问题标签 [hclust]

我正在对 x 和 y 是空间坐标的大型空间数据集进行聚类分析。我正在使用 hclust 和 dynamicTreeCut，然后为了表示我使用 ggplot 显示散点图。

但我无法正确可视化集群，因为我只能在行或列中显示剪切。

这是我想要的玩具样本，但是对于我的数据，集群只能在水平方向工作（所以我认为它应该只对 y 进行集群或可视化）。

This script below runs nicely to get the cluster with a huge data set, but I need to get the cluster into a newick file or a text file so I can export it from R to other editing programs but I can't find a way to get the hclust into a newick format, how can I do it? I feel the new2phylo function may do the job but we did not manage to make it work.

I would really appreciate your help as we have searched everywhere and can't find a solution =(

我使用以下简单的代码进行了聚类分析

我想强调一些特定的叶子（不是节点）。我在一个单独的向量中有这些叶子的列表。如何仅突出显示特定的叶子，而使所有其他叶子保持黑色？

所以，我有 256 个对象，并计算了它们之间的距离矩阵（成对距离）。下面给出了我的距离矩阵的一个子集：

现在，我想使用这个距离矩阵对这 256 个对象进行相应的聚类。因此，我使用了 hclust，但出现了错误：

因此，即使我使用矩阵的较小子集，我仍然会得到相同的错误：

知道我的分析有什么问题吗？

我试图将层次聚类的结果绘制R为树状图，矩形标识聚类。

以下代码对垂直树状图进行了处理，但对于水平树状图 ( horiz=TRUE)，不绘制矩​​形。有没有办法对水平树状图做同样的事情。

此外，我想绘制一条线以在所需的距离值处切割树。如何在 R 中绘制它。该cutree函数返回集群，但也可以绘制它。

我正在寻找的所需输出是这样的。

如何在 R 中完成这项工作？

我知道我可以如下绘制树状图

但是，我确定了一些组（例如，通过迭代分类方法），作为最后一列给出d

我正在尝试将所有树状图以相同的比例绘制在同一个图上。还需要绘制只有一个成员的组。（第 6 组和第 7 组）

我能够为数据子集绘制单独的树状图，除非组中的成员数量只有一个。但我认为这不是正确的方法。

循环为最后两组给出此错误。(6 和 7) 只有一个成员。

基本上我不想重现这些类型的情节。此处还绘制了具有单个成员的集群。

在 Matlab 中，您可以指定要作为dendrogram函数一部分绘制的树状图中的节点数：dendrogram(tree,P)生成不超过 P 个叶节点的树状图。

我在 R 中做同样的尝试heatmap2失败了。stackoverflow 和 biostars 的帖子建议使用cutree，但heatmap2被帖子的选项建议卡住了Rowv。这里的“TAD”是 8 列乘 831 行的数据矩阵。

返回消息：

是否使用cutree正确的途径来探索绘制受限树状图？有没有更简单的方法来做这个类似于matlab？

下面的数据显示了我的数据集中我的差异表达基因的一个子集。这些基因在整个时间过程中发生了很大的变化。在热图中显示这些变化的最佳方式是什么？目前我按时使用了聚类，但这没有意义，因为时间点的顺序发生了变化。

我想要这样的东西：

使用 hclust 函数在 R 中执行层次聚类时。你怎么知道最终合并的高度？

因此，用一些 R 默认数据来澄清：

将产生一个包含所有聚类信息的变量 hc。

和树状图：

正如您在树状图上看到的，最终合并发生在高度 > 200（约 300）处。但是树状图是怎么知道的呢？此信息不在 hc.height 变量中，也不在 dendrogram1 变量中。提到的最高合并是 169。

如果 dendrogram1 变量不包含此信息，绘图函数如何知道合并必须发生在 300 的高度？

我问这个是因为我需要这个数字 (+- 300) 用于其他应用程序，并且从图中读取它是完全不切实际的。

提前感谢任何愿意提供帮助的人！

我正在尝试使用 hclust 对图形的节点（C1、C2、C3 ...）进行聚类，我的相似度指标是节点之间的链接数。

我有类似的数据

基本上这是一个相似度矩阵

这是一个无向图，其中 C1 和 C3 之间的相似性为 3 个链接。我需要将此数据转换为合适的 dist.matrix

基于我的相似性指标（两个节点之间的#links）的格式。我该怎么做呢？