嗨,所以我正在尝试绘制我的集合数据的 nmds,该集合数据位于 R 中的 bray-curtis 相异矩阵中。我已经能够应用 ordielipse()、ordihull(),甚至可以根据 cutree 创建的组因子更改颜色() 的 hclst()
例如,使用 vegan 包中的沙丘数据
data(dune)
Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray)
Dune.mds <- metaMDS(Dune, distance = "bray", k=2)
#hierarchical cluster
clua <- hclust(Dune.dis, "average")
plot(clua, hang = -1)
# set groupings
rect.hclust(clua, 4)
grp <- cutree(clua, 4)
#plot mds
plot(Dune.mds, display = "sites", type = "text", cex = 1.5)
#show groupings
ordielipse(Dune.mds, group = grp, border =1, col ="red", lwd = 3)
甚至只是通过cutree为点着色
colvec <- c("red2", "cyan", "deeppink3", "green3")
colvec[grp]
plot(Dune.mds, display = "sites", type = "text", cex = 1.5) #or use type = "points"
points(P4.mds, col = colvec[c2], bg =colvec[c2], pch=21)
然而,我真正想做的是使用 SIMPROF 函数,使用包“clustsig”,然后根据重要的分组为点着色——这更像是一种技术编码语言——我相信有一种方法可以创建一个字符串因素,但我相信有更有效的方法来做到这一点
到目前为止,这是我的代码:
simp <- simprof(Dune.dis, num.expected = 1000, num.simulated = 999, method.cluster = "average", method.distance = "braycurtis", alpha = 0.05, sample.orientation = "row")
#plot dendrogram
simprof.plot(simp, plot = TRUE)
现在我只是不确定下一步如何使用 SIMPROF 定义的分组来绘制 nmds - 我如何使 SIMPROF 结果成为一个因子字符串,而无需自己亲自输入它?
提前致谢。