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ggplot进行聚类分析

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绘图注意事项:ggplot2优化柱形图(添加误差线并比较差异分析ggplot2)Geom _ bar()常用作柱形图的基本绘图函数 。“数据和映射是ggplot的基础 ， ggplot2绘制KEGG富集散点图是KEGG富集分析结果的图形化显示 。
【ggplot进行聚类分析】
1、[R语言]Heatmap绘图经验总结这里生成了25个0到1之间的随机分布的随机数，其中行是样本，列是特征，如图:第一种方案绘制的热图需要Corrplot包的帮助，我们得到dat特征的相关系数矩阵，然后使用corrplot函数来画图 。在这个包的官方文档中 ， 有很多关于corrplot函数参数的描述，这里我给出几个常用的参数 。

椭圆、数字、阴影、颜色、饼图；Type表示相关系数矩阵的显示方式 ， 如只显示上三角、下三角或全部 。可选值为“满”、“上、下”；Tl.pos指定文本标签的位置(变量名) 。使用typefull时，默认标签位置在左上方(lt) ， 使用typelower时，默认标签在左上方和对角线(ld)，使用typeupper时，默认标签在上方和对角线，D表示对角线，N表示不添加文本标签；Diag表示对角线值，默认值为FALSECl.pos表示图例的位置 。

2、R数据科学(五定义概念:探索性数据分析(ExploratoryData Analysis，EDA) 。一般流程是:(1)对数据提问 。(2)对数据进行可视化、变换、建模 ， 然后找出问题的答案 。(3)利用上一步的结果提炼问题，提出新的问题 。要确定一个变量是分类变量还是连续变量，可以使用条形图:条形的高度表示每个x值中的观察次数 ， 可以使用dplyr::count()手动计算这些值:要检查连续变量的分布，可以使用直方图:可以通过组合dplyr::count()和ggplot2::cut_width()的函数来设置直方图中区间的宽度，从而手动计算结果 。该参数以X轴变量为单位进行测量 。

3、clustree: 聚类可视化利器我们知道研究问题时分组很重要 ， 只有分组才能讲故事 。比如两块田，一块施肥，一块不施肥，可以对比 。单细胞数据分析 is 聚类(聚类)中使用的数据分组技术，其中有很多悲欢离合，因为聚类是无监督的 ， 可以聚类成不同的层次 。第一时间-这也是单细胞数据的魅力分析:不同层次的聚类就像剥洋葱，剥下来 ， 也许你会泪流满面 。

从大多数单细胞分析进程来看，单细胞数据分析属于探索性数据分析 。因为他用的主要方法分析 ， 降维聚类 ， 都属于探索性数据分析 。这也解释了为什么目前大多数单细胞文章都是描述性的 。向国际同行报告我们所看到的 。一组细胞，有的人能看到十类(发现差异)，有的人只能看到两类差异 。这里的10和2点相当于我们所说的分辨率 。

在4、画图笔记: ggplot2优化柱形图(添加误差线、差异比较 分析ggplot 2中 ， 常用geom _ bar()作为直方图的基本绘制函数 。数据和映射是ggplot的基本参数、数据和映射 。Mapping:由aes函数指定，是审美属性的缩写 。但是字符串映射使用aes_string 。Aes:颜色(颜色或边框颜色、填充颜色和alpha透明度)形状(线型线型、尺寸点的大小或线宽和形状)位置(x ， 

Xmax，ymin，ymax，xend，yend)指定数据组和顺序的映射，另一个是字符串映射 。统计图是图形属性(颜色、形状、大小等)的映射 。)从数据到几何对象(点、线、条等) 。)." stat:"设置统计方法，有效值为count(默认值)和identity，其中count表示条形高度为变量个数，不能设置y值 。
5、 ggplot2绘制KEGG富集散点图散点图是KEGG浓缩分析结果的图形显示 。在该图中，KEGG的富集程度用richfactor、qvalue和该途径中富集的基因数来衡量 ， 其中富集因子是指差异表达基因中位于该途径中的基因数量与所有注释基因中位于该途径中的基因总数的比率 。富集系数越大，富集程度越大 。

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