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hclust-dendrogram を R からデータ テーブルにエクスポートして、後で別の (「自家製」) ソフトウェアにインポートしたいと考えています。str(unclass(fit))デンドログラムのテキスト概要を提供しますが、私が探しているのは実際には数値テーブルです。私は Bioconductor ctc パッケージを見てきましたが、それが生成している出力はやや不可解に見えます。この表に似たものを用意したいと思います: http://stn.spotfire.com/spotfire_client_help/heat/heat_importing_exporting_dendrograms.htm R の hclust オブジェクトからこれを取得する方法はありますか?

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誰かがデンドログラムのエクスポートにも興味がある場合、これが私の解決策です。R を使い始めたのはつい最近なので、おそらくこれが最善の方法ではありませんが、少なくとも機能します。したがって、コードを改善する方法に関する提案は大歓迎です。

したがって、hrが hclust オブジェクトでdfがデータの場合、最初の列には 0 から始まる単純なインデックスが含まれ、行名はクラスター化された項目の名前です。

# Retrieve the leaf order (row name and its position within the leaves)
leaf.order <- matrix(data=NA, ncol=2, nrow=nrow(df),
              dimnames=list(c(), c("row.num", "row.name")))
leaf.order[,2] <- hr$labels[hr$order]
for (i in 1:nrow(leaf.order)) {
   leaf.order[which(leaf.order[,2] %in% rownames(df[i,])),1] <- df[i,1]
}
leaf.order <- as.data.frame(leaf.order)

hr.merge <- hr$merge
n <- max(df[,1])

# Re-index all clustered leaves and nodes. First, all leaves are indexed starting from 0.
# Next, all nodes are indexed starting from max. index leave + 1.
for (i in 1:length(hr.merge)) {
  if (hr.merge[i]<0) {hr.merge[i] <- abs(hr.merge[i])-1}
  else { hr.merge[i] <- (hr.merge[i]+n) }
}
node.id <- c(0:length(hr.merge))

# Generate dendrogram matrix with node index in the first column.
dend <- matrix(data=NA, nrow=length(node.id), ncol=6,
           dimnames=list(c(0:(length(node.id)-1)),
              c("node.id", "parent.id", "pruning.level",
              "height", "leaf.order", "row.name")) )
dend[,1] <- c(0:((2*nrow(df))-2))  # Insert a leaf/node index

# Calculate parent ID for each leaf/node:
# 1) For each leaf/node index, find the corresponding row number within the merge-table.
# 2) Add the maximum leaf index to the row number as indexing the nodes starts after indexing all the leaves.
for (i in 1:(nrow(dend)-1)) {
  dend[i,2] <- row(hr.merge)[which(hr.merge %in% dend[i,1])]+n
}

# Generate table with indexing of all leaves (1st column) and inserting the corresponding row names into the 3rd column.
hr.order <- matrix(data=NA,
           nrow=length(hr$labels), ncol=3,
           dimnames=list(c(), c("order.number", "leaf.id", "row.name")))
hr.order[,1] <- c(0:(nrow(hr.order)-1))
hr.order[,3] <- t(hr$labels[hr$order])
hr.order <- data.frame(hr.order)
hr.order[,1] <- as.numeric(hr.order[,1])

# Assign the row name to each leaf.
dend <- as.data.frame(dend)
for (i in 1:nrow(df)) {
      dend[which(dend[,1] %in% df[i,1]),6] <- rownames(df[i,])
}

# Assign the position on the dendrogram (from left to right) to each leaf.
for (i in 1:nrow(hr.order)) {
      dend[which(dend[,6] %in% hr.order[i,3]),5] <- hr.order[i,1]-1
}

# Insert height for each node.
dend[c((n+2):nrow(dend)),4] <- hr$height

# All leaves get the highest possible pruning level
dend[which(dend[,1] <= n),3] <- nrow(hr.merge)

# The nodes get a decreasing index starting from the pruning level of the
# leaves minus 1 and up to 0

for (i in (n+2):nrow(dend)) {
   if ((dend[i,4] != dend[(i-1),4]) || is.na(dend[(i-1),4])){
        dend[i,3] <- dend[(i-1),3]-1}
      else { dend[i,3] <- dend[(i-1),3] }
}
dend[,3] <- dend[,3]-min(dend[,3])

dend <- dend[order(-node.id),]

# Write results table.
write.table(dend, file="path", sep=";", row.names=F)
于 2012-04-24T10:05:29.527 に答える
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あなたが望むものとは正反対のパッケージがあります - Labeltodendro ;-)

しかし、真剣に、hclustオブジェクト ( $merge、$height、 など$order) から要素を手動で抽出し、抽出された要素からカスタム テーブルを作成することはできませんか?

于 2012-04-10T16:46:28.887 に答える