如何用excel 做聚类分析

excel没办法做，需要用spss来进行。

1选择“分析”--》“分类”--》“系统聚类”进入系统聚类设置选项卡。

2进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。

3根据spss输出的结果进行分析。

热图是很方便的数据可视化方法，很多情景下简单、实用。比如在拿到RNA-seq表达矩阵后大概看一个表达情况，而且可以做个聚类大体了解基因表达模式（当然样本多的时候可以选择WGCNA）。

得到的表就是在输入表的基础上排序加cluster信息。

导出基因顺序参考文章： >热图（Heatmap）：用颜色变化直观的表达数据之间差异的图，是对实验数据进行质制和差异数据的展现，是数据挖掘类文章的标配。

例如上图，每个小方格表示每个基因，其颜色表示该基因表达量大小，表达量越大颜色越深（红色为上调，蓝色为下调）。每行表示每个基因在不同样本中的表达量情况，每列表示每个样品中所有基因的表达量情况。上方树形图表示对来自不同实验分组的不同样品的聚类分析结果

聚类热图原理是将个体样品或者对象变量按相似程度距离远近划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。

阐述聚类分析的意义

与多元分析的其他方法相比，聚类分析是很粗糙的，理论尚不完善，但由于它成功地应用于心理、经济、社会、管理、医学、地质、生态、地震、气象、考古、企业决策等，因此成了多元分析的重要方法，统计包中都有丰富的软件，对数据进行聚类处理。

最近一直在学习转录组分析，在绘制差异表达基因热图的时候遇到了个坑？我发现的做出来的热图和别人不一样。如下图所示，图1是我的，图2是别人家的。

怎么解决呢？直接取对数吗？

如果对表达量去一下log10，发现10000变成了4，10变成了1，这样之前离散程度很大的数据就被集中了。

聚类分析中均一化是如何计算的？
表达矩阵每行数据的各个数值减去每行数据的均值，再除以每行数据的标准差。

详细的数据规范化（归一化）、及Z-score标准化可参考教程 >1、常规聚类过程：

（2）首先用dist()函数计算变量间距离

distr = dist(data, method=" ") 

其中method包括6种方法，表示不同的距离测度："euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" or "minkowski"。相应的意义自行查找。

（2）再用hclust()进行聚类

hcr = hclust(distr, method = “ ”) 

其中method包括7种方法，表示聚类的方法："ward", "single", "complete","average", "mcquitty", "median" or "centroid"。相应的意义自行查找。

（3）画图

plot(hcr, hang = -1,labels=NULL) 或者plot(hcr, hang = 01,labels=F)

hang 等于数值，表示标签与末端树杈之间的距离，

若是负数，则表示末端树杈长度是0，即标签对齐。

labels 表示标签，默认是NULL，表示变量原有名称。labels=F :表示不显示标签。

2、热图聚类过程：

（1）首先用dist()函数计算变量间距离

distr = dist(data, method=" ")

（2）用heatmap()函数进行热点图聚类

对于heatmap中具体参数，这里不做过多介绍，可在帮助文档中找说明。除此heatmap函数之外，gplots包中的heatmap2()函数，也可以做热点图聚类。

heatmap(asmatrix(distr))

3、多维标度和聚类的结果:

MDS方法对距离矩阵进行降维，用不同的颜色来表示聚类的结果。

distr = dist(data, method=" ")

hcr = hclust(distr)

#cutree函数提取每个样本所属的类别

result = cutree(hcr,k=4)

#cmdscale数据降维

temp = cmdscale(distr, k=2)

x = temp[,1]

y = temp[,2]

#作图

library（ggplot2）

p = ggplot(dataframe(x,y),aes(x,y))

p+geom_point(size=3,alpha=08,aes(colour = factor(result)))

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