问题标签 [hclust]

hclust()当我使用的数据集具有 NA 值时，如何在 R 中使用？这是我设置的功能：

当我尝试这样做时，我收到此错误消息：

无论如何，hclust()即使有 NA 值也可以使用该函数？

我正在使用 R 生成热图。
我使用了该hclust函数并得到了错误： Colv dendrogram doesn't match size of x。

下面是我的代码，它与方阵完美配合。现在我的输入矩阵是400x2000. 有人可以告诉我为什么会收到此错误吗？

我正在使用常规方法进行层次聚类项目。

而我想要的是将组号放回原始数据中的新列。我已经查看了单个列表中的近似字符串匹配 - r 因为这里的 df 是一个文档矩阵，所以我得到df <- t(data.frame(mydata.df.scale,cutree(hc,k=10)))的是一个类似的矩阵

由于 eye 的组号为 3，因此我想将数字 3 添加到第 4 行的新列中。

请注意，在这种情况下，单个文档可以映射到同一组中的两个项目。

我似乎找不到与我的问题相关的线程（至少简单来说）。

我有一个按样本站点（行）排列的物种（列）社区矩阵。我首先执行 Bray-Curtis 变换以获得相似/相异矩阵 ( vegdist)，其次，将hclust函数应用于矩阵。

我使用的脚本部分：

然而，一切都很完美，上面生成了一个有 127 个分支的树状图树（每个样本站点一个）。我想将 127 个样本站点按这些站点所属的 5 个 HABITATS 进行分组。然后，树状图的分​​支将显示出更易理解的 5 分支（栖息地）树状图，而不是样本站点。因此，必须对栖息地进行聚类并按样本地点加权。

我之前在 PC-ORD 中进行过此分析，但这次必须在无情的 R 中进行。

假设我们有以下数据集

以下函数创建所有可能的列组合并删除第一个

最后一步是对每个列子集运行 k-means 聚类，这是 apply 的一个简单应用（我们希望每个 kmeans 模型中有 3 个聚类）：

我的问题是如何为每个列子集运行层次聚类，而不是 kmeans。任何想法？

我开始使用“hclust”对混合数据进行分层分类。但是，结果不包含有关每个集群的变量重要性的任何详细信息。这就是我使用“HCPC”进行分类的原因，它提供了所有这些细节。

我的问题是：为什么两个层次分类的结果不一样？（例如，在第一分类中，第一类中有 881 个人，而在第二分类中，第一类中有 679 个人）

欢迎任何帮助！

最好的祝愿，唐'

有没有一种简单的方法来计算产生给定最小大小的分组的hin最小值？cut

在这个例子中，如果我想要每个至少有 10 个成员的集群，我应该使用h = 3.80：

由于分割的高度在 中给出hc$height，我可以使用创建一组候选值hc$height + 0.00001，然后循环遍历每个候选值。但是，我看不到如何将集群大小解析members出dendrogram类。例如，根据需要cut(as.dendrogram(hc), h=3.80)$lower[[1]]$members返回NULL，而不是 66。

请注意，这是一个比在使用包的 R 中将树状图切割成具有最小簇大小的 n 棵树dynamicTreeCut更简单的问题；这里我没有指定树的数量，只是最小集群大小。TYVM。

我有一个表示节点之间相似性的矩阵，如何在hclust采用相异矩阵的方法中使用它？

将相异度设置为 +1 并将相似度设置为负值是否可以解决问题？例如...

我想将蛋白质相互作用数据库聚类到子聚类中，为此我在 R 中使用了层次聚类。但是我收到了我无法理解的警告消息，并且不会创建聚类。我的代码和数据库如下：

数据库：

这里 traA 与 trpB 交互，serB 与 sdaA 交互等等......现在我想对它们进行集群。我的代码是：

我收到警告：警告消息：在 dist(data_frame, method = "euclidean") 中：强制引入的 NA

有人可以帮忙吗？还有谁能告诉我其他聚类 PPI 的技术。我可以在这里使用 K 表示聚类吗？如果是比如何？？？请帮忙..

谢谢...

我有一个集群列表，可以说从集群 1 到集群 3；连同他们的成员，例如下面。我想以径向格式显示集群。我正在考虑使用 ape 包中的 as.phylo 函数来显示它，但这需要创建一个 hclust 对象。如果有人知道如何做到这一点，那么非常感谢创建一个 hclust 对象或其他方式。

非常感谢！

非常感谢！