Hola Olivier,
Muchas gracias por mencionar la libreria pvclust. La revisaré a la mayor
brevedad.

Desafortunadamente no tengo un ejemplo de Filogenia que pueda enviar. Sin
embargo, lo que quiero hacer es muy similar a lo que en este tipo de
aplicaciones se realiza y en las que básicamente se realizan pruebas
estadísticas para determinar qué tan válidos son los clusters generados.

MEGA4 <http://www.megasoftware.net/index.html> es uno de los programas
utilizados para tal fin y es de dominio público. En particular

[1] --> Part IV: Evolutionary Analysis --> Statistical Test of a Tree
Obtained  --> Bootstrap tests

presenta una breve introducción de estas pruebas via bootstrap.

Agradeciendo tu ayuda y en espera de comentarios adicionales por parte de
otros R-help-es helpers,

Jorge

[1] http://www.megasoftware.net/WebHelp/helpfile.htm


2009/6/24 Olivier Nuñez <onunez@iberstat.es>

> Jorge,
>
> podrías dar un ejemplo concreto en Filogenia.
> No estoy seguro de entender la finalidad del bootstap que aparece en tu
> código.
> Intuyo que un análisis cluster jerárquico podría ser adecuado en este tipo
> de problema.
> Si es así el package pvclust debería serte de ayuda.
> Un saludo. Olivier
>
> -- ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez@iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 24/06/2009, a las 17:50, Jorge Ivan Velez escribió:
>
>  Buenos dias para todos,
>> Estoy trabajando en una aplicación que involucra análisis de clusters.
>> Básicamente el objetivo es determinar a qué cluster pertenece cada
>> observación de una matriz de datos "mydata" y luego generar muestras
>> aleatorias de los mismos datos para determinar la proporción de veces que
>> cada observación es clasificada en el cluster k.
>>
>> Este tipo de análisis es muy común en aplicaciones de Phylogeny <
>> http://en.wikipedia.org/wiki/Phylogeny>
>>
>> Suponiendo que el método de cluster a utilizar es fijo y que de alguna
>> manera se determinó que el número de clusters óptimo, conocen alguna
>> libreria en R que permita hacer lo que describo?
>>
>> Este es un ejemplo en R en el que utilizo ksmeans y 7 clusters
>>
>> # Data set
>> set.seed(123)
>> mydata <- matrix(rnorm(100*10), ncol=10)
>> colnames(mydata) <- paste('X', 1:10, sep="")
>> rownames(mydata) <- paste('s', 1:100, sep="")
>>
>> # Función para determinar el cluster al que
>> # pertenece cada muestra s_i
>> foo <- function(X, k = 7){
>>      x <- X[sample(nrow(X)),]
>>      rx <- rownames(x)
>>      cluster <- kmeans(x, k)$cluster
>>      names(cluster) <- rx
>>      cluster[rownames(X)]
>>         }
>>
>> # Repitiendo foo 1000 veces
>> N <- 1000
>> res <- replicate(N, foo(mydata))
>>
>> # Dandole un nuevo formato a la salida de res
>> grupos <- t(apply(res, 1, function(x){
>>              x <- factor(x, levels = 1:7)
>>              table(x)
>>               }
>>      )
>>  ) /1000
>> head(grupos)
>>
>> Al trabajar con datos completamente aleatorios, se espera que las
>> proporciones de los grupos sea similares. En este caso el valor cluster
>> donde la proporción es mayor puede ser obtenido como:
>>
>> apply(grupos, 1, which.max)
>>
>>
>> Muchas gracias,
>>
>> Jorge Ivan Velez
>>
>>        [[alternative HTML version deleted]]
>>
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>
>

	[[alternative HTML version deleted]]

