PCA座標からヒートマップを作成するR

Question

ヒートマップを1つの変数に作成したいと考えています。しかし、私は行列形式で持っていません。私は各項目のPCA1とPCA2の座標を持っており、これからヒートマップを作成する方法を知りたいと思います。これは私のデータは、（クラスタがクラスタ分類を、意味のkです）

ID      PCA1    PCA2   cluster 
echocardiography  -0.88   0.87   9 
infarction    -0.18   0.57   7 
carotid    1.13    -0.80   2 
aorta     -0.03   -0.06   5 
myocardial    -0.72   -0.02   3 
hemorrhage    0.23    -0.67   5 

ので、基本的に、私は（おそらく使用してPCAが距離座標）することを示しているIDとのヒートマップを希望する各IDがどのように相関するように見えるものです。

ノート：ヒートマップは、（密度の熱プロット対）のようになります。ここでは

Answer 1

はpossibileソリューションです。それがあなたを助けることを願っています。

df <- structure(list(ID = structure(c(3L, 5L, 2L, 1L, 6L, 4L), .Label = c("aorta", 
"carotid", "echocardiography", "hemorrhage", "infarction", "myocardial" 
), class = "factor"), PCA1 = c(-0.88, -0.18, 1.13, -0.03, -0.72, 
0.23), PCA2 = c(0.87, 0.57, -0.8, -0.06, -0.02, -0.67), cluster = c(9L, 
7L, 2L, 5L, 3L, 5L)), .Names = c("ID", "PCA1", "PCA2", "cluster" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) 

# Define a distance function based on euclidean norm 
# calculated between PCA values of the i-th and j-th items 
dst <- Vectorize(function(i,j,dtset) sqrt(sum((dtset[i,2:3]-dtset[j,2:3])^2)), vectorize.args=c("i","j")) 

# Here is the distance between echocardiography and infarction 
dst(1,2,df) 
# [1] 0.7615773 
# This value is given by 
sqrt(sum((df[1,2:3] - df[2,2:3])^2)) 

# Calculate the distance matrix 
nr <- nrow(df) 
mtx <- outer(1:nr, 1:nr, "dst", dtset=df) 
colnames(mtx) <- rownames(mtx) <- df[,1] 

# Plot the heatmap using ggplot2 
library(reshape2) 
library(ggplot2) 
mtx.long <- melt(mtx) 
ggplot(mtx.long, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_tile()+xlab("")+ylab("")