000 0.064 0.324
#> SRR2431384 2 0.0865 0.87891 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431382 2 0.1124 0.87704 0.000 0.960 0.000 0.004 0.036
#> SRR2431381 2 0.0671 0.88275 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431380 2 0.0451 0.88470 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431379 3 0.0000 0.85281 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.5723 0.47969 0.000 0.000 0.520 0.392 0.088
#> SRR2431376 3 0.5723 0.47969 0.000 0.000 0.520 0.392 0.088
#> SRR2431377 4 0.5917 0.60280 0.280 0.000 0.052 0.620 0.048
#> SRR2431375 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431374 1 0.3508 0.48341 0.748 0.000 0.000 0.252 0.000
#> SRR2431372 3 0.0290 0.85264 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431371 3 0.5682 0.51169 0.000 0.000 0.540 0.372 0.088
#> SRR2431373 3 0.0510 0.85281 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431370 3 0.1281 0.84858 0.000 0.000 0.956 0.012 0.032
#> SRR2431369 3 0.5729 0.47270 0.000 0.000 0.516 0.396 0.088
#> SRR2431368 3 0.1430 0.84540 0.000 0.000 0.944 0.004 0.052
#> SRR2431367 3 0.0000 0.85281 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.5781 0.60483 0.292 0.000 0.040 0.620 0.048
#> SRR2431365 4 0.5355 0.60571 0.316 0.000 0.016 0.624 0.044
#> SRR2431364 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431363 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431361 3 0.5164 0.66095 0.000 0.000 0.660 0.256 0.084
#> SRR2431362 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431360 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431359 3 0.5458 0.60042 0.000 0.000 0.608 0.304 0.088
#> SRR2431358 1 0.3999 0.25292 0.656 0.000 0.000 0.344 0.000
#> SRR2431357 4 0.4171 0.53674 0.396 0.000 0.000 0.604 0.000
#> SRR2431355 4 0.3949 0.60638 0.332 0.000 0.000 0.668 0.000
#> SRR2431356 3 0.1281 0.84858 0.000 0.000 0.956 0.012 0.032
#> SRR2431354 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431353 4 0.4126 0.56043 0.380 0.000 0.000 0.620 0.000
#> SRR2431352 4 0.4161 0.54313 0.392 0.000 0.000 0.608 0.000
#> SRR2431351 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431350 3 0.1281 0.84858 0.000 0.000 0.956 0.012 0.032
#> SRR2431349 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431348 3 0.1281 0.84858 0.000 0.000 0.956 0.012 0.032
#> SRR2431347 3 0.3955 0.77451 0.000 0.000 0.800 0.116 0.084
#> SRR2431346 3 0.4714 0.71891 0.000 0.000 0.724 0.192 0.084
#> SRR2431345 3 0.0404 0.85194 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431344 4 0.3914 0.64764 0.164 0.000 0.000 0.788 0.048
#> SRR2431343 1 0.4449 -0.29337 0.512 0.000 0.000 0.484 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.1700 0.8305 0.916 0.000 0.000 0.000 0.004 0.080
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.3991 -0.2267 0.524 0.000 0.000 0.000 0.004 0.472
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0146 0.9092 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431454 6 0.1757 0.7306 0.052 0.000 0.000 0.012 0.008 0.928
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 6 0.3584 0.6407 0.308 0.000 0.000 0.000 0.004 0.688
#> SRR2431452 6 0.2178 0.6872 0.008 0.000 0.056 0.012 0.012 0.912
#> SRR2431450 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.1471 0.8500 0.932 0.000 0.000 0.000 0.004 0.064
#> SRR2431447 6 0.3961 0.3967 0.440 0.000 0.000 0.000 0.004 0.556
#> SRR2431445 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 6 0.1923 0.6993 0.020 0.000 0.008 0.036 0.008 0.928
#> SRR2431443 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 6 0.2454 0.7217 0.160 0.000 0.000 0.000 0.000 0.840
#> SRR2431439 1 0.0508 0.9019 0.984 0.000 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0291 0.9058 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431436 6 0.2143 0.6923 0.012 0.000 0.048 0.016 0.008 0.916
#> SRR2431435 6 0.1625 0.7340 0.060 0.000 0.000 0.012 0.000 0.928
#> SRR2431434 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0363 0.9036 0.988 0.000 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 6 0.3613 0.6910 0.092 0.000 0.000 0.076 0.016 0.816
#> SRR2431430 6 0.3782 0.5714 0.360 0.000 0.000 0.000 0.004 0.636
#> SRR2431429 1 0.0000 0.9117 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.4859 0.5102 0.692 0.000 0.000 0.128 0.012 0.168
#> SRR2431427 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431426 2 0.0458 0.8935 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431425 2 0.0692 0.8928 0.000 0.976 0.000 0.004 0.020 0.000
#> SRR2431424 2 0.0632 0.8884 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431423 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431422 2 0.1334 0.8613 0.000 0.948 0.000 0.020 0.032 0.000
#> SRR2431421 2 0.4585 0.4276 0.000 0.724 0.000 0.164 0.096 0.016
#> SRR2431420 2 0.0547 0.8914 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431419 2 0.0291 0.8966 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004 0.000
#> SRR2431418 2 0.1155 0.8828 0.000 0.956 0.000 0.004 0.036 0.004
#> SRR2431417 2 0.0551 0.8949 0.000 0.984 0.000 0.004 0.008 0.004
#> SRR2431416 2 0.0713 0.8875 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431415 2 0.1155 0.8828 0.000 0.956 0.000 0.004 0.036 0.004
#> SRR2431414 2 0.0458 0.8960 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431413 5 0.3866 0.7234 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR2431412 2 0.0405 0.8962 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008 0.000
#> SRR2431411 3 0.6719 0.3330 0.000 0.000 0.452 0.136 0.328 0.084
#> SRR2431409 2 0.0436 0.8957 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR2431410 4 0.7209 0.2512 0.332 0.052 0.000 0.444 0.056 0.116
#> SRR2431408 2 0.0291 0.8961 0.000 0.992 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431407 2 0.0777 0.8879 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431405 5 0.3866 0.7234 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.8963 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0713 0.8907 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431403 2 0.0935 0.8843 0.000 0.964 0.000 0.000 0.032 0.004
#> SRR2431402 2 0.0363 0.8946 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431401 2 0.0291 0.8962 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431400 2 0.0858 0.8851 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431399 2 0.4202 0.5124 0.000 0.756 0.000 0.152 0.080 0.012
#> SRR2431398 2 0.0547 0.8910 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020 0.000
#> SRR2431397 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431396 2 0.6070 -0.5276 0.000 0.460 0.000 0.164 0.360 0.016
#> SRR2431395 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431394 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431393 2 0.4410 0.4903 0.000 0.744 0.000 0.156 0.080 0.020
#> SRR2431392 2 0.4170 0.5121 0.000 0.756 0.000 0.160 0.072 0.012
#> SRR2431391 2 0.0363 0.8946 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431390 2 0.0632 0.8884 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431389 2 0.0790 0.8850 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431388 2 0.4305 0.5027 0.000 0.752 0.000 0.148 0.084 0.016
#> SRR2431387 2 0.0436 0.8957 0.000 0.988 0.000 0.004 0.004 0.004
#> SRR2431386 2 0.0405 0.8957 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431385 5 0.6781 0.2702 0.000 0.132 0.028 0.224 0.548 0.068
#> SRR2431383 5 0.3866 0.7234 0.000 0.484 0.000 0.000 0.516 0.000
#> SRR2431384 2 0.0858 0.8851 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431382 2 0.0865 0.8822 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431381 2 0.0508 0.8942 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR2431380 2 0.0405 0.8955 0.000 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431379 3 0.0458 0.8488 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431378 4 0.6090 0.1201 0.000 0.000 0.388 0.472 0.056 0.084
#> SRR2431376 4 0.6094 0.1105 0.000 0.000 0.392 0.468 0.056 0.084
#> SRR2431377 4 0.5234 0.5712 0.120 0.000 0.016 0.672 0.008 0.184
#> SRR2431375 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431374 1 0.5170 0.2122 0.588 0.000 0.000 0.324 0.012 0.076
#> SRR2431372 3 0.0632 0.8489 0.000 0.000 0.976 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431371 4 0.6035 0.0185 0.000 0.000 0.420 0.448 0.056 0.076
#> SRR2431373 3 0.0260 0.8455 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431370 3 0.1511 0.8298 0.000 0.000 0.940 0.004 0.044 0.012
#> SRR2431369 4 0.6094 0.1105 0.000 0.000 0.392 0.468 0.056 0.084
#> SRR2431368 3 0.2103 0.8147 0.000 0.000 0.912 0.020 0.056 0.012
#> SRR2431367 3 0.0146 0.8464 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431366 4 0.5186 0.5721 0.124 0.000 0.012 0.672 0.008 0.184
#> SRR2431365 4 0.4886 0.5721 0.128 0.000 0.008 0.680 0.000 0.184
#> SRR2431364 3 0.1349 0.8476 0.000 0.000 0.940 0.004 0.056 0.000
#> SRR2431363 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431361 3 0.5569 0.2250 0.000 0.000 0.520 0.384 0.056 0.040
#> SRR2431362 3 0.1219 0.8475 0.000 0.000 0.948 0.004 0.048 0.000
#> SRR2431360 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431359 3 0.5984 0.2159 0.000 0.000 0.516 0.348 0.056 0.080
#> SRR2431358 1 0.6039 -0.1220 0.480 0.000 0.000 0.324 0.012 0.184
#> SRR2431357 4 0.6023 0.5118 0.240 0.000 0.000 0.512 0.012 0.236
#> SRR2431355 4 0.5399 0.5494 0.136 0.000 0.000 0.612 0.012 0.240
#> SRR2431356 3 0.1605 0.8283 0.000 0.000 0.936 0.004 0.044 0.016
#> SRR2431354 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431353 4 0.5869 0.5311 0.208 0.000 0.000 0.544 0.012 0.236
#> SRR2431352 4 0.6023 0.5118 0.240 0.000 0.000 0.512 0.012 0.236
#> SRR2431351 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431350 3 0.1644 0.8264 0.000 0.000 0.932 0.004 0.052 0.012
#> SRR2431349 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431348 3 0.1511 0.8298 0.000 0.000 0.940 0.004 0.044 0.012
#> SRR2431347 3 0.4679 0.5909 0.000 0.000 0.696 0.224 0.056 0.024
#> SRR2431346 3 0.5209 0.4426 0.000 0.000 0.612 0.300 0.056 0.032
#> SRR2431345 3 0.1411 0.8475 0.000 0.000 0.936 0.004 0.060 0.000
#> SRR2431344 4 0.4848 0.2057 0.032 0.000 0.000 0.488 0.012 0.468
#> SRR2431343 4 0.6263 0.3968 0.324 0.000 0.000 0.428 0.012 0.236
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["ATC", "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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'skmeans' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.985 0.991 0.4813 0.521 0.521
#> 3 3 0.979 0.965 0.984 0.3895 0.800 0.620
#> 4 4 0.968 0.920 0.960 0.0734 0.931 0.798
#> 5 5 0.868 0.825 0.915 0.0401 0.972 0.903
#> 6 6 0.811 0.757 0.869 0.0354 0.975 0.908
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
#> SRR2431463 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431462 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431461 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431460 1 0.3431 0.945 0.936 0.064
#> SRR2431458 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.2236 0.970 0.964 0.036
#> SRR2431455 1 0.2236 0.970 0.964 0.036
#> SRR2431456 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431454 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431451 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431449 1 0.2236 0.970 0.964 0.036
#> SRR2431448 1 0.0938 0.981 0.988 0.012
#> SRR2431446 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431444 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431442 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431441 1 0.2236 0.970 0.964 0.036
#> SRR2431440 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431437 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431436 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431433 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431432 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431431 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.7219 0.774 0.800 0.200
#> SRR2431428 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.5294 0.868 0.880 0.120
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.2043 0.967 0.032 0.968
#> SRR2431383 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.2043 0.973 0.968 0.032
#> SRR2431372 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0376 0.984 0.996 0.004
#> SRR2431357 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.986 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.1289 0.939 0.032 0.000 0.968
#> SRR2431453 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431435 3 0.4654 0.741 0.208 0.000 0.792
#> SRR2431434 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0424 0.981 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431430 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 2 0.4842 0.709 0.224 0.776 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.5968 0.423 0.000 0.364 0.636
#> SRR2431383 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.995 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.4399 0.770 0.188 0.000 0.812
#> SRR2431365 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.988 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.4504 0.756 0.804 0.000 0.196
#> SRR2431355 3 0.4346 0.776 0.184 0.000 0.816
#> SRR2431356 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.0237 0.984 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431352 1 0.1031 0.966 0.976 0.000 0.024
#> SRR2431351 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.965 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.5138 0.671 0.252 0.000 0.748
#> SRR2431343 1 0.4555 0.750 0.800 0.000 0.200
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0592 0.927 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431459 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.1302 0.911 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431457 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 3 0.3196 0.833 0.008 0.000 0.856 0.136
#> SRR2431453 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.2011 0.889 0.920 0.000 0.000 0.080
#> SRR2431452 3 0.0336 0.964 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431450 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0817 0.922 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431446 1 0.0921 0.921 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431447 1 0.1389 0.909 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431445 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 3 0.3123 0.814 0.000 0.000 0.844 0.156
#> SRR2431443 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.3400 0.795 0.820 0.000 0.000 0.180
#> SRR2431439 1 0.1022 0.921 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431438 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0188 0.931 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431436 3 0.1118 0.943 0.000 0.000 0.964 0.036
#> SRR2431435 1 0.7761 0.013 0.388 0.000 0.376 0.236
#> SRR2431434 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0188 0.931 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431432 1 0.0336 0.929 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431431 1 0.4999 0.173 0.508 0.000 0.000 0.492
#> SRR2431430 1 0.1716 0.900 0.936 0.000 0.000 0.064
#> SRR2431429 1 0.0000 0.932 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.4925 0.268 0.572 0.000 0.000 0.428
#> SRR2431427 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431425 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0336 0.993 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431420 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431412 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0188 0.967 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431409 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.6374 0.381 0.072 0.372 0.000 0.556
#> SRR2431408 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431406 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0336 0.993 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431403 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431398 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0707 0.984 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431395 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431391 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0188 0.995 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431389 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0469 0.991 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431387 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 3 0.4644 0.586 0.000 0.228 0.748 0.024
#> SRR2431383 2 0.0592 0.987 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431384 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.998 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.0707 0.956 0.000 0.000 0.980 0.020
#> SRR2431376 3 0.1716 0.917 0.000 0.000 0.936 0.064
#> SRR2431377 4 0.4406 0.620 0.000 0.000 0.300 0.700
#> SRR2431375 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.3074 0.790 0.152 0.000 0.000 0.848
#> SRR2431372 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.1557 0.925 0.000 0.000 0.944 0.056
#> SRR2431373 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.1474 0.929 0.000 0.000 0.948 0.052
#> SRR2431368 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.4678 0.721 0.024 0.000 0.232 0.744
#> SRR2431365 4 0.4295 0.711 0.008 0.000 0.240 0.752
#> SRR2431364 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.0188 0.967 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431362 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 4 0.2081 0.842 0.084 0.000 0.000 0.916
#> SRR2431357 4 0.1940 0.847 0.076 0.000 0.000 0.924
#> SRR2431355 4 0.2335 0.838 0.020 0.000 0.060 0.920
#> SRR2431356 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.1940 0.847 0.076 0.000 0.000 0.924
#> SRR2431352 4 0.1940 0.847 0.076 0.000 0.000 0.924
#> SRR2431351 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.969 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.1042 0.833 0.008 0.000 0.020 0.972
#> SRR2431343 4 0.1940 0.847 0.076 0.000 0.000 0.924
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0162 0.88692 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.0162 0.88692 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431461 1 0.2813 0.74175 0.832 0.000 0.000 0.000 0.168
#> SRR2431459 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.3534 0.59548 0.744 0.000 0.000 0.000 0.256
#> SRR2431457 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0609 0.87951 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431454 3 0.5050 -0.07146 0.004 0.000 0.496 0.024 0.476
#> SRR2431453 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 5 0.4450 0.04259 0.488 0.000 0.000 0.004 0.508
#> SRR2431452 3 0.2753 0.79284 0.000 0.000 0.856 0.008 0.136
#> SRR2431450 1 0.0324 0.88573 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431449 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.1197 0.86258 0.952 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431446 1 0.2929 0.72760 0.820 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR2431447 1 0.3857 0.47031 0.688 0.000 0.000 0.000 0.312
#> SRR2431445 1 0.0162 0.88692 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 5 0.4979 -0.10952 0.000 0.000 0.480 0.028 0.492
#> SRR2431443 1 0.0162 0.88694 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431442 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 5 0.4503 0.45926 0.312 0.000 0.000 0.024 0.664
#> SRR2431439 1 0.3039 0.74998 0.836 0.000 0.000 0.012 0.152
#> SRR2431438 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.1410 0.85524 0.940 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431436 3 0.3814 0.56701 0.000 0.000 0.720 0.004 0.276
#> SRR2431435 5 0.6209 0.52431 0.164 0.000 0.192 0.024 0.620
#> SRR2431434 1 0.0162 0.88694 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431433 1 0.2079 0.82797 0.916 0.000 0.000 0.020 0.064
#> SRR2431432 1 0.0609 0.88053 0.980 0.000 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431431 5 0.6272 0.36520 0.200 0.000 0.004 0.236 0.560
#> SRR2431430 1 0.4627 -0.02529 0.544 0.000 0.000 0.012 0.444
#> SRR2431429 1 0.0000 0.88753 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.6530 -0.18312 0.440 0.000 0.000 0.360 0.200
#> SRR2431427 2 0.0404 0.95836 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431426 2 0.0703 0.95797 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431425 2 0.0290 0.95869 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431424 2 0.0404 0.95812 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431423 2 0.0404 0.95833 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431422 2 0.1043 0.95290 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431421 2 0.2648 0.87902 0.000 0.848 0.000 0.000 0.152
#> SRR2431420 2 0.0404 0.95870 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431419 2 0.0609 0.95836 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431418 2 0.0510 0.95775 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431417 2 0.0510 0.95847 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431416 2 0.0000 0.95835 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0404 0.95746 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431414 2 0.0609 0.95884 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431413 2 0.2516 0.87930 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431412 2 0.0404 0.95827 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431411 3 0.1124 0.89316 0.000 0.000 0.960 0.004 0.036
#> SRR2431409 2 0.0510 0.95775 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431410 2 0.7688 -0.00307 0.140 0.448 0.000 0.304 0.108
#> SRR2431408 2 0.0510 0.95775 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431407 2 0.0703 0.95796 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431405 2 0.2516 0.88100 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431406 2 0.0290 0.95907 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431404 2 0.1341 0.94321 0.000 0.944 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431403 2 0.1043 0.95119 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431402 2 0.0290 0.95885 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431401 2 0.1043 0.95450 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431400 2 0.1197 0.95197 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431399 2 0.1544 0.93620 0.000 0.932 0.000 0.000 0.068
#> SRR2431398 2 0.0404 0.95828 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431397 2 0.0290 0.95779 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431396 2 0.3550 0.79017 0.000 0.760 0.000 0.004 0.236
#> SRR2431395 2 0.0162 0.95806 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431394 2 0.0609 0.95699 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431393 2 0.2020 0.92280 0.000 0.900 0.000 0.000 0.100
#> SRR2431392 2 0.1197 0.94896 0.000 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431391 2 0.0290 0.95839 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.1121 0.95122 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044
#> SRR2431389 2 0.0404 0.95834 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431388 2 0.2488 0.89846 0.000 0.872 0.000 0.004 0.124
#> SRR2431387 2 0.0609 0.95791 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431386 2 0.0290 0.95853 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431385 3 0.6363 0.23456 0.000 0.208 0.544 0.004 0.244
#> SRR2431383 2 0.2471 0.88248 0.000 0.864 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431384 2 0.0703 0.95789 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431382 2 0.0162 0.95846 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431381 2 0.0510 0.95809 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431380 2 0.0510 0.95775 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431379 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431378 3 0.2859 0.83436 0.000 0.000 0.876 0.068 0.056
#> SRR2431376 3 0.3323 0.80340 0.000 0.000 0.844 0.100 0.056
#> SRR2431377 4 0.4441 0.60231 0.000 0.000 0.236 0.720 0.044
#> SRR2431375 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431374 4 0.1965 0.80339 0.096 0.000 0.000 0.904 0.000
#> SRR2431372 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431371 3 0.3102 0.81914 0.000 0.000 0.860 0.084 0.056
#> SRR2431373 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.3427 0.79402 0.000 0.000 0.836 0.108 0.056
#> SRR2431368 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431366 4 0.3115 0.78845 0.000 0.000 0.112 0.852 0.036
#> SRR2431365 4 0.3262 0.77657 0.000 0.000 0.124 0.840 0.036
#> SRR2431364 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431361 3 0.2661 0.84374 0.000 0.000 0.888 0.056 0.056
#> SRR2431362 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431360 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431359 3 0.0510 0.90728 0.000 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431358 4 0.2359 0.82810 0.060 0.000 0.000 0.904 0.036
#> SRR2431357 4 0.0162 0.86450 0.004 0.000 0.000 0.996 0.000
#> SRR2431355 4 0.0912 0.86132 0.000 0.000 0.016 0.972 0.012
#> SRR2431356 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431353 4 0.0865 0.86422 0.004 0.000 0.000 0.972 0.024
#> SRR2431352 4 0.0451 0.86440 0.004 0.000 0.000 0.988 0.008
#> SRR2431351 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431348 3 0.0000 0.91321 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0794 0.90162 0.000 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431346 3 0.1168 0.89461 0.000 0.000 0.960 0.008 0.032
#> SRR2431345 3 0.0162 0.91339 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431344 4 0.2124 0.83810 0.000 0.000 0.004 0.900 0.096
#> SRR2431343 4 0.3061 0.80420 0.020 0.000 0.000 0.844 0.136
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.1088 0.8848 0.960 0.000 0.000 0.000 0.016 0.024
#> SRR2431462 1 0.1074 0.8845 0.960 0.000 0.000 0.000 0.012 0.028
#> SRR2431461 1 0.4139 0.6931 0.732 0.000 0.000 0.008 0.048 0.212
#> SRR2431459 1 0.0692 0.8864 0.976 0.000 0.000 0.000 0.004 0.020
#> SRR2431460 1 0.0405 0.8860 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431458 1 0.4396 0.4432 0.612 0.000 0.000 0.000 0.036 0.352
#> SRR2431457 1 0.0291 0.8874 0.992 0.000 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431455 1 0.0291 0.8855 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.2291 0.8540 0.904 0.000 0.000 0.012 0.040 0.044
#> SRR2431454 6 0.5035 0.3374 0.004 0.000 0.364 0.004 0.060 0.568
#> SRR2431453 1 0.0767 0.8877 0.976 0.000 0.000 0.004 0.012 0.008
#> SRR2431451 6 0.4511 0.3325 0.332 0.000 0.000 0.000 0.048 0.620
#> SRR2431452 3 0.3520 0.6801 0.000 0.000 0.776 0.000 0.036 0.188
#> SRR2431450 1 0.1350 0.8839 0.952 0.000 0.000 0.008 0.020 0.020
#> SRR2431449 1 0.0520 0.8872 0.984 0.000 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431448 1 0.2869 0.7948 0.832 0.000 0.000 0.000 0.020 0.148
#> SRR2431446 1 0.4113 0.6597 0.712 0.000 0.000 0.004 0.040 0.244
#> SRR2431447 1 0.4742 0.1326 0.512 0.000 0.000 0.000 0.048 0.440
#> SRR2431445 1 0.1257 0.8864 0.952 0.000 0.000 0.000 0.020 0.028
#> SRR2431444 6 0.4871 0.2170 0.000 0.000 0.420 0.012 0.036 0.532
#> SRR2431443 1 0.1173 0.8847 0.960 0.000 0.000 0.008 0.016 0.016
#> SRR2431442 1 0.0862 0.8861 0.972 0.000 0.000 0.004 0.008 0.016
#> SRR2431441 1 0.0291 0.8855 0.992 0.000 0.000 0.004 0.000 0.004
#> SRR2431440 6 0.4470 0.5250 0.136 0.000 0.004 0.028 0.076 0.756
#> SRR2431439 1 0.4647 0.6507 0.708 0.000 0.000 0.028 0.056 0.208
#> SRR2431438 1 0.0146 0.8862 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431437 1 0.2618 0.8391 0.860 0.000 0.000 0.000 0.024 0.116
#> SRR2431436 3 0.3887 0.3500 0.000 0.000 0.632 0.000 0.008 0.360
#> SRR2431435 6 0.3186 0.5248 0.032 0.000 0.108 0.008 0.008 0.844
#> SRR2431434 1 0.1401 0.8839 0.948 0.000 0.000 0.004 0.020 0.028
#> SRR2431433 1 0.3682 0.7795 0.820 0.000 0.000 0.048 0.044 0.088
#> SRR2431432 1 0.1720 0.8766 0.928 0.000 0.000 0.000 0.032 0.040
#> SRR2431431 6 0.6084 0.3751 0.116 0.000 0.000 0.156 0.116 0.612
#> SRR2431430 6 0.4841 0.1131 0.412 0.000 0.000 0.004 0.048 0.536
#> SRR2431429 1 0.0405 0.8860 0.988 0.000 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431428 4 0.7135 -0.0241 0.352 0.000 0.000 0.372 0.116 0.160
#> SRR2431427 2 0.1398 0.8825 0.000 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431426 2 0.1471 0.8841 0.000 0.932 0.000 0.000 0.064 0.004
#> SRR2431425 2 0.0790 0.8847 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032 0.000
#> SRR2431424 2 0.1327 0.8840 0.000 0.936 0.000 0.000 0.064 0.000
#> SRR2431423 2 0.1152 0.8804 0.000 0.952 0.000 0.000 0.044 0.004
#> SRR2431422 2 0.1910 0.8592 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431421 2 0.4002 0.4609 0.000 0.660 0.000 0.000 0.320 0.020
#> SRR2431420 2 0.1010 0.8855 0.000 0.960 0.000 0.000 0.036 0.004
#> SRR2431419 2 0.1444 0.8848 0.000 0.928 0.000 0.000 0.072 0.000
#> SRR2431418 2 0.0937 0.8815 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040 0.000
#> SRR2431417 2 0.1007 0.8796 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR2431416 2 0.1471 0.8845 0.000 0.932 0.000 0.000 0.064 0.004
#> SRR2431415 2 0.0632 0.8815 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431414 2 0.2070 0.8699 0.000 0.896 0.000 0.000 0.092 0.012
#> SRR2431413 2 0.3816 0.5707 0.000 0.688 0.000 0.000 0.296 0.016
#> SRR2431412 2 0.0458 0.8809 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431411 3 0.1398 0.8726 0.000 0.000 0.940 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431409 2 0.0603 0.8801 0.000 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431410 2 0.8565 -0.3439 0.168 0.300 0.000 0.192 0.256 0.084
#> SRR2431408 2 0.0692 0.8806 0.000 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR2431407 2 0.1524 0.8826 0.000 0.932 0.000 0.000 0.060 0.008
#> SRR2431405 2 0.3816 0.5722 0.000 0.688 0.000 0.000 0.296 0.016
#> SRR2431406 2 0.0865 0.8855 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431404 2 0.2446 0.8493 0.000 0.864 0.000 0.000 0.124 0.012
#> SRR2431403 2 0.2170 0.8625 0.000 0.888 0.000 0.000 0.100 0.012
#> SRR2431402 2 0.1007 0.8862 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR2431401 2 0.1918 0.8737 0.000 0.904 0.000 0.000 0.088 0.008
#> SRR2431400 2 0.1644 0.8695 0.000 0.920 0.000 0.000 0.076 0.004
#> SRR2431399 2 0.2595 0.7900 0.000 0.836 0.000 0.000 0.160 0.004
#> SRR2431398 2 0.1225 0.8854 0.000 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> SRR2431397 2 0.1462 0.8810 0.000 0.936 0.000 0.000 0.056 0.008
#> SRR2431396 5 0.4183 -0.3067 0.000 0.480 0.000 0.000 0.508 0.012
#> SRR2431395 2 0.1219 0.8833 0.000 0.948 0.000 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431394 2 0.1918 0.8702 0.000 0.904 0.000 0.000 0.088 0.008
#> SRR2431393 2 0.3052 0.6975 0.000 0.780 0.000 0.000 0.216 0.004
#> SRR2431392 2 0.2473 0.8317 0.000 0.856 0.000 0.000 0.136 0.008
#> SRR2431391 2 0.0858 0.8829 0.000 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431390 2 0.1610 0.8772 0.000 0.916 0.000 0.000 0.084 0.000
#> SRR2431389 2 0.1082 0.8844 0.000 0.956 0.000 0.000 0.040 0.004
#> SRR2431388 2 0.3081 0.7152 0.000 0.776 0.000 0.000 0.220 0.004
#> SRR2431387 2 0.1644 0.8705 0.000 0.920 0.000 0.000 0.076 0.004
#> SRR2431386 2 0.0777 0.8822 0.000 0.972 0.000 0.000 0.024 0.004
#> SRR2431385 5 0.5687 -0.1947 0.000 0.072 0.444 0.000 0.452 0.032
#> SRR2431383 2 0.3952 0.5402 0.000 0.672 0.000 0.000 0.308 0.020
#> SRR2431384 2 0.1471 0.8712 0.000 0.932 0.000 0.000 0.064 0.004
#> SRR2431382 2 0.1411 0.8816 0.000 0.936 0.000 0.000 0.060 0.004
#> SRR2431381 2 0.1462 0.8855 0.000 0.936 0.000 0.000 0.056 0.008
#> SRR2431380 2 0.0508 0.8791 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 0.004
#> SRR2431379 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431378 3 0.4394 0.7503 0.000 0.000 0.764 0.056 0.124 0.056
#> SRR2431376 3 0.4911 0.7042 0.000 0.000 0.724 0.100 0.120 0.056
#> SRR2431377 4 0.5637 0.5046 0.000 0.000 0.204 0.632 0.116 0.048
#> SRR2431375 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431374 4 0.2264 0.7264 0.096 0.000 0.000 0.888 0.004 0.012
#> SRR2431372 3 0.0000 0.9068 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4726 0.7245 0.000 0.000 0.740 0.084 0.120 0.056
#> SRR2431373 3 0.0000 0.9068 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.1049 0.8970 0.000 0.000 0.960 0.000 0.032 0.008
#> SRR2431369 3 0.4821 0.7155 0.000 0.000 0.732 0.092 0.120 0.056
#> SRR2431368 3 0.0405 0.9059 0.000 0.000 0.988 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431367 3 0.0260 0.9062 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431366 4 0.4149 0.6789 0.000 0.000 0.096 0.784 0.084 0.036
#> SRR2431365 4 0.4752 0.6447 0.000 0.000 0.116 0.736 0.100 0.048
#> SRR2431364 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431361 3 0.3827 0.7897 0.000 0.000 0.808 0.044 0.100 0.048
#> SRR2431362 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431360 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431359 3 0.2095 0.8687 0.000 0.000 0.904 0.004 0.076 0.016
#> SRR2431358 4 0.3080 0.7432 0.036 0.000 0.000 0.860 0.068 0.036
#> SRR2431357 4 0.0665 0.7715 0.008 0.000 0.004 0.980 0.008 0.000
#> SRR2431355 4 0.1949 0.7623 0.000 0.000 0.020 0.924 0.036 0.020
#> SRR2431356 3 0.0260 0.9066 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008 0.000
#> SRR2431354 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431353 4 0.1088 0.7696 0.000 0.000 0.000 0.960 0.016 0.024
#> SRR2431352 4 0.0717 0.7710 0.000 0.000 0.000 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431351 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.0603 0.9045 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431349 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431348 3 0.0603 0.9044 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431347 3 0.1845 0.8773 0.000 0.000 0.920 0.000 0.052 0.028
#> SRR2431346 3 0.2189 0.8680 0.000 0.000 0.904 0.004 0.060 0.032
#> SRR2431345 3 0.0146 0.9069 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431344 4 0.3544 0.7121 0.000 0.000 0.000 0.800 0.080 0.120
#> SRR2431343 4 0.4040 0.7051 0.020 0.000 0.000 0.784 0.104 0.092
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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'pam' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 6.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.991 0.997 0.47800 0.521 0.521
#> 3 3 0.851 0.862 0.941 0.34897 0.818 0.655
#> 4 4 0.994 0.959 0.983 0.13202 0.888 0.695
#> 5 5 0.987 0.934 0.972 0.00702 0.997 0.990
#> 6 6 0.957 0.904 0.955 0.01728 0.985 0.945
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 4
There is also optional best \(k\) = 2 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
#> SRR2431463 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431428 2 0.978 0.299 0.412 0.588
#> SRR2431427 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431408 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 0.991 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431343 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
#> SRR2431463 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.164 0.8579 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431453 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.631 0.0287 0.508 0.000 0.492
#> SRR2431450 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.568 0.5581 0.684 0.000 0.316
#> SRR2431443 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 3 0.610 0.3620 0.392 0.000 0.608
#> SRR2431435 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.424 0.7594 0.824 0.000 0.176
#> SRR2431430 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.603 0.3392 0.624 0.376 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.288 0.7966 0.904 0.096 0.000
#> SRR2431408 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.0000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 1 0.608 0.3943 0.612 0.000 0.388
#> SRR2431376 1 0.610 0.3834 0.608 0.000 0.392
#> SRR2431377 1 0.489 0.7047 0.772 0.000 0.228
#> SRR2431375 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.630 0.0251 0.484 0.000 0.516
#> SRR2431373 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.288 0.8265 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431369 1 0.614 0.3500 0.596 0.000 0.404
#> SRR2431368 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 1 0.484 0.7100 0.776 0.000 0.224
#> SRR2431365 1 0.475 0.7199 0.784 0.000 0.216
#> SRR2431364 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.573 0.5316 0.324 0.000 0.676
#> SRR2431362 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.581 0.5061 0.336 0.000 0.664
#> SRR2431358 1 0.000 0.8827 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.465 0.7290 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431355 1 0.465 0.7290 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431356 3 0.288 0.8265 0.096 0.000 0.904
#> SRR2431354 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.465 0.7290 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431352 1 0.465 0.7290 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431351 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.216 0.8484 0.064 0.000 0.936
#> SRR2431349 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.103 0.8700 0.024 0.000 0.976
#> SRR2431347 3 0.522 0.6394 0.260 0.000 0.740
#> SRR2431346 3 0.571 0.5394 0.320 0.000 0.680
#> SRR2431345 3 0.000 0.8799 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.465 0.7290 0.792 0.000 0.208
#> SRR2431343 1 0.769 0.6010 0.680 0.136 0.184
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 4 0.4866 0.342 0.404 0.000 0.000 0.596
#> SRR2431453 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0592 0.983 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431452 4 0.0188 0.937 0.000 0.000 0.004 0.996
#> SRR2431450 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0188 0.994 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431439 4 0.3764 0.724 0.216 0.000 0.000 0.784
#> SRR2431438 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 4 0.0469 0.933 0.000 0.000 0.012 0.988
#> SRR2431435 4 0.0188 0.937 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR2431434 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0921 0.970 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431432 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 4 0.1302 0.906 0.044 0.000 0.000 0.956
#> SRR2431430 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.998 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0469 0.984 0.988 0.012 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.0188 0.937 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.0188 0.937 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR2431372 3 0.0188 0.961 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431371 4 0.0707 0.927 0.000 0.000 0.020 0.980
#> SRR2431373 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.2469 0.877 0.000 0.000 0.892 0.108
#> SRR2431369 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0188 0.961 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431367 3 0.0188 0.961 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431366 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 4 0.3764 0.703 0.000 0.000 0.216 0.784
#> SRR2431362 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 4 0.1474 0.901 0.000 0.000 0.052 0.948
#> SRR2431358 4 0.0188 0.937 0.004 0.000 0.000 0.996
#> SRR2431357 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431355 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431356 3 0.2530 0.873 0.000 0.000 0.888 0.112
#> SRR2431354 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431352 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431351 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.1792 0.916 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR2431349 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0921 0.947 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431347 3 0.4643 0.474 0.000 0.000 0.656 0.344
#> SRR2431346 4 0.4817 0.344 0.000 0.000 0.388 0.612
#> SRR2431345 3 0.0000 0.963 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431343 4 0.0000 0.939 0.000 0.000 0.000 1.000
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 4 0.4331 0.285 0.400 0.000 0.000 0.596 0.004
#> SRR2431453 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0510 0.979 0.984 0.000 0.000 0.016 0.000
#> SRR2431452 4 0.0162 0.916 0.000 0.000 0.004 0.996 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 4 0.0290 0.915 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431443 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0566 0.982 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431439 4 0.3242 0.640 0.216 0.000 0.000 0.784 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 4 0.0404 0.912 0.000 0.000 0.012 0.988 0.000
#> SRR2431435 4 0.0404 0.914 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431434 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0794 0.963 0.972 0.000 0.000 0.028 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 4 0.1522 0.876 0.044 0.000 0.000 0.944 0.012
#> SRR2431430 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.996 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0807 0.972 0.976 0.012 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.2127 0.000 0.000 0.000 0.108 0.000 0.892
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.0404 0.911 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.1792 0.885 0.000 0.000 0.916 0.000 0.084
#> SRR2431378 4 0.0290 0.915 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431376 4 0.0290 0.915 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431377 4 0.0290 0.915 0.000 0.000 0.000 0.992 0.008
#> SRR2431375 3 0.1410 0.880 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431374 4 0.0404 0.911 0.012 0.000 0.000 0.988 0.000
#> SRR2431372 3 0.1012 0.890 0.000 0.000 0.968 0.012 0.020
#> SRR2431371 4 0.0992 0.899 0.000 0.000 0.024 0.968 0.008
#> SRR2431373 3 0.1908 0.883 0.000 0.000 0.908 0.000 0.092
#> SRR2431370 3 0.2740 0.869 0.000 0.000 0.876 0.028 0.096
#> SRR2431369 4 0.0162 0.916 0.000 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431368 3 0.2361 0.879 0.000 0.000 0.892 0.012 0.096
#> SRR2431367 3 0.2361 0.879 0.000 0.000 0.892 0.012 0.096
#> SRR2431366 4 0.0000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.1965 0.886 0.000 0.000 0.904 0.000 0.096
#> SRR2431363 3 0.1410 0.880 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431361 4 0.3779 0.623 0.000 0.000 0.236 0.752 0.012
#> SRR2431362 3 0.0162 0.891 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431360 3 0.1121 0.885 0.000 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431359 4 0.1914 0.861 0.000 0.000 0.060 0.924 0.016
#> SRR2431358 4 0.0404 0.914 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431357 4 0.0000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.0000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.2824 0.865 0.000 0.000 0.872 0.032 0.096
#> SRR2431354 3 0.1410 0.880 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431353 4 0.0000 0.917 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431352 4 0.0404 0.914 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431351 3 0.1341 0.881 0.000 0.000 0.944 0.000 0.056
#> SRR2431350 3 0.2351 0.882 0.000 0.000 0.896 0.016 0.088
#> SRR2431349 3 0.1410 0.880 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431348 3 0.2249 0.881 0.000 0.000 0.896 0.008 0.096
#> SRR2431347 3 0.4506 0.447 0.000 0.000 0.676 0.296 0.028
#> SRR2431346 4 0.4557 0.287 0.000 0.000 0.404 0.584 0.012
#> SRR2431345 3 0.1410 0.880 0.000 0.000 0.940 0.000 0.060
#> SRR2431344 4 0.0404 0.914 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
#> SRR2431343 4 0.0404 0.914 0.000 0.000 0.000 0.988 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 4 0.4135 0.175 0.404 0 0.000 0.584 0.004 0.008
#> SRR2431453 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0458 0.966 0.984 0 0.000 0.016 0.000 0.000
#> SRR2431452 4 0.0146 0.900 0.000 0 0.004 0.996 0.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 4 0.0260 0.899 0.000 0 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 6 0.2969 0.566 0.224 0 0.000 0.000 0.000 0.776
#> SRR2431439 4 0.2912 0.603 0.216 0 0.000 0.784 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 4 0.0363 0.896 0.000 0 0.012 0.988 0.000 0.000
#> SRR2431435 4 0.0603 0.892 0.004 0 0.000 0.980 0.000 0.016
#> SRR2431434 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.1168 0.935 0.956 0 0.000 0.028 0.000 0.016
#> SRR2431432 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 6 0.3161 0.546 0.008 0 0.000 0.216 0.000 0.776
#> SRR2431430 1 0.3151 0.605 0.748 0 0.000 0.000 0.000 0.252
#> SRR2431429 1 0.0000 0.986 1.000 0 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 6 0.2969 0.566 0.224 0 0.000 0.000 0.000 0.776
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.2704 0.000 0.000 0 0.016 0.000 0.844 0.140
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.0547 0.888 0.020 0 0.000 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.2462 0.846 0.000 0 0.860 0.004 0.132 0.004
#> SRR2431378 4 0.0363 0.898 0.000 0 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431376 4 0.0363 0.898 0.000 0 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431377 4 0.0363 0.898 0.000 0 0.000 0.988 0.012 0.000
#> SRR2431375 3 0.2060 0.834 0.000 0 0.900 0.000 0.016 0.084
#> SRR2431374 4 0.0547 0.888 0.020 0 0.000 0.980 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.1269 0.850 0.000 0 0.956 0.020 0.012 0.012
#> SRR2431371 4 0.1003 0.883 0.000 0 0.020 0.964 0.016 0.000
#> SRR2431373 3 0.2695 0.844 0.000 0 0.844 0.004 0.144 0.008
#> SRR2431370 3 0.3025 0.833 0.000 0 0.820 0.024 0.156 0.000
#> SRR2431369 4 0.0260 0.899 0.000 0 0.000 0.992 0.008 0.000
#> SRR2431368 3 0.2945 0.835 0.000 0 0.824 0.020 0.156 0.000
#> SRR2431367 3 0.2945 0.835 0.000 0 0.824 0.020 0.156 0.000
#> SRR2431366 4 0.0000 0.900 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431365 4 0.0000 0.900 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431364 3 0.3055 0.847 0.000 0 0.840 0.000 0.096 0.064
#> SRR2431363 3 0.2060 0.834 0.000 0 0.900 0.000 0.016 0.084
#> SRR2431361 4 0.3695 0.589 0.000 0 0.244 0.732 0.024 0.000
#> SRR2431362 3 0.0622 0.852 0.000 0 0.980 0.000 0.008 0.012
#> SRR2431360 3 0.1644 0.840 0.000 0 0.920 0.000 0.004 0.076
#> SRR2431359 4 0.2201 0.818 0.000 0 0.076 0.896 0.028 0.000
#> SRR2431358 4 0.0547 0.892 0.000 0 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431357 4 0.0000 0.900 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431355 4 0.0000 0.900 0.000 0 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431356 3 0.3025 0.833 0.000 0 0.820 0.024 0.156 0.000
#> SRR2431354 3 0.2060 0.834 0.000 0 0.900 0.000 0.016 0.084
#> SRR2431353 4 0.0146 0.899 0.000 0 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431352 4 0.0547 0.892 0.000 0 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431351 3 0.1951 0.837 0.000 0 0.908 0.000 0.016 0.076
#> SRR2431350 3 0.2886 0.842 0.000 0 0.836 0.016 0.144 0.004
#> SRR2431349 3 0.2060 0.834 0.000 0 0.900 0.000 0.016 0.084
#> SRR2431348 3 0.2821 0.838 0.000 0 0.832 0.016 0.152 0.000
#> SRR2431347 3 0.4736 0.453 0.000 0 0.636 0.304 0.048 0.012
#> SRR2431346 4 0.4326 0.262 0.000 0 0.404 0.572 0.024 0.000
#> SRR2431345 3 0.2060 0.834 0.000 0 0.900 0.000 0.016 0.084
#> SRR2431344 4 0.0547 0.892 0.000 0 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431343 6 0.2969 0.532 0.000 0 0.000 0.224 0.000 0.776
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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'mclust' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 4.
#>
#> Following methods can be applied to this 'ConsensusPartition' object:
#> [1] "cola_report" "collect_classes" "collect_plots"
#> [4] "collect_stats" "colnames" "compare_signatures"
#> [7] "consensus_heatmap" "dimension_reduction" "functional_enrichment"
#> [10] "get_anno_col" "get_anno" "get_classes"
#> [13] "get_consensus" "get_matrix" "get_membership"
#> [16] "get_param" "get_signatures" "get_stats"
#> [19] "is_best_k" "is_stable_k" "membership_heatmap"
#> [22] "ncol" "nrow" "plot_ecdf"
#> [25] "rownames" "select_partition_number" "show"
#> [28] "suggest_best_k" "test_to_known_factors"
collect_plots() function collects all the plots made from res for all k (number of partitions)
into one single page to provide an easy and fast comparison between different k.
collect_plots(res)
The plots are:
k and the heatmap of
predicted classes for each k.k.k.k.All the plots in panels can be made by individual functions and they are plotted later in this section.
select_partition_number() produces several plots showing different
statistics for choosing “optimized” k. There are following statistics:
k;k, the area increased is defined as \(A_k - A_{k-1}\).The detailed explanations of these statistics can be found in the cola vignette.
Generally speaking, lower PAC score, higher mean silhouette score or higher
concordance corresponds to better partition. Rand index and Jaccard index
measure how similar the current partition is compared to partition with k-1.
If they are too similar, we won't accept k is better than k-1.
select_partition_number(res)
The numeric values for all these statistics can be obtained by get_stats().
get_stats(res)
#> k 1-PAC mean_silhouette concordance area_increased Rand Jaccard
#> 2 2 1.000 0.998 0.999 0.4762 0.525 0.525
#> 3 3 1.000 0.968 0.986 0.4032 0.807 0.633
#> 4 4 0.925 0.933 0.957 0.0606 0.956 0.868
#> 5 5 0.890 0.851 0.927 0.0333 0.990 0.966
#> 6 6 0.852 0.768 0.889 0.0458 0.958 0.851
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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 1 0.5059 0.874 0.888 0.112
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 1 0.0938 0.987 0.988 0.012
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
#> SRR2431343 1 0.0000 0.998 1.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 3), get_membership(res, k = 3))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3
#> SRR2431463 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 3 0.6062 0.424 0.384 0.000 0.616
#> SRR2431450 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 1.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 3 0.7284 0.464 0.044 0.336 0.620
#> SRR2431409 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 3 0.2339 0.914 0.048 0.012 0.940
#> SRR2431408 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.1289 0.966 0.032 0.968 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.999 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 3 0.0424 0.953 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431372 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 3 0.6168 0.350 0.412 0.000 0.588
#> SRR2431357 3 0.0237 0.955 0.004 0.000 0.996
#> SRR2431355 3 0.0424 0.953 0.008 0.000 0.992
#> SRR2431356 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 3 0.1289 0.935 0.032 0.000 0.968
#> SRR2431352 3 0.0592 0.950 0.012 0.000 0.988
#> SRR2431351 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 0.957 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 3 0.5497 0.609 0.292 0.000 0.708
#> SRR2431343 3 0.2165 0.907 0.064 0.000 0.936
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431458 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431455 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0921 0.971 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431453 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 4 0.5138 0.254 0.392 0.000 0.008 0.600
#> SRR2431450 1 0.1389 0.952 0.952 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431449 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431448 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.1022 0.969 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431443 1 0.0469 0.988 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431442 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431441 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431440 1 0.0817 0.975 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431439 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431437 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0469 0.986 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431435 1 0.0188 0.991 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431434 1 0.0336 0.991 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431433 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431432 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.993 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0188 0.992 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431429 1 0.0188 0.993 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431428 1 0.0336 0.991 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431427 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.3311 0.824 0.000 0.828 0.000 0.172
#> SRR2431420 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0188 0.969 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431417 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.2760 0.870 0.000 0.872 0.000 0.128
#> SRR2431412 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 4 0.5139 0.117 0.004 0.380 0.004 0.612
#> SRR2431409 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 4 0.2392 0.663 0.008 0.052 0.016 0.924
#> SRR2431408 2 0.0188 0.968 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431407 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.2530 0.884 0.000 0.888 0.000 0.112
#> SRR2431406 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0188 0.968 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.0336 0.966 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431401 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.4134 0.716 0.000 0.740 0.000 0.260
#> SRR2431395 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0188 0.969 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0336 0.966 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431387 2 0.3610 0.795 0.000 0.800 0.000 0.200
#> SRR2431386 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.4564 0.617 0.000 0.672 0.000 0.328
#> SRR2431383 2 0.3024 0.850 0.000 0.852 0.000 0.148
#> SRR2431384 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.971 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0188 0.968 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431379 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431376 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431377 3 0.2345 0.869 0.000 0.000 0.900 0.100
#> SRR2431375 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 4 0.4606 0.736 0.012 0.000 0.264 0.724
#> SRR2431372 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431373 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431368 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 3 0.3311 0.752 0.000 0.000 0.828 0.172
#> SRR2431365 3 0.1940 0.902 0.000 0.000 0.924 0.076
#> SRR2431364 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431362 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 3 0.0921 0.957 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431358 4 0.5938 0.647 0.232 0.000 0.092 0.676
#> SRR2431357 4 0.4594 0.723 0.008 0.000 0.280 0.712
#> SRR2431355 4 0.4621 0.718 0.008 0.000 0.284 0.708
#> SRR2431356 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 4 0.4868 0.742 0.024 0.000 0.256 0.720
#> SRR2431352 4 0.4690 0.728 0.012 0.000 0.276 0.712
#> SRR2431351 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 3 0.0188 0.981 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431345 3 0.0000 0.982 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 4 0.5657 0.724 0.120 0.000 0.160 0.720
#> SRR2431343 4 0.4868 0.742 0.024 0.000 0.256 0.720
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0898 0.9390 0.972 0.000 0.000 0.020 0.008
#> SRR2431462 1 0.0162 0.9412 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431461 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0162 0.9412 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431460 1 0.1557 0.9294 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431458 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.1484 0.9313 0.944 0.000 0.000 0.048 0.008
#> SRR2431455 1 0.1557 0.9294 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431456 1 0.0451 0.9413 0.988 0.000 0.000 0.008 0.004
#> SRR2431454 1 0.3992 0.6654 0.720 0.000 0.000 0.012 0.268
#> SRR2431453 1 0.0162 0.9412 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431451 1 0.0404 0.9371 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431452 5 0.4819 0.0885 0.252 0.000 0.008 0.044 0.696
#> SRR2431450 1 0.1557 0.9293 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431449 1 0.1502 0.9291 0.940 0.000 0.000 0.056 0.004
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0162 0.9412 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 1 0.4268 0.5385 0.648 0.000 0.000 0.008 0.344
#> SRR2431443 1 0.0955 0.9378 0.968 0.000 0.000 0.028 0.004
#> SRR2431442 1 0.1557 0.9294 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431441 1 0.1557 0.9294 0.940 0.000 0.000 0.052 0.008
#> SRR2431440 1 0.0865 0.9304 0.972 0.000 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431439 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0992 0.9384 0.968 0.000 0.000 0.024 0.008
#> SRR2431437 1 0.0162 0.9412 0.996 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431436 1 0.4201 0.5713 0.664 0.000 0.000 0.008 0.328
#> SRR2431435 1 0.2516 0.8358 0.860 0.000 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431434 1 0.1357 0.9317 0.948 0.000 0.000 0.048 0.004
#> SRR2431433 1 0.0324 0.9414 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.2605 0.8293 0.852 0.000 0.000 0.000 0.148
#> SRR2431430 1 0.0000 0.9411 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.1430 0.9301 0.944 0.000 0.000 0.052 0.004
#> SRR2431428 1 0.1430 0.9301 0.944 0.000 0.000 0.052 0.004
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.3143 0.7097 0.000 0.796 0.000 0.000 0.204
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.3336 0.6675 0.000 0.772 0.000 0.000 0.228
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.5288 0.3288 0.000 0.140 0.096 0.036 0.728
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 5 0.4815 -0.2633 0.000 0.008 0.008 0.480 0.504
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.2516 0.8018 0.000 0.860 0.000 0.000 0.140
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0162 0.9546 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.4219 0.1661 0.000 0.584 0.000 0.000 0.416
#> SRR2431395 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0162 0.9546 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431392 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0794 0.9321 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431387 2 0.3707 0.5565 0.000 0.716 0.000 0.000 0.284
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 5 0.4307 -0.0915 0.000 0.496 0.000 0.000 0.504
#> SRR2431383 2 0.3366 0.6605 0.000 0.768 0.000 0.000 0.232
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9580 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431378 3 0.3098 0.8582 0.000 0.000 0.836 0.148 0.016
#> SRR2431376 3 0.3183 0.8532 0.000 0.000 0.828 0.156 0.016
#> SRR2431377 3 0.4538 0.5835 0.000 0.000 0.620 0.364 0.016
#> SRR2431375 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431374 4 0.0609 0.8073 0.000 0.000 0.020 0.980 0.000
#> SRR2431372 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431371 3 0.3141 0.8558 0.000 0.000 0.832 0.152 0.016
#> SRR2431373 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.004 0.000
#> SRR2431370 3 0.2677 0.8738 0.000 0.000 0.872 0.112 0.016
#> SRR2431369 3 0.3183 0.8532 0.000 0.000 0.828 0.156 0.016
#> SRR2431368 3 0.0566 0.8955 0.000 0.000 0.984 0.012 0.004
#> SRR2431367 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431366 3 0.4551 0.5791 0.000 0.000 0.616 0.368 0.016
#> SRR2431365 3 0.4576 0.5618 0.000 0.000 0.608 0.376 0.016
#> SRR2431364 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431363 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431361 3 0.3011 0.8623 0.000 0.000 0.844 0.140 0.016
#> SRR2431362 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431360 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431359 3 0.3086 0.8418 0.000 0.000 0.816 0.180 0.004
#> SRR2431358 4 0.4084 0.3175 0.328 0.000 0.000 0.668 0.004
#> SRR2431357 4 0.1197 0.8203 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR2431355 4 0.1270 0.8158 0.000 0.000 0.052 0.948 0.000
#> SRR2431356 3 0.0000 0.8961 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431354 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431353 4 0.1357 0.8212 0.004 0.000 0.048 0.948 0.000
#> SRR2431352 4 0.1197 0.8203 0.000 0.000 0.048 0.952 0.000
#> SRR2431351 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431350 3 0.2293 0.8820 0.000 0.000 0.900 0.084 0.016
#> SRR2431349 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431348 3 0.1981 0.8864 0.000 0.000 0.920 0.064 0.016
#> SRR2431347 3 0.2873 0.8678 0.000 0.000 0.856 0.128 0.016
#> SRR2431346 3 0.2966 0.8643 0.000 0.000 0.848 0.136 0.016
#> SRR2431345 3 0.0162 0.8962 0.000 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431344 4 0.4584 0.5905 0.184 0.000 0.048 0.752 0.016
#> SRR2431343 4 0.1267 0.8066 0.012 0.000 0.024 0.960 0.004
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.0000 0.9177 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0146 0.9175 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431461 1 0.1152 0.9038 0.952 0.000 0.000 0.000 0.004 0.044
#> SRR2431459 1 0.0146 0.9175 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431460 1 0.0146 0.9173 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431458 1 0.2631 0.7309 0.820 0.000 0.000 0.000 0.000 0.180
#> SRR2431457 1 0.0000 0.9177 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0146 0.9173 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.0260 0.9159 0.992 0.000 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431454 6 0.3151 0.8293 0.252 0.000 0.000 0.000 0.000 0.748
#> SRR2431453 1 0.0146 0.9175 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431451 1 0.3592 0.3080 0.656 0.000 0.000 0.000 0.000 0.344
#> SRR2431452 6 0.4006 0.4308 0.052 0.000 0.000 0.004 0.200 0.744
#> SRR2431450 1 0.1204 0.8912 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431449 1 0.1082 0.8990 0.956 0.000 0.000 0.000 0.004 0.040
#> SRR2431448 1 0.1204 0.8921 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431446 1 0.1267 0.8912 0.940 0.000 0.000 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431447 1 0.2416 0.7775 0.844 0.000 0.000 0.000 0.000 0.156
#> SRR2431445 1 0.0146 0.9175 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 6 0.3572 0.8029 0.204 0.000 0.000 0.000 0.032 0.764
#> SRR2431443 1 0.1075 0.8987 0.952 0.000 0.000 0.000 0.000 0.048
#> SRR2431442 1 0.0000 0.9177 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.9177 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.3860 -0.2641 0.528 0.000 0.000 0.000 0.000 0.472
#> SRR2431439 1 0.0777 0.9146 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9177 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.1204 0.8914 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431436 6 0.3050 0.8271 0.236 0.000 0.000 0.000 0.000 0.764
#> SRR2431435 6 0.3390 0.7974 0.296 0.000 0.000 0.000 0.000 0.704
#> SRR2431434 1 0.0713 0.9112 0.972 0.000 0.000 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431433 1 0.0146 0.9171 0.996 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431432 1 0.1204 0.8920 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 0.056
#> SRR2431431 6 0.3823 0.5329 0.436 0.000 0.000 0.000 0.000 0.564
#> SRR2431430 1 0.2219 0.8059 0.864 0.000 0.000 0.000 0.000 0.136
#> SRR2431429 1 0.0632 0.9126 0.976 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431428 1 0.0865 0.9084 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431427 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.3592 0.4668 0.000 0.656 0.000 0.000 0.344 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.1267 0.8862 0.000 0.940 0.000 0.000 0.060 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0632 0.9089 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.3843 0.1304 0.000 0.548 0.000 0.000 0.452 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 5 0.2362 0.3171 0.000 0.000 0.000 0.004 0.860 0.136
#> SRR2431409 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431410 5 0.5903 -0.0701 0.008 0.000 0.000 0.412 0.424 0.156
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.3547 0.4818 0.000 0.668 0.000 0.000 0.332 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.1663 0.8643 0.000 0.912 0.000 0.000 0.088 0.000
#> SRR2431403 2 0.1007 0.8969 0.000 0.956 0.000 0.000 0.044 0.000
#> SRR2431402 2 0.2048 0.8361 0.000 0.880 0.000 0.000 0.120 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.1765 0.8590 0.000 0.904 0.000 0.000 0.096 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431396 5 0.3996 -0.1373 0.000 0.484 0.000 0.000 0.512 0.004
#> SRR2431395 2 0.0363 0.9151 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431394 2 0.0865 0.9019 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036 0.000
#> SRR2431393 2 0.2135 0.8315 0.000 0.872 0.000 0.000 0.128 0.000
#> SRR2431392 2 0.1910 0.8478 0.000 0.892 0.000 0.000 0.108 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.2416 0.7996 0.000 0.844 0.000 0.000 0.156 0.000
#> SRR2431387 2 0.3854 0.0733 0.000 0.536 0.000 0.000 0.464 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 5 0.2494 0.4460 0.000 0.120 0.000 0.000 0.864 0.016
#> SRR2431383 2 0.3851 0.0941 0.000 0.540 0.000 0.000 0.460 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 0.9205 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0363 0.9150 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 0.000
#> SRR2431379 3 0.0363 0.8074 0.000 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431378 3 0.4602 0.5003 0.000 0.000 0.572 0.384 0.000 0.044
#> SRR2431376 3 0.4634 0.4738 0.000 0.000 0.556 0.400 0.000 0.044
#> SRR2431377 4 0.2945 0.7201 0.000 0.000 0.156 0.824 0.000 0.020
#> SRR2431375 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431374 4 0.1219 0.8115 0.000 0.000 0.000 0.948 0.004 0.048
#> SRR2431372 3 0.0146 0.8077 0.000 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431371 3 0.4634 0.4738 0.000 0.000 0.556 0.400 0.000 0.044
#> SRR2431373 3 0.0622 0.8069 0.000 0.000 0.980 0.012 0.000 0.008
#> SRR2431370 3 0.3885 0.6897 0.000 0.000 0.736 0.220 0.000 0.044
#> SRR2431369 3 0.4641 0.4660 0.000 0.000 0.552 0.404 0.000 0.044
#> SRR2431368 3 0.1649 0.7969 0.000 0.000 0.932 0.032 0.000 0.036
#> SRR2431367 3 0.0260 0.8077 0.000 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431366 4 0.2790 0.7422 0.000 0.000 0.140 0.840 0.000 0.020
#> SRR2431365 4 0.2790 0.7429 0.000 0.000 0.140 0.840 0.000 0.020
#> SRR2431364 3 0.0632 0.8063 0.000 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431363 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431361 3 0.4634 0.4738 0.000 0.000 0.556 0.400 0.000 0.044
#> SRR2431362 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431360 3 0.0713 0.8058 0.000 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431359 3 0.4537 0.4573 0.000 0.000 0.552 0.412 0.000 0.036
#> SRR2431358 4 0.5173 0.2323 0.344 0.000 0.000 0.576 0.016 0.064
#> SRR2431357 4 0.0363 0.8268 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431355 4 0.0363 0.8268 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431356 3 0.0806 0.8056 0.000 0.000 0.972 0.008 0.000 0.020
#> SRR2431354 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431353 4 0.0363 0.8268 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431352 4 0.0363 0.8268 0.000 0.000 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431351 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431350 3 0.3229 0.7456 0.000 0.000 0.816 0.140 0.000 0.044
#> SRR2431349 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431348 3 0.2542 0.7768 0.000 0.000 0.876 0.080 0.000 0.044
#> SRR2431347 3 0.3964 0.6799 0.000 0.000 0.724 0.232 0.000 0.044
#> SRR2431346 3 0.4272 0.6244 0.000 0.000 0.668 0.288 0.000 0.044
#> SRR2431345 3 0.0937 0.8045 0.000 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431344 4 0.3108 0.6860 0.128 0.000 0.000 0.828 0.000 0.044
#> SRR2431343 4 0.0603 0.8241 0.004 0.000 0.000 0.980 0.000 0.016
Heatmaps for the consensus matrix. It visualizes the probability of two samples to be in a same group.
consensus_heatmap(res, k = 2)
consensus_heatmap(res, k = 3)
consensus_heatmap(res, k = 4)
consensus_heatmap(res, k = 5)
consensus_heatmap(res, k = 6)
Heatmaps for the membership of samples in all partitions to see how consistent they are:
membership_heatmap(res, k = 2)
membership_heatmap(res, k = 3)
membership_heatmap(res, k = 4)
membership_heatmap(res, k = 5)
membership_heatmap(res, k = 6)
As soon as we have had the classes for columns, we can look for signatures which are significantly different between classes which can be candidate marks for certain classes. Following are the heatmaps for signatures.
Signature heatmaps where rows are scaled:
get_signatures(res, k = 2)
get_signatures(res, k = 3)
get_signatures(res, k = 4)
get_signatures(res, k = 5)
get_signatures(res, k = 6)
Signature heatmaps where rows are not scaled:
get_signatures(res, k = 2, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 3, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 4, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 5, scale_rows = FALSE)
get_signatures(res, k = 6, scale_rows = FALSE)
Compare the overlap of signatures from different k:
compare_signatures(res)
get_signature() returns a data frame invisibly. TO get the list of signatures, the function
call should be assigned to a variable explicitly. In following code, if plot argument is set
to FALSE, no heatmap is plotted while only the differential analysis is performed.
# code only for demonstration
tb = get_signature(res, k = ..., plot = FALSE)
An example of the output of tb is:
#> which_row fdr mean_1 mean_2 scaled_mean_1 scaled_mean_2 km
#> 1 38 0.042760348 8.373488 9.131774 -0.5533452 0.5164555 1
#> 2 40 0.018707592 7.106213 8.469186 -0.6173731 0.5762149 1
#> 3 55 0.019134737 10.221463 11.207825 -0.6159697 0.5749050 1
#> 4 59 0.006059896 5.921854 7.869574 -0.6899429 0.6439467 1
#> 5 60 0.018055526 8.928898 10.211722 -0.6204761 0.5791110 1
#> 6 98 0.009384629 15.714769 14.887706 0.6635654 -0.6193277 2
...
The columns in tb are:
which_row: row indices corresponding to the input matrix.fdr: FDR for the differential test. mean_x: The mean value in group x.scaled_mean_x: The mean value in group x after rows are scaled.km: Row groups if k-means clustering is applied to rows.UMAP plot which shows how samples are separated.
dimension_reduction(res, k = 2, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 3, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 4, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 5, method = "UMAP")
dimension_reduction(res, k = 6, method = "UMAP")
Following heatmap shows how subgroups are split when increasing k:
collect_classes(res)
If matrix rows can be associated to genes, consider to use functional_enrichment(res,
...) to perform function enrichment for the signature genes. See this vignette for more detailed explanations.
The object with results only for a single top-value method and a single partition method can be extracted as:
res = res_list["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 10145 rows and 121 columns.
#> Top rows (1000, 2000, 3000, 4000, 5000) are extracted by 'ATC' method.
#> Subgroups are detected by 'NMF' method.
#> Performed in total 1250 partitions by row resampling.
#> Best k for subgroups seems to be 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 0.4831 0.517 0.517
#> 3 3 1.000 0.973 0.990 0.3673 0.812 0.640
#> 4 4 0.899 0.842 0.906 0.0529 0.947 0.848
#> 5 5 0.904 0.863 0.928 0.0404 0.956 0.860
#> 6 6 0.840 0.818 0.886 0.0300 0.995 0.982
suggest_best_k() suggests the best \(k\) based on these statistics. The rules are as follows:
suggest_best_k(res)
#> [1] 5
#> attr(,"optional")
#> [1] 2 3
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
#> SRR2431463 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431450 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431426 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431425 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431424 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431423 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431422 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431421 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431420 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431419 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431418 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431417 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431416 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431415 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431414 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431413 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431412 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431411 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431409 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431410 2 0.118 0.984 0.016 0.984
#> SRR2431408 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431407 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431405 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431406 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431404 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431403 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431402 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431401 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431400 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431399 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431398 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431397 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431396 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431395 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431394 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431393 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431392 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431391 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431390 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431389 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431388 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431387 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431386 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431385 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431383 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431384 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431382 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431381 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431380 2 0.000 1.000 0.000 1.000
#> SRR2431379 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431376 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431377 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431375 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431374 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431372 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431373 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431370 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431369 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431368 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431367 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431366 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431365 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431364 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431363 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431361 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431362 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431360 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431359 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431358 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431355 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431356 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431354 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431353 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431352 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431351 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431350 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431349 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431348 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431347 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431346 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431345 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431344 1 0.000 1.000 1.000 0.000
#> SRR2431343 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
#> SRR2431463 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431462 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431461 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431459 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431458 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431457 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431455 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431456 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431454 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431453 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431452 1 0.1163 0.945 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431450 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431449 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431448 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431447 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431444 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431443 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431442 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431441 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431440 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431439 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431438 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431436 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431435 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431433 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431432 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431430 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431429 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431428 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431427 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431426 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431425 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431424 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431421 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431419 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431417 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431414 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431413 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431412 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431409 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431410 1 0.6204 0.265 0.576 0.424 0.000
#> SRR2431408 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431406 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431404 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431403 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431402 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431400 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431399 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431396 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431395 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431394 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431393 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431391 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431390 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431388 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431387 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431386 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431383 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431384 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431382 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431381 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431380 2 0.0000 1.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431378 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431376 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431377 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431375 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431374 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431372 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431371 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431373 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431370 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431369 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431368 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431367 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431366 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431365 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431364 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431363 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431361 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431362 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431360 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431359 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431358 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431357 1 0.5706 0.535 0.680 0.000 0.320
#> SRR2431355 1 0.6274 0.179 0.544 0.000 0.456
#> SRR2431356 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431354 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431353 1 0.0424 0.964 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431352 1 0.0237 0.967 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431351 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431350 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431349 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431348 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431347 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431346 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431345 3 0.0000 1.000 0.000 0.000 1.000
#> SRR2431344 1 0.0424 0.964 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431343 1 0.0000 0.970 1.000 0.000 0.000
cbind(get_classes(res, k = 4), get_membership(res, k = 4))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4
#> SRR2431463 1 0.0188 0.9478 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431462 1 0.0188 0.9468 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431461 1 0.0188 0.9468 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431459 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431460 1 0.0469 0.9467 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431458 1 0.0592 0.9405 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431457 1 0.0469 0.9468 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431455 1 0.0188 0.9478 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431456 1 0.1867 0.8970 0.928 0.000 0.000 0.072
#> SRR2431454 1 0.0921 0.9305 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431453 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431451 1 0.0188 0.9468 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431452 1 0.1833 0.9041 0.944 0.000 0.032 0.024
#> SRR2431450 1 0.1637 0.9098 0.940 0.000 0.000 0.060
#> SRR2431449 1 0.0592 0.9451 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431448 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431446 1 0.0336 0.9451 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431447 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431445 1 0.0188 0.9468 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431444 1 0.0592 0.9448 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431443 1 0.0707 0.9431 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431442 1 0.0817 0.9410 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431441 1 0.0336 0.9475 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431440 1 0.0188 0.9468 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431439 1 0.2216 0.8724 0.908 0.000 0.000 0.092
#> SRR2431438 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431437 1 0.0592 0.9405 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431436 1 0.0817 0.9343 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431435 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431434 1 0.0921 0.9383 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431433 1 0.0592 0.9448 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431432 1 0.0000 0.9478 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431431 1 0.1211 0.9293 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431430 1 0.0336 0.9475 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431429 1 0.0469 0.9467 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431428 1 0.2408 0.8561 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431427 2 0.0188 0.9787 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431426 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431425 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431424 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431423 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431422 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431421 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431420 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431419 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431418 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431417 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431416 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431415 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431414 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431413 2 0.0469 0.9754 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431412 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431411 2 0.4804 0.5416 0.000 0.616 0.000 0.384
#> SRR2431409 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431410 2 0.6423 0.3547 0.084 0.580 0.000 0.336
#> SRR2431408 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431407 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431405 2 0.0592 0.9747 0.000 0.984 0.000 0.016
#> SRR2431406 2 0.0336 0.9773 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431404 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431403 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431402 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431401 2 0.0188 0.9786 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431400 2 0.0469 0.9761 0.000 0.988 0.000 0.012
#> SRR2431399 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431398 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431397 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431396 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431395 2 0.0188 0.9786 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431394 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431393 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431392 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431391 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431390 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431389 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431388 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431387 2 0.0707 0.9701 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431386 2 0.0000 0.9794 0.000 1.000 0.000 0.000
#> SRR2431385 2 0.0921 0.9640 0.000 0.972 0.000 0.028
#> SRR2431383 2 0.1302 0.9514 0.000 0.956 0.000 0.044
#> SRR2431384 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431382 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431381 2 0.0336 0.9776 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431380 2 0.0188 0.9789 0.000 0.996 0.000 0.004
#> SRR2431379 3 0.0000 0.8127 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431378 3 0.5150 0.2792 0.008 0.000 0.596 0.396
#> SRR2431376 3 0.5244 0.1458 0.008 0.000 0.556 0.436
#> SRR2431377 3 0.5007 0.3794 0.008 0.000 0.636 0.356
#> SRR2431375 3 0.1302 0.7954 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431374 4 0.6607 0.5723 0.400 0.000 0.084 0.516
#> SRR2431372 3 0.0000 0.8127 0.000 0.000 1.000 0.000
#> SRR2431371 3 0.4605 0.4644 0.000 0.000 0.664 0.336
#> SRR2431373 3 0.2647 0.7766 0.000 0.000 0.880 0.120
#> SRR2431370 3 0.2921 0.7611 0.000 0.000 0.860 0.140
#> SRR2431369 4 0.5296 -0.0339 0.008 0.000 0.492 0.500
#> SRR2431368 3 0.3764 0.6776 0.000 0.000 0.784 0.216
#> SRR2431367 3 0.0188 0.8131 0.000 0.000 0.996 0.004
#> SRR2431366 4 0.5678 0.1249 0.024 0.000 0.452 0.524
#> SRR2431365 3 0.5576 0.0485 0.020 0.000 0.536 0.444
#> SRR2431364 3 0.0592 0.8092 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431363 3 0.2589 0.7429 0.000 0.000 0.884 0.116
#> SRR2431361 3 0.3266 0.7335 0.000 0.000 0.832 0.168
#> SRR2431362 3 0.0592 0.8092 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431360 3 0.0592 0.8093 0.000 0.000 0.984 0.016
#> SRR2431359 3 0.2868 0.7647 0.000 0.000 0.864 0.136
#> SRR2431358 1 0.4948 -0.1036 0.560 0.000 0.000 0.440
#> SRR2431357 4 0.7169 0.5326 0.152 0.000 0.332 0.516
#> SRR2431355 4 0.7597 0.6031 0.224 0.000 0.308 0.468
#> SRR2431356 3 0.0817 0.8129 0.000 0.000 0.976 0.024
#> SRR2431354 3 0.2216 0.7623 0.000 0.000 0.908 0.092
#> SRR2431353 4 0.7106 0.6942 0.324 0.000 0.148 0.528
#> SRR2431352 4 0.6961 0.6934 0.316 0.000 0.136 0.548
#> SRR2431351 3 0.0921 0.8039 0.000 0.000 0.972 0.028
#> SRR2431350 3 0.1792 0.8029 0.000 0.000 0.932 0.068
#> SRR2431349 3 0.2647 0.7381 0.000 0.000 0.880 0.120
#> SRR2431348 3 0.1211 0.8114 0.000 0.000 0.960 0.040
#> SRR2431347 3 0.2149 0.7944 0.000 0.000 0.912 0.088
#> SRR2431346 3 0.1302 0.8105 0.000 0.000 0.956 0.044
#> SRR2431345 3 0.2345 0.7553 0.000 0.000 0.900 0.100
#> SRR2431344 1 0.5543 0.1015 0.612 0.000 0.028 0.360
#> SRR2431343 4 0.6635 0.5955 0.388 0.000 0.088 0.524
cbind(get_classes(res, k = 5), get_membership(res, k = 5))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5
#> SRR2431463 1 0.0807 0.9584 0.976 0.000 0.000 0.012 0.012
#> SRR2431462 1 0.0771 0.9581 0.976 0.000 0.000 0.004 0.020
#> SRR2431461 1 0.0566 0.9586 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431459 1 0.0290 0.9577 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431460 1 0.0912 0.9587 0.972 0.000 0.000 0.016 0.012
#> SRR2431458 1 0.0290 0.9574 0.992 0.000 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431457 1 0.0671 0.9603 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431455 1 0.0912 0.9586 0.972 0.000 0.000 0.012 0.016
#> SRR2431456 1 0.2519 0.9087 0.884 0.000 0.000 0.100 0.016
#> SRR2431454 1 0.1299 0.9478 0.960 0.000 0.008 0.012 0.020
#> SRR2431453 1 0.0771 0.9591 0.976 0.000 0.000 0.020 0.004
#> SRR2431451 1 0.0898 0.9559 0.972 0.000 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431452 1 0.3488 0.8673 0.852 0.000 0.064 0.016 0.068
#> SRR2431450 1 0.2325 0.9297 0.904 0.000 0.000 0.068 0.028
#> SRR2431449 1 0.1106 0.9577 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431448 1 0.0579 0.9590 0.984 0.000 0.000 0.008 0.008
#> SRR2431446 1 0.0566 0.9573 0.984 0.000 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431447 1 0.0324 0.9580 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431445 1 0.0404 0.9581 0.988 0.000 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431444 1 0.2359 0.9304 0.904 0.000 0.000 0.036 0.060
#> SRR2431443 1 0.1364 0.9533 0.952 0.000 0.000 0.036 0.012
#> SRR2431442 1 0.1251 0.9555 0.956 0.000 0.000 0.036 0.008
#> SRR2431441 1 0.1082 0.9582 0.964 0.000 0.000 0.028 0.008
#> SRR2431440 1 0.2012 0.9364 0.920 0.000 0.000 0.020 0.060
#> SRR2431439 1 0.3141 0.8462 0.832 0.000 0.000 0.152 0.016
#> SRR2431438 1 0.0671 0.9596 0.980 0.000 0.000 0.016 0.004
#> SRR2431437 1 0.0162 0.9586 0.996 0.000 0.000 0.004 0.000
#> SRR2431436 1 0.1251 0.9490 0.956 0.000 0.000 0.008 0.036
#> SRR2431435 1 0.1281 0.9538 0.956 0.000 0.000 0.012 0.032
#> SRR2431434 1 0.1106 0.9577 0.964 0.000 0.000 0.024 0.012
#> SRR2431433 1 0.1741 0.9493 0.936 0.000 0.000 0.040 0.024
#> SRR2431432 1 0.0324 0.9586 0.992 0.000 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431431 1 0.3281 0.8842 0.848 0.000 0.000 0.092 0.060
#> SRR2431430 1 0.1493 0.9526 0.948 0.000 0.000 0.024 0.028
#> SRR2431429 1 0.1012 0.9594 0.968 0.000 0.000 0.020 0.012
#> SRR2431428 1 0.4062 0.7746 0.764 0.000 0.000 0.196 0.040
#> SRR2431427 2 0.0955 0.9547 0.000 0.968 0.000 0.004 0.028
#> SRR2431426 2 0.0404 0.9650 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431425 2 0.0451 0.9657 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431424 2 0.0162 0.9669 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431423 2 0.0566 0.9645 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431422 2 0.0794 0.9555 0.000 0.972 0.000 0.000 0.028
#> SRR2431421 2 0.0703 0.9591 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024
#> SRR2431420 2 0.0162 0.9674 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431419 2 0.0162 0.9667 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431418 2 0.0671 0.9632 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431417 2 0.0324 0.9662 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431416 2 0.0451 0.9653 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431415 2 0.0290 0.9671 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431414 2 0.0404 0.9649 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431413 2 0.0865 0.9578 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024
#> SRR2431412 2 0.0162 0.9670 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431411 5 0.3961 0.0000 0.000 0.248 0.016 0.000 0.736
#> SRR2431409 2 0.0290 0.9673 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431410 2 0.6418 -0.1533 0.020 0.548 0.000 0.304 0.128
#> SRR2431408 2 0.0324 0.9662 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431407 2 0.0609 0.9613 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431405 2 0.0671 0.9626 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431406 2 0.0609 0.9612 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431404 2 0.0162 0.9669 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431403 2 0.0671 0.9631 0.000 0.980 0.000 0.004 0.016
#> SRR2431402 2 0.0566 0.9667 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431401 2 0.0162 0.9667 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431400 2 0.0404 0.9649 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431399 2 0.1043 0.9447 0.000 0.960 0.000 0.000 0.040
#> SRR2431398 2 0.0162 0.9669 0.000 0.996 0.000 0.000 0.004
#> SRR2431397 2 0.0510 0.9656 0.000 0.984 0.000 0.000 0.016
#> SRR2431396 2 0.0880 0.9563 0.000 0.968 0.000 0.000 0.032
#> SRR2431395 2 0.0290 0.9669 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431394 2 0.0566 0.9645 0.000 0.984 0.000 0.004 0.012
#> SRR2431393 2 0.0609 0.9641 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431392 2 0.0963 0.9530 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431391 2 0.0290 0.9657 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431390 2 0.0404 0.9663 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012
#> SRR2431389 2 0.0451 0.9653 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431388 2 0.0963 0.9487 0.000 0.964 0.000 0.000 0.036
#> SRR2431387 2 0.1041 0.9507 0.000 0.964 0.000 0.004 0.032
#> SRR2431386 2 0.0290 0.9669 0.000 0.992 0.000 0.000 0.008
#> SRR2431385 2 0.2074 0.8564 0.000 0.896 0.000 0.000 0.104
#> SRR2431383 2 0.0898 0.9584 0.000 0.972 0.000 0.008 0.020
#> SRR2431384 2 0.0609 0.9645 0.000 0.980 0.000 0.000 0.020
#> SRR2431382 2 0.0451 0.9663 0.000 0.988 0.000 0.004 0.008
#> SRR2431381 2 0.0324 0.9662 0.000 0.992 0.000 0.004 0.004
#> SRR2431380 2 0.0000 0.9668 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000
#> SRR2431379 3 0.1043 0.8343 0.000 0.000 0.960 0.040 0.000
#> SRR2431378 4 0.2806 0.7663 0.000 0.000 0.152 0.844 0.004
#> SRR2431376 4 0.2629 0.7785 0.000 0.000 0.136 0.860 0.004
#> SRR2431377 4 0.3305 0.6735 0.000 0.000 0.224 0.776 0.000
#> SRR2431375 3 0.0912 0.8316 0.000 0.000 0.972 0.016 0.012
#> SRR2431374 4 0.1357 0.7971 0.048 0.000 0.000 0.948 0.004
#> SRR2431372 3 0.1430 0.8333 0.000 0.000 0.944 0.052 0.004
#> SRR2431371 4 0.3508 0.6237 0.000 0.000 0.252 0.748 0.000
#> SRR2431373 3 0.4088 0.5228 0.000 0.000 0.632 0.368 0.000
#> SRR2431370 3 0.4219 0.4074 0.000 0.000 0.584 0.416 0.000
#> SRR2431369 4 0.2488 0.7863 0.000 0.000 0.124 0.872 0.004
#> SRR2431368 4 0.4538 -0.0127 0.000 0.000 0.452 0.540 0.008
#> SRR2431367 3 0.1197 0.8340 0.000 0.000 0.952 0.048 0.000
#> SRR2431366 4 0.1341 0.8170 0.000 0.000 0.056 0.944 0.000
#> SRR2431365 4 0.1608 0.8152 0.000 0.000 0.072 0.928 0.000
#> SRR2431364 3 0.0798 0.8319 0.000 0.000 0.976 0.016 0.008
#> SRR2431363 3 0.0609 0.8210 0.000 0.000 0.980 0.000 0.020
#> SRR2431361 3 0.4449 0.1869 0.000 0.000 0.512 0.484 0.004
#> SRR2431362 3 0.1041 0.8347 0.000 0.000 0.964 0.032 0.004
#> SRR2431360 3 0.1117 0.8317 0.000 0.000 0.964 0.020 0.016
#> SRR2431359 3 0.3913 0.6083 0.000 0.000 0.676 0.324 0.000
#> SRR2431358 4 0.3621 0.6220 0.192 0.000 0.000 0.788 0.020
#> SRR2431357 4 0.1372 0.8163 0.016 0.000 0.024 0.956 0.004
#> SRR2431355 4 0.1626 0.8232 0.016 0.000 0.044 0.940 0.000
#> SRR2431356 3 0.2230 0.8092 0.000 0.000 0.884 0.116 0.000
#> SRR2431354 3 0.0290 0.8248 0.000 0.000 0.992 0.000 0.008
#> SRR2431353 4 0.1704 0.7845 0.068 0.000 0.000 0.928 0.004
#> SRR2431352 4 0.0955 0.8015 0.028 0.000 0.000 0.968 0.004
#> SRR2431351 3 0.0771 0.8327 0.000 0.000 0.976 0.020 0.004
#> SRR2431350 3 0.3636 0.6767 0.000 0.000 0.728 0.272 0.000
#> SRR2431349 3 0.0798 0.8211 0.000 0.000 0.976 0.008 0.016
#> SRR2431348 3 0.2891 0.7739 0.000 0.000 0.824 0.176 0.000
#> SRR2431347 3 0.4060 0.5436 0.000 0.000 0.640 0.360 0.000
#> SRR2431346 3 0.2813 0.7805 0.000 0.000 0.832 0.168 0.000
#> SRR2431345 3 0.0451 0.8219 0.000 0.000 0.988 0.004 0.008
#> SRR2431344 4 0.4022 0.6214 0.196 0.000 0.008 0.772 0.024
#> SRR2431343 4 0.1364 0.8000 0.036 0.000 0.000 0.952 0.012
cbind(get_classes(res, k = 6), get_membership(res, k = 6))
#> class entropy silhouette p1 p2 p3 p4 p5 p6
#> SRR2431463 1 0.1700 0.876 0.916 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431462 1 0.1204 0.884 0.944 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431461 1 0.1349 0.887 0.940 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431459 1 0.0777 0.887 0.972 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431460 1 0.1753 0.878 0.912 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431458 1 0.0865 0.886 0.964 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431457 1 0.0858 0.887 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431455 1 0.1398 0.886 0.940 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR2431456 1 0.3481 0.840 0.804 0.000 0.000 0.072 0.000 NA
#> SRR2431454 1 0.2149 0.874 0.888 0.000 0.004 0.000 0.004 NA
#> SRR2431453 1 0.1265 0.890 0.948 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR2431451 1 0.2288 0.869 0.876 0.000 0.000 0.004 0.004 NA
#> SRR2431452 1 0.5284 0.583 0.596 0.000 0.096 0.000 0.012 NA
#> SRR2431450 1 0.3328 0.835 0.816 0.000 0.000 0.064 0.000 NA
#> SRR2431449 1 0.1895 0.885 0.912 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> SRR2431448 1 0.0858 0.887 0.968 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431446 1 0.1327 0.887 0.936 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431447 1 0.1349 0.886 0.940 0.000 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431445 1 0.1049 0.887 0.960 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR2431444 1 0.4452 0.751 0.696 0.000 0.000 0.032 0.024 NA
#> SRR2431443 1 0.2445 0.865 0.872 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> SRR2431442 1 0.2445 0.872 0.872 0.000 0.000 0.020 0.000 NA
#> SRR2431441 1 0.1265 0.887 0.948 0.000 0.000 0.008 0.000 NA
#> SRR2431440 1 0.3938 0.715 0.660 0.000 0.000 0.016 0.000 NA
#> SRR2431439 1 0.4450 0.783 0.732 0.000 0.000 0.128 0.008 NA
#> SRR2431438 1 0.0508 0.885 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431437 1 0.0937 0.888 0.960 0.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431436 1 0.2631 0.853 0.840 0.000 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431435 1 0.2810 0.852 0.832 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> SRR2431434 1 0.2009 0.877 0.904 0.000 0.000 0.008 0.004 NA
#> SRR2431433 1 0.3388 0.834 0.792 0.000 0.000 0.036 0.000 NA
#> SRR2431432 1 0.0508 0.886 0.984 0.000 0.000 0.004 0.000 NA
#> SRR2431431 1 0.5483 0.547 0.548 0.000 0.000 0.092 0.016 NA
#> SRR2431430 1 0.3311 0.820 0.780 0.000 0.000 0.012 0.004 NA
#> SRR2431429 1 0.2312 0.872 0.876 0.000 0.000 0.012 0.000 NA
#> SRR2431428 1 0.5627 0.515 0.536 0.000 0.000 0.156 0.004 NA
#> SRR2431427 2 0.1168 0.952 0.000 0.956 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431426 2 0.0717 0.956 0.000 0.976 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431425 2 0.0717 0.953 0.000 0.976 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431424 2 0.0291 0.956 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431423 2 0.1297 0.949 0.000 0.948 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431422 2 0.1003 0.953 0.000 0.964 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431421 2 0.1218 0.948 0.000 0.956 0.000 0.004 0.028 NA
#> SRR2431420 2 0.1168 0.951 0.000 0.956 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431419 2 0.0146 0.955 0.000 0.996 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431418 2 0.0806 0.955 0.000 0.972 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431417 2 0.0951 0.953 0.000 0.968 0.000 0.004 0.020 NA
#> SRR2431416 2 0.1225 0.950 0.000 0.952 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431415 2 0.0717 0.956 0.000 0.976 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431414 2 0.1088 0.951 0.000 0.960 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431413 2 0.2581 0.877 0.000 0.860 0.000 0.000 0.020 NA
#> SRR2431412 2 0.0405 0.955 0.000 0.988 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431411 5 0.1700 0.000 0.000 0.080 0.004 0.000 0.916 NA
#> SRR2431409 2 0.0622 0.954 0.000 0.980 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431410 2 0.7198 -0.254 0.036 0.424 0.000 0.248 0.032 NA
#> SRR2431408 2 0.0603 0.956 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431407 2 0.0520 0.956 0.000 0.984 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431405 2 0.2450 0.883 0.000 0.868 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431406 2 0.0508 0.956 0.000 0.984 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431404 2 0.0717 0.955 0.000 0.976 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431403 2 0.1092 0.953 0.000 0.960 0.000 0.000 0.020 NA
#> SRR2431402 2 0.0653 0.953 0.000 0.980 0.000 0.004 0.012 NA
#> SRR2431401 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431400 2 0.0622 0.955 0.000 0.980 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431399 2 0.0632 0.956 0.000 0.976 0.000 0.000 0.024 NA
#> SRR2431398 2 0.0363 0.956 0.000 0.988 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431397 2 0.1225 0.949 0.000 0.952 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431396 2 0.1225 0.947 0.000 0.952 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431395 2 0.0891 0.954 0.000 0.968 0.000 0.000 0.008 NA
#> SRR2431394 2 0.1625 0.938 0.000 0.928 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431393 2 0.1426 0.940 0.000 0.948 0.000 0.008 0.028 NA
#> SRR2431392 2 0.1036 0.949 0.000 0.964 0.000 0.004 0.024 NA
#> SRR2431391 2 0.0000 0.955 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 NA
#> SRR2431390 2 0.0820 0.954 0.000 0.972 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431389 2 0.0725 0.956 0.000 0.976 0.000 0.000 0.012 NA
#> SRR2431388 2 0.0777 0.953 0.000 0.972 0.000 0.004 0.024 NA
#> SRR2431387 2 0.1390 0.943 0.000 0.948 0.000 0.004 0.016 NA
#> SRR2431386 2 0.0291 0.955 0.000 0.992 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431385 2 0.2197 0.911 0.000 0.900 0.000 0.000 0.044 NA
#> SRR2431383 2 0.2715 0.877 0.000 0.860 0.000 0.004 0.024 NA
#> SRR2431384 2 0.1074 0.948 0.000 0.960 0.000 0.000 0.028 NA
#> SRR2431382 2 0.1391 0.947 0.000 0.944 0.000 0.000 0.016 NA
#> SRR2431381 2 0.0508 0.957 0.000 0.984 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431380 2 0.0603 0.957 0.000 0.980 0.000 0.000 0.004 NA
#> SRR2431379 3 0.1982 0.823 0.000 0.000 0.912 0.068 0.004 NA
#> SRR2431378 4 0.2623 0.758 0.000 0.000 0.132 0.852 0.000 NA
#> SRR2431376 4 0.2489 0.760 0.000 0.000 0.128 0.860 0.000 NA
#> SRR2431377 4 0.3081 0.668 0.000 0.000 0.220 0.776 0.000 NA
#> SRR2431375 3 0.1461 0.809 0.000 0.000 0.940 0.016 0.000 NA
#> SRR2431374 4 0.1176 0.766 0.024 0.000 0.000 0.956 0.000 NA
#> SRR2431372 3 0.3154 0.813 0.000 0.000 0.848 0.072 0.012 NA
#> SRR2431371 4 0.3368 0.644 0.000 0.000 0.232 0.756 0.000 NA
#> SRR2431373 3 0.4047 0.463 0.000 0.000 0.604 0.384 0.000 NA
#> SRR2431370 3 0.4212 0.329 0.000 0.000 0.560 0.424 0.000 NA
#> SRR2431369 4 0.2740 0.771 0.000 0.000 0.076 0.864 0.000 NA
#> SRR2431368 4 0.4550 0.112 0.000 0.000 0.420 0.544 0.000 NA
#> SRR2431367 3 0.2265 0.821 0.000 0.000 0.896 0.076 0.004 NA
#> SRR2431366 4 0.1408 0.782 0.000 0.000 0.036 0.944 0.000 NA
#> SRR2431365 4 0.1471 0.786 0.000 0.000 0.064 0.932 0.000 NA
#> SRR2431364 3 0.1261 0.817 0.000 0.000 0.952 0.024 0.000 NA
#> SRR2431363 3 0.1477 0.792 0.000 0.000 0.940 0.004 0.008 NA
#> SRR2431361 4 0.4487 0.122 0.000 0.000 0.420 0.552 0.004 NA
#> SRR2431362 3 0.1700 0.823 0.000 0.000 0.928 0.048 0.000 NA
#> SRR2431360 3 0.1426 0.819 0.000 0.000 0.948 0.028 0.008 NA
#> SRR2431359 3 0.4339 0.580 0.000 0.000 0.648 0.316 0.004 NA
#> SRR2431358 4 0.4382 0.566 0.092 0.000 0.000 0.740 0.012 NA
#> SRR2431357 4 0.1088 0.781 0.000 0.000 0.024 0.960 0.000 NA
#> SRR2431355 4 0.2339 0.767 0.012 0.000 0.020 0.896 0.000 NA
#> SRR2431356 3 0.2446 0.801 0.000 0.000 0.864 0.124 0.000 NA
#> SRR2431354 3 0.1219 0.795 0.000 0.000 0.948 0.000 0.004 NA
#> SRR2431353 4 0.1972 0.758 0.024 0.000 0.004 0.916 0.000 NA
#> SRR2431352 4 0.1578 0.759 0.012 0.000 0.000 0.936 0.004 NA
#> SRR2431351 3 0.1578 0.807 0.000 0.000 0.936 0.012 0.004 NA
#> SRR2431350 3 0.3575 0.649 0.000 0.000 0.708 0.284 0.000 NA
#> SRR2431349 3 0.1682 0.787 0.000 0.000 0.928 0.000 0.020 NA
#> SRR2431348 3 0.3596 0.716 0.000 0.000 0.748 0.232 0.004 NA
#> SRR2431347 3 0.4579 0.453 0.000 0.000 0.584 0.380 0.008 NA
#> SRR2431346 3 0.2859 0.783 0.000 0.000 0.828 0.156 0.000 NA
#> SRR2431345 3 0.1265 0.794 0.000 0.000 0.948 0.000 0.008 NA
#> SRR2431344 4 0.4550 0.592 0.100 0.000 0.008 0.728 0.004 NA
#> SRR2431343 4 0.3713 0.687 0.032 0.000 0.008 0.792 0.008 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