### R code from vignette source 'clValid.Rnw'

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### code chunk number 1: prelim
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options(prompt="R> ")
library("clValid")


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### code chunk number 2: mouse
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data(mouse)


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### code chunk number 3: internal
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express <- mouse[,c("M1","M2","M3","NC1","NC2","NC3")]
rownames(express) <- mouse$ID
intern <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
                  validation="internal")


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### code chunk number 4: clValid.Rnw:658-659
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summary(intern)


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### code chunk number 5: internPlot
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op <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(2,2),mar=c(4,4,3,1))
plot(intern, legend=FALSE)
plot(nClusters(intern),measures(intern,"Dunn")[,,1],type="n",axes=F,
        xlab="",ylab="")
legend("center", clusterMethods(intern), col=1:9, lty=1:9, pch=paste(1:9))
par(op)


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### code chunk number 6: clValid.Rnw:685-686
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op <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(2,2),mar=c(4,4,3,1))
plot(intern, legend=FALSE)
plot(nClusters(intern),measures(intern,"Dunn")[,,1],type="n",axes=F,
        xlab="",ylab="")
legend("center", clusterMethods(intern), col=1:9, lty=1:9, pch=paste(1:9))
par(op)


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### code chunk number 7: stability
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stab <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
                validation="stability")


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### code chunk number 8: optimal
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optimalScores(stab)


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### code chunk number 9: stabPlot
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par(mfrow=c(2,2),mar=c(4,4,3,1))
plot(stab, measure=c("APN","AD","ADM"),legend=FALSE)
plot(nClusters(stab),measures(stab,"APN")[,,1],type="n",axes=F,
        xlab="",ylab="")
legend("center", clusterMethods(stab), col=1:9, lty=1:9, pch=paste(1:9))
par(op)


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### code chunk number 10: clValid.Rnw:748-749
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par(mfrow=c(2,2),mar=c(4,4,3,1))
plot(stab, measure=c("APN","AD","ADM"),legend=FALSE)
plot(nClusters(stab),measures(stab,"APN")[,,1],type="n",axes=F,
        xlab="",ylab="")
legend("center", clusterMethods(stab), col=1:9, lty=1:9, pch=paste(1:9))
par(op)


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### code chunk number 11: biological
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fc <- tapply(rownames(express),mouse$FC, c)
fc <- fc[!names(fc)%in%c("EST","Unknown")]
bio <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
               validation="biological", annotation=fc)


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### code chunk number 12: readExternalBiological
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fc2 <- readAnnotationFile("fc.csv")
## bio.fc2 <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
##                    validation="biological", annotation=fc2)
## all.equal(measures(bio), measures(bio.fc2))


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### code chunk number 13: bioOptimal
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optimalScores(bio)


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### code chunk number 14: BHI
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plot(bio, measure="BHI", legendLoc="topleft")


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### code chunk number 15: BSI
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plot(bio, measure="BSI")


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### code chunk number 16: clValid.Rnw:845-846
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plot(bio, measure="BHI", legendLoc="topleft")


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### code chunk number 17: clValid.Rnw:855-856
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plot(bio, measure="BSI")


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### code chunk number 18: bioc
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if(require("Biobase", quietly = TRUE) && require("annotate", quietly = TRUE) && 
   require("GO.db", quietly = TRUE) && require("moe430a.db", quietly = TRUE)) {
  ## Need to know which affy chip was used in experiment
  ## affymetrix murine genome 430a genechip arrays
  bio2 <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
                  validation="biological",annotation="moe430a.db",GOcategory="all")
}



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### code chunk number 19: clValid.Rnw:904-905
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if(exists("bio2")) optimalScores(bio2)


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### code chunk number 20: BHI2 (eval = FALSE)
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## if(exists("bio2")) plot(bio2, measure="BHI", legendLoc="topleft")
## if(exists("bio2")) plot(bio2, measure="BSI")


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### code chunk number 21: biocDE (eval = FALSE)
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## if(require("Biobase", quietly = TRUE) && require("annotate", quietly = TRUE) && 
##    require("GO.db", quietly = TRUE) && require("moe430a.db", quietly = TRUE)) {
##   ## Need to know which affy chip was used in experiment
##   ## affymetrix murine genome 430a genechip arrays
##   bio2DE <- clValid(express, 2:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"),
##                   validation="biological",annotation="moe430a.db",GOcategory="all",
##                   dropEvidence="IEA")
##   optimalScores(bio2DE)
## }


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### code chunk number 22: RankAggreg
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result <- clValid(express, 4:6, clMethods=c("hierarchical","kmeans","pam"), 
                  validation=c("internal","stability"))
res <- getRanksWeights(result)


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### code chunk number 23: ranks
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print(res$ranks[,1:3], quote=FALSE)


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### code chunk number 24: RankAggreg
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if(require("RankAggreg")) {
  CEWS <- RankAggreg(x=res$ranks, k=5, weights=res$weights, seed=123, verbose=FALSE)
  CEWS
}


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### code chunk number 25: RankAggFig
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plot(CEWS)


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### code chunk number 26: RAFig
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plot(CEWS)


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### code chunk number 27: hierarchical
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hc <- clusters(bio,"hierarchical")


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### code chunk number 28: hplot
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mfc <- factor(mouse$FC, labels=c("Re","EST","GD","KP","Met","Mis","St","TF","U"))
tf.gd <- ifelse(mfc%in%c("GD","TF"),levels(mfc)[mfc],"")
plot(hc, labels=tf.gd, cex=0.7, hang=-1, main="Mouse Cluster Dendrogram")


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### code chunk number 29: clValid.Rnw:1099-1100
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mfc <- factor(mouse$FC, labels=c("Re","EST","GD","KP","Met","Mis","St","TF","U"))
tf.gd <- ifelse(mfc%in%c("GD","TF"),levels(mfc)[mfc],"")
plot(hc, labels=tf.gd, cex=0.7, hang=-1, main="Mouse Cluster Dendrogram")


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### code chunk number 30: twoClusters
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two <- cutree(hc,2)
xtabs(~mouse$FC + two)