利用MATLAB实现聚类

一.数据基本信息
数据来源：GEO GSE62533 (CLL)
sample: 12
Sample info：from mononuclear cells from peripheral blood
CLL patients were treat by DMSO or BV6
case：control 3：3：3：3 treat 4h or 20h by DMSO(对照) or BV6(实验) (分别用DMSO和BV6治疗4h和20h)
Platform：GPL570
gene：20486
二．实验目的
基于物体的相似性将物体分成不同的组
三．实验项目

1. 相似性指标
2. 层次聚类(对样本)
   x为54675*12基因表达矩阵 原文件GSE62533.matrix.txt
   代码:
   y=x';
   y1=pdist(x','euclidean');#计算欧式距离
   z=linkage(y1);

3. K-均值聚类(对基因)
   代码:
   K-[idx,C]=kmeans(x,4); %分四类
   figure;
   plot(x(idx==1,1),x(idx==1,2),'r.','MarkerSize',12) %第一类
   hold on
   plot(x(idx==2,1),x(idx==2,2),'b.','MarkerSize',12) %第二类
   hold on
   plot(x(idx==3,1),x(idx==3,2),'g.','MarkerSize',12) %第三类
   hold on
   plot(x(idx==4,1),x(idx==4,2),'m.','MarkerSize',12) %第四类
   plot(C(:,1),C(:,2),'kx',...
   'MarkerSize',15,'LineWidth',3)
   legend('Cluster1','Cluster2','Cluster3','Cluster4',...
   'Location','NW') %图例
   title'Cluster Gene';
   四．实验结果
   层次聚类(Q型)

   
   image.png
   image.png
   

   K-均值聚类(R型)

   
   image.png