使用 seaborn clustermap 在层次聚类中提取聚类行

Question

我正在使用 seaborn.clustermap 中的层次聚类来聚类我的数据。这可以很好地在热图中很好地可视化集群。但是，现在我想提取分配给不同集群的所有行值。

这是我的数据的样子：

import pandas as pd

# load DataFrame 
df = pd.read_csv('expression_data.txt', sep='\t', index_col=0)

df 

    log_HU1         log_HU2
EEF1A1  13.439499   13.746856
HSPA8   13.169191   12.983910
FTH1    13.861164   13.511200
PABPC1  12.142340   11.885885
TFRC    11.261368   10.433607
RPL26   13.837205   13.934710
NPM1    12.381585   11.956855
RPS4X   13.359880   12.588574
EEF2    11.076926   11.379336
RPS11   13.212654   13.915813
RPS2    12.910164   13.009184
RPL11   13.498649   13.453234
CA1 9.060244    13.152061
RPS3    11.243343   11.431791
YBX1    12.135316   12.100374
ACTB    11.592359   12.108637
RPL4    12.168588   12.184330
HSP90AA1    10.776370   10.550427
HSP90AB1    11.200892   11.457365
NCL 11.366145   11.060236

然后我使用 seaborn 进行聚类如下：

fig = sns.clustermap(df)

这会产生以下集群图：

对于这个例子，我可以手动解释属于每个集群的值（例如，TFRC 和 HSP90AA1 集群）。但是，我计划对更大的数据集进行这些聚类分析。

所以我的问题是：有人知道如何获取属于每个集群的行值吗？

谢谢，

Answer 1

将 scipy.cluster.hierarchy 模块与 fcluster 一起使用允许集群检索：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import scipy.cluster.hierarchy as sch

df = pd.read_csv('expression_data.txt', sep='\t', index_col=0)

# retrieve clusters using fcluster 
d = sch.distance.pdist(df)
L = sch.linkage(d, method='complete')
# 0.2 can be modified to retrieve more stringent or relaxed clusters
clusters = sch.fcluster(L, 0.2*d.max(), 'distance')

# clusters indicices correspond to incides of original df
for i,cluster in enumerate(clusters):
    print(df.index[i], cluster)

输出：

EEF1A1 2
HSPA8 1
FTH1 2
PABPC1 3
TFRC 5
RPL26 2
NPM1 3
RPS4X 1
EEF2 4
RPS11 2
RPS2 1
RPL11 2
CA1 6
RPS3 4
YBX1 3
ACTB 3
RPL4 3
HSP90AA1 5
HSP90AB1 4
NCL 4