dendextend

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    デンドログラムの順序と色を制御しようとしています。明らかに樹状図のポイントは類似性によって順序付けることですが、ブランチ内では意味をなす順序(アルファベット/数字)を設定したいと思います。 library(vegan) library(stats) x <-data.frame(data = c(1:10)) y = data.frame(type = c("A","B","C","A",

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    私はリーフとノードラベル(クラス= phylo、read.treeを使って読み込まれている)を持つ樹形図を持っています。これを樹状図クラスに変換した後、ノードラベルはもう存在しません。しかし、私はいくつかのノードの上にラベルを表示することによって(つまり、選択されたクラスターの上にNODE_1などの形式で)樹状図をプロットしたいと思います。 ノードラベルをdendrogramクラスに取得してプロッ

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    与えられた樹状図オブジェクト、指定された数のクラスターおよび色のベクトルに基づいて、樹枝状虫の枝を着色するためにR functionを書きたいと思います。 dendextendの代わりにbase Rを使用します。同様の質問へhttps://stackoverflow.com/a/18036096/7064628:この回答から正確なコード使用 上記のコードで # Generate data set

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    で樹形図内の指定したラベルの周りに四角形を描きます。 私は、あらかじめ定義されたクラスタの周りに四角形を描くことを除いて、私が望むすべてのことを行うことができました。 私のデータ(Barra_IBS_example.matrix)は 'pvclust'でクラスタ化されていますので、 'pvrect'はrectを正しい位置に描画しますが、ラベルをカットします(下の画像を参照)。 'rect.dend

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    私は、hclust {stats}の各hclustメソッドによって生成されたhclustツリーオブジェクトをプロットするためにR dendextendパッケージを使用しています。 "ward.D"、 "ward.D2"、 "single" "平均"(= UPGMA)、 "mcquitty"(= WPGMA)、 "中央値"(= WPGMC)または "重心"(= UPGMC) 私はmethod = "

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    私は、組成データの円形の樹状図をプロットしようとしています。次のコードを使用してください: library(dendextend) library(circlize) library(compositions) data("Hydrochem") hydro<-Hydrochem d <- dist(hydro[7:19], method="euclidean") hc <- hcl

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    私は4種類の遺伝子型に属するいくつかのマウスの1日の摂取量からなるデータセットを持っています。私は階層的なクラスター分析を使用して水分摂取のパターンに従ってこれらの動物を分類し、次にクラスターごとの平均水分摂取量を日ごとにプロットする縦グラフを作成するためのスクリプトを作成しようとしています。次のように私は最初の階層的クラスタクラスタを作成しています、ということについては : library("d

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    許容範囲のカットオフを与えられたdendrogramの枝を崩壊したいと思います。 私はdendextendのcollapse_branchexampleに従っています。 dendextendのexampleでdendrogramのとは異なり require(dendextend) dend <- iris[1:5,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram

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    現在、ドキュメントのトピックで階層を検討しています。最初のステップとして、私はドキュメントのベクトル表現を見つけ、その後、ドキュメントのトピック内にトピックがあるかどうかを判断するために階層的クラスタリングを使用します。少なくとも2%の元のデータを含むクラスター(ネストされたクラスター)のみを考えたい。これを達成するために、私はRを使用しています。 今、私はクラスタリング結果からクラスタ階層を効率

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    の樹状図名 私のデータセットから指定されたRownamesを使用して私の樹状図をラベル付けしようとしています。 次のコードを使用して、hybridHclustパッケージを使用しています。 サンプルテーブル(DATASET、私は適切なフォーマットを使用しています願っています) UID Condition1 Condition2 Condition3 1 Gene1 0.46 0.47 -0.02