问题标签 [hclust]

如何将标签添加到 ggdendro 图？我通过阅读 ?dendro_data 意识到我应该使用调用“标签”，但找不到实际实现的示例。任何人都可以演示如何将叶子标签添加到下面的示例中。谢谢

我是 R 新手。我正在尝试做 hclust 并导出集群成员。我使用了以下内容。这是正确的还是有更好的方法？

谢谢R

我正在使用名为 的 R 包进行层次聚类，该包pvclust通过hclust合并引导来计算获得的聚类的显着性水平。

考虑以下具有 3 个维度和 10 个观察值的数据集：

当我hclust单独使用时，聚类对于欧几里得度量和相关度量都运行良好：

但是，当使用 each 设置时pvclust，如下所示：

...我收到以下错误：

• 欧几里得：Error in hclust(distance, method = method.hclust) : must have n >= 2 objects to cluster
• 相关性：Error in cor(x, method = "pearson", use = use.cor) : supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'。

请注意，距离是通过计算的，pvclust因此不需要事先计算距离。另请注意，hclust方法（平均值、中位数等）不会影响问题。

当我将数据集的维度增加到 4 时，pvclust现在运行良好。为什么我pvclust在 3 维及以下得到这些错误，但没有得到这些错误hclust？此外，当我使用 4 维以上的数据集时，为什么错误会消失？

我是 R 新手。我正在尝试在大约 50K 项上运行 hclust()。我有 10 列要比较和 50K 行数据。当我尝试分配距离矩阵时，我得到：“无法分配 5GB 的向量”。

这个有大小限制吗？如果是这样，我该如何去做这么大的事情？

编辑

我最终增加了 max.limit 并将机器的内存增加到 8GB，这似乎已经修复了它。

我正在尝试使用大数据制作树状图

我正在使用stats，phyclust库，

hclust工作正常，我可以绘制它并正确绘制它。在我使用该as.dendrogram功能后，它不会给我一个错误。但是当我要么：

• 尝试绘制它
• 用于dendrapply应用功能。

它说：

as.dendrogram 的问题是无法处理大型数据集（~30000）吗？如果是这样，是否有替代方案？

我正在尝试从hclust函数输出中绘制树状图。我希望树状图是水平排列的而不是默认的，可以通过（例如）

我尝试使用as.dendrogram()类似的功能，plot(as.dendrogram(hc.poi),horiz=TRUE)但结果没有有意义的标签：

如果我使用plot(hc.poi,labels=c(...))which is without the as.dendrogram()，我可以传递labels=参数，但现在树状图是垂直的而不是水平的。有没有办法同时水平排列树状图并分配用户指定的标签？谢谢！

更新：作为 USArrests 数据集的示例，假设我想使用州名称的前两个字母的缩写作为标签，以便我想以某种方式传递labs给绘图函数：

labs = substr(rownames(USArrests),1,2)

这使

当我在 R 中使用命令 hclust 绘制树状图时，我将 y 轴标记为高度。但是，我想用我的数据集中各组之间的相似度来标记这个轴，如下图所示。我怎样才能做到这一点？

这是一个最小的例子：

我发现能够使用与str.dendrogram. 我编写了自己的函数，这种方法很有效，但重复努力是没有意义的。那么，有人知道已经这样做的任何软件包吗？或者一种从任意嵌套列表轻松创建假树状图或 hclust 对象而无需实际聚类的方法？

谢谢。

将集群分配给 R 中的组的最简单方法是什么？使用的功能是：

hclust 和 cutree。

基本上，我想将在 cutree 下创建的集群之一分配给一个对象。

谢谢！

我想用 R 语言（编码）对我的数据（kmeans 或 hclust）进行聚类。我的数据是有序的，这意味着数据是李克特量表来衡量成本上升的原因（我有 41 个原因“变量”），范围从 1 到 5，其中 1 是无影响到 5 主要影响（我有大约 160观察“谁对原因进行排名”）......关于如何根据观察对 41 个原因进行聚类的任何帮助......我是否必须在聚类或任何有帮助的东西之前将比例转换为百分比或 z 分数...... .. 我真的需要你的帮助！！这是要使用的数据 https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AlrR2eXjV8nXdGtLdlYzVk01cE96Rzg2NzRpbEZjUFE&usp=sharing

我想根据观察中出现的相似性对变量（列）进行聚类……我遵循 statmethods.net/advstats/cluster.html 中的代码；但我无法根据观察中出现的相似性对变量（列）进行聚类，并且我遵循 mattpeeples.net/kmeans.html#help 上的工作；但我不知道他为什么将数据转换为百分比，然后转换为 Z-score 标准化。