Участок Довольно и выровненные цветные дендрограммы в R

Question

Я использую пакет Sparcl (https://cran.r-project.org/web/packages/sparcl/sparcl.pdf) для построения дендрограмм в R. В моей конкретной проблеме я группирую группы по одному критерию, и я хочу визуализировать путем окраски на основе другой критерий (точка этого заключается в том, чтобы показать, что кластер совпадает (или не имеет) с другим признаком. Я смог сделать это с помощью пакета Sparcl, чтобы выделить узлы, которые я хочу подчеркнуть:

df <- read.delim("the_data_matrix.txt"); 
d <- dist(as.matrix(df)) 
hc = hclust(d) 
y[]='black' 
y[list_of_nodes$V1]='red' # This will allow me to color only certain branches red, leaving the others black 

Если я использую стандартную функцию построения графика, я могу управлять различными параметрами, такими как метки и размер текста, с помощью зависания и cex (но не может покрасить любые ветки) (На рисунке это «Dendrogram 1»):

plot(hc,hang=-10,cex=.1) 

С другой стороны, если я сюжетом, используя функцию ColorDendrogram внутри SPARCL, я могу получить цветную дендрограмму, но теряет варианты форматирования (На картинке это «Дендрограмма 2»):

ColorDendrogram(hc, y = y, branchlength = 4) 

ColorDendrogram дал мне ошибки, когда я использовал зависание и cex для управления размером и размещением текста. Мой вопрос

Кто-нибудь знает, как это исправить, или в пределах SPARCL пакета или другой? Я хотел бы иметь гибкость цвета, который имеет ColorDendrogram, но не теряет возможности форматирования.

Answer 1

Попробуйте пакет dendextend (vignette), который должен дать вам всю гибкость:

library(dendextend) 
d1 <- mtcars %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram 
d2 <- mtcars %>% dist(method="minkowski") %>% hclust(method="single") %>% as.dendrogram 
vals <- grep("Merc", rownames(mtcars), val=T) # highlight branches leading to "Merc..." 

par(mfrow=c(2, 1)) 
d1 %>% set("by_labels_branches_col", value = vals) %>% set("hang_leaves", -10) %>% set("labels_cex", .1) %>% plot 
d2 %>% set("by_labels_branches_col", value = vals) %>% plot