问题标签 [dendrogram]

我使用以下代码在特定高度切割树状图。我遇到的问题是，当我切割树状图时，我无法弄清楚如何向节点添加标签。如何切割带有标签的树状图使用 R 程序？

我在 R 中使用具有树状图绘制功能的 ape（系统发育和进化分析）包。我使用以下命令读取 Newick 格式的数据，并使用 plot 函数绘制树状图：

由于数据集非常大，因此无法在树的较低级别看到任何细节。我只能看到黑色区域，但没有细节。我只能从顶部看到几个层次，然后看不到细节。

我想知道绘图功能是否有任何缩放功能。我尝试使用 xLim 和 yLim 来限制区域，但是，它们只是限制区域，并且不会缩放以使细节可见。缩放或在不缩放的情况下使细节可见将解决我的问题。

我也很高兴知道任何其他可以帮助我克服问题的包、功能或工具。

谢谢。

如何将树（这是我的 Java 程序的输出）转换为 R 中的树状图？

目前，我正在使用此处给出的建议将树转换为 Newick 格式。然后我使用apeR 中的包来读取 Newick 格式的树：

最后，我as.hclust在 R 中使用将树转换为树状图：

但是，树状图需要分支长度。尽管我插入了分支长度，但我收到一条错误消息，指出树不是超度量的：

as.hclust.phylo(gcPhylo) 中的错误：树不是超度量的

我想我在插入分支长度时做错了。

我还有其他方法可以遵循吗？或者如何在将树转换为 Newick 格式时插入分支长度？相等的分支长度会很好。

我有一个简单的二维数据集，我希望以凝聚的方式进行聚类（不知道要使用的最佳聚类数）。我能够成功地对数据进行聚类的唯一方法是给函数一个“maxclust”值。

为简单起见，假设这是我的数据集：

自然，我希望这些数据形成 2 个集群。我知道，如果我知道这一点，我只能说：

并找出哪些点属于每个集群，我可以说：

和

但是在不知道 2 个集群对于这个数据集来说是最佳的情况下，我如何对这些数据进行集群？

谢谢

我有一种情况，我正在用带有类标签的数据点绘制树状图。我希望看到凝聚聚类将具有相同标签的人组合在一起。对标签进行颜色编码可以很容易地阅读这样的树状图。有没有办法在 R 中使用 ggdendro 来实现这一点？

我正在使用 matlab 函数绘制树状图，如下所示

根据 MA​​TLAB 文档，返回的 h1 是树状图中线条的句柄向量。我不知道那是什么意思。就我而言，返回 h1 是

h1 =

174.0048

175.0043

如何使用这个向量？

在生成的树状图中，该列标记了距离截止值。有没有办法获取每个这些距离截止值的集群信息。具体来说，如何在 Matlab 或 R 中做到这一点？

我正在尝试在 R 中生成高分辨率树状图。

难点在于叶子节点有200多个，每个节点都用一个字符串来标识。我想确保这些字符串标签中的每一个在生成的（打印的）图中都是可读的。

还有就是我想把原来的x轴（对应叶子节点）切换到y轴，把原来的y轴切换到x轴。为了更清晰的演示目的，我想在图的顶部再添加一个 x 轴（对应于切换图中的距离信息）。如何在 R 中做到这一点？

我有一个通过运行创建的向量列表：

其中 document_list 是我正在分析的 Web 文档的集合。然后我执行层次聚类：

这会生成一个 ndarray，例如：

是否可以将此 ndarray 转换为可以传递给 ete2 Tree() 构造函数的 newick 字符串，以便我可以使用 ete2 提供的工具绘制和操作 newick 树？

尝试这样做是否有意义，如果没有，是否有另一种方法可以使用相同的数据和 ete2 生成树/树状图（我意识到还有其他可以绘制树状图的包，例如 dendropy 和 hcluster 本身但是更愿意使用 ete2 一样）？

谢谢！

我想编写代码来在 python 中绘制树状图。有没有一种简单的方法来解决它。

我编写了识别点数据集中的集群的代码，并希望生成一个树状图，显示每次迭代产生的集群数量

例如，当我在这个数据集上运行我的代码时，我在第一次迭代中得到 1 个集群

和 2 聚类第二次迭代

所以我想制作一些能说明这一点的东西。但真的不知道从哪里开始

每个点都有一个“标签”属性，它是每次迭代后该点所在的每个集群的列表。

即在这个例子中，一些点标签属性是[0,0]，其他的是[0,1]。所以如果我要使用 scipy dendrogram 我将如何从这个到链接格式