ConsensusClusterPlus聚类分析时将distance定义为相关系数的代码

在使用ConsensusClusterPlus进行聚类分析时，可以将distance定义为相关系数。下面是一个示例代码：

library(ConsensusClusterPlus)

# 导入数据
data <- read.table("your_data.txt", header = TRUE)

# 计算相关系数矩阵
cor_matrix <- cor(data)

# 将相关系数矩阵作为输入进行聚类分析
result <- ConsensusClusterPlus(cor_matrix, distance = "correlation")

# 输出聚类结果
cluster <- result$consensusClass

# 打印每个样本的聚类标签
print(cluster)

在上面的代码中，我们首先导入数据，然后计算数据的相关系数矩阵。接下来，将相关系数矩阵作为输入传递给ConsensusClusterPlus函数，并设置distance参数为"correlation"，表示使用相关系数作为距离度量。最后，输出聚类结果并打印每个样本的聚类标签。

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据你的数据和具体需求进行适当的修改。