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現在、階層クラスターを実行中です。私はFactoMineRを使用しました。これは、データ - > MFA-> HCPCという優れたデータ探索パイプラインのためです。答えを抽出したいときライブラリー（ape）を使用するためにHCPCオブジェクトをhclustに強制する
data("wine")
names(wine)
res<-MFA(wine,group = c(2,5,3,10,9,2),type=c("n",rep("s",5)),
ncp=5,name.group = c("orig","olf","vis","olfag","gust","ens"),
num.group.sup = c(1,6))
res.hcpc<-HCPC(res, nb.clust=0, consol=F, iter.max=10, min=3,
max=NULL, metric="euclidean", method="ward", order=TRUE,
graph.scale="sqrt-inertia", nb.par=5, graph=TRUE, proba=0.05,
cluster.CA="rows",kk=Inf)
#Now for some nice plots
plot(res.hcpc,draw.tree = T,choice = "tree")
plot(res.hcpc,draw.tree = T,choice = "bar")
これらは十分以上ですが、私はこれらの木を提示するために探しています。つまり、私はそれらを少し甘くしたいですlibrary(ape) - examples
問題はこれらの機能がhclustオブジェクトを必要とすることです。私が持っていた1つの選択肢は、MFAの結果を使用し、hclustオブジェクトを構築するためにの機能をres.hc<-hclust(dist(res$global.pca$ind$coord),method = "ward.D2")として使用することでした。
これはうまくいきますが、HCPCが与える情報ははるかに有益です（また、回答はhclustとは異なります）。したがって、私はHCPCオブジェクトで作業したいがhclustではなく、library(ape)の機能を使用できるようにしたい。 どうすればいいですか？HCPC〜hclust？ライブラリの
'？hclust'で[値]セクションはhclustオブジェクトを作る正確に何を伝え、例えば、 'h2 < - structure（list（merge = matrix（-c（1,3,2、-1）、2）、height = c（0,10）、orderのような穴を埋める必要があります。 = 1：3、labels = 1：3、dist.method = 'euclidean'、call = quote（hclust（dist、method = "ave"）））、class = 'hclust'）; plot（h2） ' – rawr
@rawr、私は' hclust'の構造を見てきました。私はこの仕事をどのようにして始めることができるかを考え始めるつもりです。非プログラミングのバックグラウンドから、私はR開発系統の良い人が 'FactoMineR'パッケージに含めることができる実行可能な機能を提供することを望んでいました。すなわち、必要に応じて正しい構造と使用法をcran –