問題タブ [ggdendro]
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r - デンドログラムからクラスターを切り出す
このリンクを使用して、カテゴリごとに色付きのラベルが付いた素敵な樹状図をプロットしています。2番目の答えは、以下のコードを使用するこのリンク( Rの水平デンドログラムのクラスターの周りのツリーカットと長方形)で私が見ているものです:
16個のクラスターがあり、145個のラベルがあるため、クラスターの一部を切り取って、それらのいくつかにのみ焦点を合わせ/切り取り/ズームインしたいので、いくつかのクラスターのみを表示できるようにします.何か方法はありますか?これは hclust オブジェクトにあります。これは、145 個のラベルで図が乱雑になるため、見栄えを良くするためだけのものです。ラベルごとに色を付けたいので、ggdendro はかなり適していると思います。
たとえば、このリンクでは、3) デンドログラムの拡大http://gastonsanchez.com/blog/how-to/2012/10/03/Dendrograms.htmlを見れば、
r - デンドログラムの等間隔の長さ
この図では、主要な情報 (ほとんどのノード) が一番左側にあります。
デンドログラムを読みやすくしたいので、エッジは比例して長くする必要があります。使用する特定の引数はありますか、それとも単にデータの問題ですか?
r - ggplot デンドログラムのラベルを回転させる
パッケージdendextendを使用してデンドログラムを作成しようとしています。それは本当に素晴らしい gg デンドログラムを作成しますが、残念ながらそれを「円」にすると、ラベルが追いつきません。以下に例を示します。
私の距離オブジェクトはここにあります: http://speedy.sh/JRVBS/mydist.RDS
これにより、基本的に次のイメージが得られます
。これは素晴らしいことです。ただし、これを円に変えたいので、次を使用します。
そして、このグラフを以下に示します。これはまさに私が望むものに近いですが、ラベルを回転させるだけです。
どんな助けでも大歓迎です。内部では、dendextend が基本的にいくつかの data.framesを作成し、それらに対してgeom_segment()
andを呼び出しgeom_text()
て樹状図とラベルを作成していることを知っています。関連する data.frame を次のように公開できると思います。
別の戦術はggplot(labels = FALSE...)
、プロット時に使用しgeom_text()
てから、色を保持しながらgeom_text(angle = )
.
また、さまざまな ggplot ウィザードを組み合わせることでback.df2
、1 番目と 2 番目のプロットを再度取得して作成できるようになるだけでなく、ラベルの角度も制御できると思います。しかし、私はこれを行う方法がわかりません.dendextendパッケージを使用してすでに多くのことを構築しており、理想的には樹状図オブジェクトを作成するために新しいパッケージを使用する必要がないようにしたいと考えています.ラベルの外ではこれが本当に好きです!
解決
これは、以下の Richard Telford のソリューションに基づいています。最初に の編集版を作成しましたggplot.ggdend()
。これは、以下の回答で提供されているものと同じです。次に、読みやすさを向上させるために、ラベルの回転が 6 時から 12 時に切り替わるように、角度と hjust のベクトルを自動的に作成する関数を作成しました。
次に、次のコードを使用してプロットを作成しました。
(データのいくつかを変更したため、一部の順序がプロットで異なって見える場合があります)
r - rでデンドログラムをカットする方法
わかりましたので、これは以前に尋ねられたと確信していますが、何時間も検索した後、どこにも良い答えが見つかりません.
いくつかのデータがあり、分類を実行してから樹形図を作成します。
問題は、特に美学に関係しています。(1) グループの数に応じてカットする方法 (この例では 3 つが必要です)、(2) グループ ラベルを木の枝に揃える、(2) 巨大にならないように再スケーリングするグループ間のギャップ
(3) の詳細。私は非常に種が豊富なデータセットを持っており、切断せずに約1000のグループがあります。たとえば 3 で切断すると、木の右側にいくつかの枝があり、右側に 1 マイル離れたところに枝があり、より近くなるように再スケーリングする必要があります。これはすべて外部プログラムを介して可能ですが、rですべてやりたいです!
- このプロットの右上にネストされた平均シルエット幅プロットを配置できる場合のボーナス ポイント
これは虹彩データを使用した例です