问题标签 [dendrogram]

我正在使用来自 Bioinformatics Toolbox（版本 3.7）的CLUSTERGRAM对象。MATLAB 版本 R2011a。

我想为clustergram获取行和列的排列向量，就像我可以使用树状图函数一样：

我发现 clustergram 和 dendrogram 的聚类不一样，很可能是由于优化的叶子排序计算（我不想禁用它）。

例如，对于来自的 clustergram：

（'average'并且'eucledian'是 clustergram 的默认方法）

向量（如附图所示）应为：

那么，如何以编程方式获取这些向量呢？有熟悉这个物体的吗？

有人可以提出一个好的选择吗？我知道我可以创建一个结合 imagesc 和 dendrogram 函数的类似图形，但是在 clustergram 中的叶子排序比在 dendrogram 中要好得多（最佳）。

我想从我已经聚集并保存在（离开）树中的对象中绘制树状图。我在 Java 中的 Cluster 对象可以用这些图片来表示。每个叶子包含一个对象，每个节点包含其子节点之间的距离。

现在，我想逐步绘制一个树状图，所以首先应该绘制对象 1 和 2，然后应该将对象 3 添加到其中。然后 5 和 6 一起等......直到一切都连接起来。我已经拥有所有工具来轻松绘制它，但我找不到正确穿过树的有效方法。

这应该是示例中到目前为止的结果（编辑：有一个错误，从 5 到 6 的距离现在看起来小于从 3 到 1&2 的距离，但在我的示例中并非如此！）：

有人对这种递归算法有一些提示吗？

对于大型数据集，我想在可以看到所有标签的树状图中调整 x 轴。例如，我在这里使用 iris 数据：

使用绘图功能后，树状图将是这样的：

那么，我将如何调整 x 轴，以便所有物种都清晰可见。

我知道树状图很受欢迎。但是，如果有大量的观察和类别，则很难遵循。但是有时我觉得应该有更好的方法来呈现同样的东西。我有一个想法，但不知道如何实现它。

考虑以下树状图。

可以像散点图一样绘制它。其中两点之间的距离用线绘制，而单独的簇（假定阈值）是彩色的，圆的大小由某个变量的值决定。

我想：

1. 删除一个子树，然后将一个新的子树合并到原始树状图中，使其与被删除的位置相同。
2. 或用另一个子树替换子树。

我知道merge()可以合并顶部的两个树状图。它是否也在指定节点合并它。如果有怎么办？如果没有，是否有另一种方法可以做到这一点？

我知道cut()将树状图切割成一定高度或特定数量的节点。但是如何让它只删除一个特定的子树呢？

子树的规范将是其中第一个节点的属性。例如attr(n,"attribute")== something，可以通过dendrapply().

这是如何制作树状图的示例代码。

- 注意：我发现了如何通过以下方式替换子树。

问题：

1) 它替换了它的姊妹子树而不是期望的那个。

2）原始树没有改变。

3）创建的新树“treeMerged2”只有添加的子树和姐妹子树，没有树的其余部分。

问题：

• 如何使输出成为其中包含新子树的原始树？

谢谢。

我正在尝试获取由蛋白质 dna 相互作用组成的数据集，对数据进行聚类并生成显示结果数据的热图，以使数据看起来与对角线上排列的聚类聚类。我能够对数据进行聚类并生成该数据的树状图，但是当我使用 R 中的热图函数生成数据的热图时，集群不可见。如果您查看前两张图像，一张是我能够生成的树状图，第二张是我能够生成的热图，第三张只是显示我期望结果的集群热图的示例粗略看。从比较第二张和第三张图像可以看出，很明显第三张图像中有簇，而第二张图像中没有。

这是我的数据集的链接：http: //pastebin.com/wQ9tYmjy

我能够对数据进行聚类并在 R 中生成一个就好了：

args <- commandArgs(TRUE);

matrix_a <- read.table(args[1], sep='\t', header=T, row.names=1);

location <- args[2];

matrix_d <- dist(matrix_a);

hc <- hclust(matrix_d,"average");

mypng <- function(filename = "mydefault.png") {

png(filename)

}

options(device = "mypng")

plot(hc);

我也可以生成热图：

matrix_a <- read.table("Arda_list.txt.binary.matrix.txt", sep='\t', header=T, row.names=1);

mtscaled <- as.matrix(scale(matrix_a))

heatmap(mtscaled, Colv=F, scale='none')

我试图关注克里斯托弗·巴雷的帖子： http ://digitheadslabnotebook.blogspot.com/2011/06/drawing-heatmaps-in-r.html ，但我错过了一些东西。任何想法，将不胜感激。我附上了我得到的热图的图像，以及树状图。图 3 取自 Christopher Bare 的帖子。谢谢

我正在使用dendrogramfromscipy来绘制层次聚类matplotlib，如下所示：

我的问题是：首先，为什么在mat这里1-mat给出相同的聚类？其次，我如何注释树的每个分支的dendrogram距离，以便可以比较节点对之间的距离？

最后似乎show_leaf_counts标志被忽略了，有没有办法打开它，以便显示每个类中的对象数量？谢谢。

我使用以下 R 代码生成带有基于 TraMineR 序列的标签的树状图（见附图）：

完整的代码（包括数据集）可以在这里找到。

与树状图以图形方式提供的信息一样，以文本和/或表格格式获取相同的信息会很方便。如果我调用对象 clusterward（由 agnes 创建）的任何方面，例如“order”或“merge”，我会使用数字而不是我从中获得的名称来标记所有内容colnames(twitter_sequences)。另外，我看不到如何输出在树状图中以图形方式表示的分组。

总结一下：如何获得文本/表格格式的集群输出，并使用 R 正确显示标签，理想情况下是使用 Traminer/集群库？

我有一种感觉，这是一个非常简单的问题，但我无法弄清楚。

我有一小部分轨迹，我正在尝试使用 scipi hcluster 对其进行聚类。

我在这方面取得了成功

但是我无法弄清楚如何将树状图分配的颜色映射回原始轨迹。树状图具有以下键 ['ivl', 'dcoord', 'leaves', 'color_list', 'icoord']。根据文档，'ivl' 是打印在图底部的一组标签，由于字体很小，这些标签无法阅读。

我试过以下

然而，这会爆炸，因为 color_list 中的颜色比 ivl 中的标签少一种。当我查看树状图时，我可以清楚地看到 2 个绿色、2 个红色、3 个洋红色等。但是树状图告诉我其他情况

所以最后我的问题。这个可怕的结构是什么？我如何真正获得树状图分配给每个轨迹的颜色？

我想为树状图上的站点添加符号到树状图反映变量的叶子，类似于以下内容：

感谢您提供有关如何解决此问题的任何建议

解决方案按照 Backlin 的有用建议，我使用以下解决方案