hclust

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4 가지 유전자형에 속하는 일부 마우스의 일일 섭취량으로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 나는 계층 적 클러스터 분석을 사용하여 물 섭취 패턴에 따라 이들 동물을 분류하고 일별 클러스터 당 평균 물 섭취량을 플로팅하는 세로 그래프를 작성하기 위해 스크립트를 작성하려고합니다. 다음과 같이 은 그 일을 위해, 나는 먼저 계층 클러스터 클러스터를 만드는 오전 :

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hclust의 cutree 색인을 얻으십시오.

매우 기본적인 질문입니다. 불행히도 어떻게해야할지 모릅니다. Alabama Alaska Arizona Delaware Florida 1 1 1 2 2 가 어떻게 바닥 클러스터 번호가 추가받지 않고 목록에 Alabama Alaska Arizona Delaware Florida를 얻을 수 있습니다 : hc <- hclust(dist(USAr

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이 예에서와 같은 DF에 적용 큰 스크립트에 hclust에

나는 hclust 기능을 사용하고 있습니다를 사용하도록 변수 벡터를 만드는 방법 : HClust <- hclust(d = dist(model.matrix(~-1 + A + B + C + D, df))^2, method = "centroid") 나는 한 번만 지정하고 싶습니다 df의 변수, 예. MgO, Zn, CaO ... hclust()를 호출하면 자

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평균 링크를 사용하는`hclust '와`agnes'에 대한 결과가 다릅니다.

저는 간단한 시뮬레이션 절차를 맞춤 시뮬레이션 유사 매트릭스에 적용하고 있습니다. (참고 : 나는뿐만 아니라 완전한 링크에 대해 동일한 동작을 관찰)를 평균 링크를 사용할 때이 hclust와 agnes 절차 사이의 차이를 나타 납니까 그러나 (https://github.com/ewouddt/Files/blob/master/sim_col.RData) load

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클러스터 계층 구조 및 중첩 된 클러스터 할당 얻기

현재 문서 항목에서 계층 구조를 조사하고 있습니다. 첫 번째 단계로 내 문서의 벡터 표현을 찾은 다음 문서의 주제 내에 주제가 있는지 여부를 결정하기 위해 계층 적 클러스터링을 사용합니다. 나는 적어도 2 % 원래의 데이터를 담고있는 (중첩 된) 클러스터만을 고려하기를 원한다. 이를 위해 R을 사용하고 있습니다. 이제 클러스터링 결과에서 클러스터 계층을 효

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레이블에 기반한 재주문 및 색상 덴도 그램

맹장 류의 순서와 색상을 제어하려고합니다. 분명히 dendorgram의 요점은 유사성에 따라 정렬하는 것이지만, 분기 내에서 나는 이해할 수있는 순서 (알파벳 - 숫자)를 만들고 싶습니다. 내 데이터 레이블 library(vegan) library(stats) x <-data.frame(data = c(1:10)) y = data.frame(type

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클러스터 수 지정 R

수동으로 지정하지 않고 생성되는 클러스터 수를 R로 결정할 수 있습니까? 문자열 값에서 '문자'를 일부 추출한 후, 30000 개의 고유 값을 가진 변수를 클러스터로 변환하여 어떤 값을 동일하게 처리해야하는지 결정했습니다. 이 값이 아마 동일하지만 요소는 하나의 거리 인와 30000 X 30000 매트릭스를 생산 1로 Emilia Clarke Emilia

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identify.hclust()를 사용하여 절단 높이를 얻으십시오

identify.hclust을 사용하여 R에서 hclust에서 작성한 dendrogram을 수동으로 자르고 있습니다. 함수의 기본 반환 값은 각 그룹의 관측 값입니다. 이 정보가 필요하지만이 그룹의 높이를 알아야합니다. 그것을하는 어떤 방법이 있습니까? 고마워! 재현 데이터 : 예를 들어 set.seed(1) dat = rnorm(100,0,1) hca

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밑줄을 사용하여 덴도 그램 플롯에서 가지를 색칠하는 기능 R

주어진 흙 드로 그램 객체, 지정된 수의 클러스터 및 색상 벡터를 기반으로하는 덴도 그램에 가지를 채색하기 위해 R function을 쓰고 싶습니다. dendextend 대신 base R을 사용하고 싶습니다. 이 답변에서 정확한 코드를 사용 : https://stackoverflow.com/a/18036096/7064628 비슷한 질문에 : 위의 코드에서

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SIMPROF를 기반으로하는 착색/기호 점을 사용하여 nmds를 플로팅하는 방법

안녕하세요, R의 bray-curtis 불균형 행렬에있는 어셈블 데이터의 nmds를 플롯하려고합니다. ordielipse()를 적용 할 수있었습니다. 도 ordihull() 및 data(dune) Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray) Dune.mds <- metaMDS(Dune, distance = "bray", k