hclust () с cutreehow для построения кластера cutree () в одном hclust ()

Я кластерный мой hclust () дерево на несколько групп с cutree (). Теперь я хочу функцию hclust () в несколько groupmembers как hclust () ... ТАКЖЕ:

Я разрезал одно дерево в 168 групп, и я хочу 168 hclust () деревья ... Мои данные 1600 * 1600 матрица.

Мои данные tooooo большие, поэтому я дам вам пример

m<-matrix(1:1600,nrow=40)
#m<-as.matrix(m) // I know it isn't necessary here
m_dist<-as.dist(m,diag = FALSE )


m_hclust<-hclust(m_dist, method= "average")
plot(m_hclust)

groups<- cutree(m_hclust, k=18)

Теперь я хочу, чтобы построить 18 деревьев ... одно дерево для одной группы. Я пробовал много ..


r hclust dendextend
person Mareaky    schedule 22.01.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
6
arrow_downward

Я предупреждаю вас заранее, что для таких больших деревьев, вероятно, большинство решений будет немного медленно бежать. Но вот одно решение (с использованием dendextend R пакет):

m<-matrix(1:1600,nrow=40)
#m<-as.matrix(m) // I know it isn't necessary here
m_dist<-as.dist(m,diag = FALSE )
m_hclust<-hclust(m_dist, method= "complete")
plot(m_hclust)
groups <- cutree(m_hclust, k=18)

# Get dendextend
install.packages.2 <- function (pkg) if (!require(pkg)) install.packages(pkg);
install.packages.2('dendextend')
install.packages.2('colorspace')
library(dendextend)
library(colorspace)

# I'll do this to just 4 clusters for illustrative purposes
k <- 4
cols <- rainbow_hcl(k)
dend <- as.dendrogram(m_hclust)
dend <- color_branches(dend, k = k)
plot(dend)
labels_dend <- labels(dend)
groups <- cutree(dend, k=4, order_clusters_as_data = FALSE)
dends <- list()
for(i in 1:k) {
    labels_to_keep <- labels_dend[i != groups]
    dends[[i]] <- prune(dend, labels_to_keep)
}

par(mfrow = c(2,2))
for(i in 1:k) { 
    plot(dends[[i]], 
        main = paste0("Tree number ", i))
}
# p.s.: because we have 3 root only trees, they don't have color (due to a "missing feature" in the way R plots root only dendrograms)

Давайте сделаем это снова на «красивее» дерево:

m_dist<-dist(mtcars,diag = FALSE )
m_hclust<-hclust(m_dist, method= "complete")
plot(m_hclust)

# Get dendextend
install.packages.2 <- function (pkg) if (!require(pkg)) install.packages(pkg);
install.packages.2('dendextend')
install.packages.2('colorspace')
library(dendextend)
library(colorspace)

# I'll do this to just 4 clusters for illustrative purposes
k <- 4
cols <- rainbow_hcl(k)
dend <- as.dendrogram(m_hclust)
dend <- color_branches(dend, k = k)
plot(dend)
labels_dend <- labels(dend)
groups <- cutree(dend, k=4, order_clusters_as_data = FALSE)
dends <- list()
for(i in 1:k) {
    labels_to_keep <- labels_dend[i != groups]
    dends[[i]] <- prune(dend, labels_to_keep)
}

par(mfrow = c(2,2))
for(i in 1:k) { 
    plot(dends[[i]], 
        main = paste0("Tree number ", i))
}
# p.s.: because we have 3 root only trees, they don't have color (due to a "missing feature" in the way R plots root only dendrograms)

person Tal Galili    schedule 23.01.2016