根据聚类分析的目的是分析患者表达亚型，应该将行作为样本、列作为基因进行分析。 在共识聚类中，我们通过对多次聚类结果进行集成来得到一个共识聚类结果。每次聚类实验的结果都是对样本进行分组，因此将行作为样本可以更直接地对患者进行聚类分析。 NMF聚类（Non-negative Matrix Factorization）是一种基于矩阵分解的聚类方法，它将数据矩阵分解为两个非负矩阵，其中一个矩阵代表样本的特征，另一个矩阵代表基因的贡献。因此，将行作为样本、列作为基因可以更好地应用NMF聚类方法。 K-means聚类是一种基于样本之间距离的聚类方法，通过计算样本之间的距离来将它们分组。将行作为样本、列作为基因可以更方便地计算样本之间的距离，并进行K-means聚类分析。 因此，为了分析患者表达亚型，应该将行作为样本、列作为基因进行共识聚类、NMF聚类和K-means聚类分析。