Consensus of clusters

El consenso corresponde a la frecuencia o probabilidad con que los grupos se mantiene durante un proceso de boostrap. En un inicio se construye una clasificacion jerarquica, mediante el calculo de la distancia entre individuos y el metodo de agrupamiento. Para estos proceimiento iniciales, R dispone de dos procedimientos dist() y hclust(), el primero construye la matriz de distancia de disimilaridad y el segundo con esta matriz realiza segun el metodo en agrupamiento jerarquico, que se muestra por lo general en un dendrograma.

El proceso de boostrap se aplica a las variables y no a los individuos. Cada individuo dispone del mismo tipo y numero de variables que permitiran construir siempre un dendrograma cada vez, permitiendo la contabilidad de grupos previamente obtenidos en un principio.

La funcion consensus() puede utilizar todos los metodos de distancia y agrupamiento que dispone R en sus funciones dist() y hclust().
Permite el control de duplicados, reproducibilidad del dendrograma, realizar cortes del dendrograma, modificar el estilo, forma y color del dendrograma
Ejemplos:

• Consenso  por defecto: métodos aplicados distancia binaria y método completo para el agrupamiento y 500 muestras boostrap
  .
  > library(agricolae)
  > data(markers)
  > output1<-consensus(markers)
  
  Duplicates: 6
  New data : 17 Records
  
  Consensus hclust
  
  Method distance: binary
  Method cluster : complete
  rows and cols : 17 27
  n-boostrap : 500
  Run time : 7.859 secs
  
  > names(output1)
  [1] "table.dend" "dendrogram" "duplicates"
  
  > output$duplicates
  duplicate unique
  17 OTU10 OTU6
  18 OTU12 OTU9
  20 OTU17 OTU16
  21 OTU18 OTU16
  22 OTU19 OTU16
  23 OTU21 OTU20
  

• Consenso  variando los parametros:
  > output2<-consensus(markers,nboot=1000, duplicate=FALSE)
  
  Consensus hclust
  
  Method distance: binary
  Method cluster : complete
  rows and cols : 23 27
  n-boostrap : 1000
  Run time : 21.203 secs
  
  > cons<-output2$table.dend
  > dend<-as.dendrogram(output2$dendrogram)
  > plot(dend)
  > text(cons[,3],cons[,4],cons[,5],col="red")
  
  
  > output3<-consensus(markers,nboot=1000, duplicate=TRUE) 
  
  Duplicates: 6
  New data : 17 Records
  
  Consensus hclust
  
  Method distance: binary
  Method cluster : complete
  rows and cols : 17 27
  n-boostrap : 1000
  Run time : 16.047 secs
  
  > cons<-output3$table.dend
  > dend<-as.dendrogram(output3$dendrogram)
  > plot(dend, type="t")
  > text(cons[,3],cons[,4],cons[,5],col="red",cex=1)
  
  
  
  > plot(dend,type="t",edgePar = list(lty=1:2, col=2:1))
  > text(cons[,3],cons[,4],cons[,5],col="blue",cex=1.5)
  
   

• Cortes a una altura: función hcut. Se puede utilizar cualquier output.
  
  > par(mfrow=c(2,2),mar=c(3,2,3,2),cex=0.6)
  > hcut(output3, h=0.4,group=1,cex.text=1.5,type="t",main="group 1")
  numbers
  1 3
  2 8
  3 1
  4 5
  > hcut(output3, h=0.4,group=2,cex.text=1.5,type="t",main="group 2")
  > hcut(output3, h=0.4,group=3,cex.text=1.5,type="t",main="group 3")
  > hcut(output3, h=0.4,group=4,cex.text=1.5,type="t",main="group 4")