Cluster3.0层次聚类教程：安装与数据可视化

Cluster3.0是一款专门用于生物信息学数据分析的软件，它提供了一套完整的流程来执行聚类分析，包括层次聚类和结果可视化。本教程将指导你如何使用Cluster3.0进行层次聚类，并利用Treeview生成易于理解的图形。 首先，安装Cluster3.0和Treeview。Cluster3.0的安装非常简单，只需双击`clustersetup3.0.exe` 文件即可。而Treeview则需要将其复制到C:\ProgramFiles\StanfordUniversity目录下以便后续操作。 在Cluster3.0中进行聚类步骤如下： 1. 数据载入：打开软件后，点击`File`，选择要分析的txt文本数据，这是数据预处理的第一步。 2. 过滤数据：在数据预处理阶段，选择`%precent80`，这可能意味着筛选出数据集中占80%的变量或样本，有助于减少噪音并聚焦于关键信息。 3. 调整数据：对数据进行log转换和genemedian标准化，这些是常见的数据规范化方法，旨在减小数据分布的不均匀性，便于后续聚类算法的执行。 4. 选择聚类模式：在Cluster3.0中，可以选择Averagelinkage（平均链接）作为聚类方法，这是一种常用的凝聚聚类策略，通过计算样本间的平均距离来形成聚类。 完成聚类后，将生成中间文件如.cdt，这是进一步在Treeview中分析的基础。 接下来，在Treeview中进行可视化： 1. 启动Treeview：点击`LaunchJavaTreeView`以打开程序。 2. 导入数据：在Treeview中，选择`File`，导入之前Cluster3.0生成的.cdt文件，以便将聚类结果展示出来。 3. 设置图像参数：点击`Setting-PixelSetting`，调整图像的像素设置、对比度和颜色，确保图像清晰易读。 4. 导出图片：最后，进行图像导出。点击`Export`，选择`SaveTree Image`，设置输出选项，包括是否包含头信息，以及所需的图片大小和格式（如.ppm）。推荐使用Xnview.exe查看器打开导出的图片。 5. 导出colorbar：为了帮助理解颜色编码，还可以导出colorbar为.gif格式，方便读者理解不同颜色代表的聚类类别。 Cluster3.0和Treeview结合使用提供了强大的生物数据聚类和可视化工具，对于深入理解基因表达数据或蛋白质组学数据的内在结构具有重要作用。通过以上步骤，用户能够获得高质量的聚类结果和直观的图形表示，从而支持后续的数据解释和生物学研究。