Questo è il comando cluster3 che può essere eseguito nel provider di hosting gratuito OnWorks utilizzando una delle nostre molteplici workstation online gratuite come Ubuntu Online, Fedora Online, emulatore online Windows o emulatore online MAC OS
PROGRAMMA:
NOME
cluster3 — Clustering di Eisen di dati di microarray
SINOSSI
cluster3 [-f nome del file] [-l 0|1] [-u nome del lavoro] [-g [0..9]] [-e [0..9]] [-m [msca]] [-k
numero] [-s 0|1] [-x numero] [-y numero]
VERSIONI
-h--aiuto Mostra il riepilogo delle opzioni.
-f Nome del file
caricamento file
-u nome del lavoro
Ti permette di specificare un nome diverso per i file di output (l'impostazione predefinita è derivata
dal nome del file di input)
-l 0 | 1 Specifica se eseguire la trasformazione del registro dei dati (il valore predefinito è 0, nessuna trasformazione del registro)
-k numero Specifica se eseguire il clustering k-means invece del clustering gerarchico,
e il numero di cluster k da utilizzare (default: 0)
-x numero Specifica la dimensione orizzontale della griglia SOM (predefinito: 2)
-y numero Specifica la dimensione verticale della griglia SOM (predefinito: 1)
-s 0 | 1 Specifica se calcolare un SOM invece del clustering gerarchico
(predefinito: 0)
-v --versione
Mostra la versione del programma.
-g [0..9] Specifica la misura della distanza per il raggruppamento genico 0: Nessun raggruppamento genico 1:
Correlazione non centrata 2: Correlazione di Pearson 3: Correlazione non centrata, valore assoluto 4:
Correlazione di Pearson, valore assoluto 5: correlazione di rango di Spearman 6: tau di Kendall 7:
Distanza euclidea 8: Distanza euclidea sommata armonicamente 9: Distanza tra i blocchi urbani
(predefinito: 1)
-e [0..9] Specifica la misura della distanza per il clustering di microarray 0: Nessun clustering 1:
Correlazione non centrata 2: Correlazione di Pearson 3: Correlazione non centrata, valore assoluto 4:
Correlazione di Pearson, valore assoluto 5: correlazione di rango di Spearman 6: tau di Kendall 7:
Distanza euclidea 8: Distanza euclidea sommata armonicamente 9: Distanza tra i blocchi urbani
(predefinito: 0)
-m [msca] Specifica quale metodo di clustering gerarchico utilizzare m: Pairwise complete-
collegamento s: collegamento singolo a coppie c: collegamento baricentrico a coppie a: media a coppie-
collegamento (predefinito: m)
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