聚類方法有很多，常用的有以下幾個：
下圖的例子展示的是，差異表達基因集的聚類熱圖。
多是基於 r 語言 heatmap.2 函式繪製(gplots 程式包)，該函式預設使用的聚類方法是計算歐式距離(euclidean distance)進行層次聚類(hierarchical cluster)。
這個圖的是什麼意思呢？我們來解釋一下。
每個小方格表示乙個基因，顏色則表示該基因的表達量；
每一行表示同乙個基因在不同樣本的表達情況；
每列表示乙個樣本中不同基因的表達情況；
上方的聚類是表示對來自不同樣本的聚類結果；
左側的樹狀圖是表示對來自不同樣本的不同基因的聚類分析結果。
什麼是距離？
首先，我們先明確下什麼是歐式距離(euclidean distance)：
歐式距離，也稱歐幾里得距離，是衡量多維空間的兩個點之間的絕對距離，
(1) 二維平面，兩點 a(x1,y1)，b(x2,y2) 歐式距離的計算公式為：
(2) 三維空間，歐式距離的計算公式為：
(3) n維空間，歐式距離的計算公式為：
那麼，體現在基因表達量的矩陣上，則如下：
(1) 首行為樣本名；
(2) 首列為基因名；
(3) 數字則為基因在相應樣本中的表達量(一般使用標準化後的表達量矩陣)
gene1 與 gene2 的歐式距離為：
gene1 與 gene3 的歐式距離為：
gene1 與 gene4 的歐式距離為：
聚類的過程
計算出所有基因兩兩之間的歐式距離之後，就可以進行聚類啦：
找出歐式距離最近的兩個基因首先形成一簇 cluster1。由於，gene1 與 gene2 的歐式距離要小於 gene1 與 gene3，gene4 的歐式距離，gene1 與 gene2 會形成一簇 cluster1；
將 cluster1 作為乙個整體，計算其與其他基因兩兩之間的歐式距離，並且尋找歐式距離最近的兩個基因(或者 cluster)形成新的 cluster2。例如，可算得 gene3 和 gene4 的歐式聚類也小於同其他基因的歐式距離，gene3 和 gene4 也會形成一簇 cluster2；
如此反覆，直到所有的聚類完成。
cluster 之間的聚類，則有3種方法：
r 語言中 hclust 函式的預設方法為最長距離法(complete-linkage)。
以上的聚類過程即稱之為層級聚類。
層級聚類一般伴隨著系統聚類圖，系統聚類圖分支的長短也體現 cluster 形成的早晚，分支越短，形成的越早，基因表達模式也越相近。
總結 聚類分析將基因劃分為不同的基因集合，用於反映不同實驗條件下樣品差異表達基因的變化模式。
功能相關的基因在相同條件下通常具有相似的表達模式，例如被共同的轉錄因子調控的基因，或其產物構成同乙個蛋白複合體的基因，或參與相同生物學過程的基因。對這些基因集進行分析往往可以獲得比單基因分析更為可靠的結果。
審稿：童蒙
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