hclust

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私は、2000個近くのサンプルを持つhclustツリーを持っています。私は適切な数のクラスターにカットし、樹形図をプロットしたいと思いますが、高さを終えて、個々のリーフまでずっとずっとクラスターをカットします。すべての作図ガイドは、すべての葉をクラスターで塗りつぶしたり、ボックスを描いたりすることについてのものですが、カットラインの下の葉を完全に外に出すようなものはありません。私の完全な樹形図は次

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'tree'の 'height'コンポーネントがソートされていません。cutreeのエラー

いくつかのグループ化をしようとしていますが、このエラーが発生しています。 library(stringdist) name <- c("luke,abcdef","luke,abcdeh","luke,abcdeg") a<-stringdistmatrix(name, method="jw") clusts <- hclust(a, method="ward.D2") しかし、私はそれ

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ベースを使用して樹形図のブランチを色分けする機能R

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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ANOSIM私がやりたい何

は、グループ化は、この例のコードと同様の方法で、互いに大きく異なっているかどうかを確認するために、いくつかの集合データで定義されたグループのANOSIMです： data(dune) data(dune.env) dune.dist <- vegdist(dune) attach(dune.env) dune.ano <- anosim(dune.dist, Management) sum

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カツトリーとクラスターブランチの相違

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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クラスタ階層およびネストされたクラスタ割り当ての取得

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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NbClustのエラー：クラスタに十分なオブジェクトがありません

RのNbClustメソッドを使用して、Manningという本のアプローチに従ったクラスター分析で最適なクラスター数を決定しようとしています。 hclustでエラー（MD、メソッド= "平均"）：はしかし、私はというエラーメッセージが表示されますクラスタへのn> = 2つのオブジェクトを持っている必要があります。 hclustメソッドが動作しているように見えますが。したがって、NbClustが

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ラベルに基づいた再配列と色の樹状図

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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セグメント化（セグメンテーション）とクラス（階層化クラスタリング）の違いは何ですか

私はRを使用して平均シフトセグメンテーションに取り組んでいます。私は今、混乱しています！私の最初の質問は、セグメンテーションファイル（各セグメントをスーパーピクセルとして定義する）をクラスタ化する方法と、次にオブジェクトの数とクラス数を定義する方法です。私がクラスタリングをするとき、1つのクラスにある多くの隣接セグメントがあるので、それらを数多くのセグメントとみなして1つのセグメントにすることはで

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SIMPROFに基づいて色付き/シンボルポイントを持つnmdsをプロットする方法

こんにちは、Rでブレイク - カーティスの相違性マトリックスにあるアセンブルデータのnmdsをプロットしようとしています。私はordielipse（）、ordihull（）ともhclstのcutreeによって作成されたグループの要因に基づいて色を（）を変更（）例えばヴィーガンパッケージ data(dune) Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray)