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我在R:中有一个热图,如下所示 col
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我正在尝试使用Ploly在Python语言中创建一个集群热图(使用树状图)。他们在网站上做的这个没有很好的伸缩性,我已经找到了各种解决方案,但大多数都是用R或JavaScript编写的。我正在尝试创建一个热图,只从热图的左侧创建一个树状图,显示y轴上的集群(从层次集群)。一个非常好看的例子是这个:https://chart-studio.plotly.com/~jackp/6748。我的目的是创建
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我对Plot还不熟悉,需要绘制具有组平均链接的树形图。 我知道distfun中有一个distfun参数,但我不知道要向该参数传递什么才能获得Group Average Linkage。distfun参数显然必须是可调用的。我应该向它传递什么函数? 作为附注,我有一个成对距离矩阵示例 0 13 0 2 14 0 17 1 18 0 当我传递给create_dendrogram()方法时,它似
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给定一个类似于 Dendrogram 示例的树形图(source),如何将标签放在边缘?绘制边缘的 JavaScript 代码如下所示: var link = vis.selectAll("path.link").data(cluster.links(节点)).enter().append("路径").attr("类", "链接").attr("d", 对角线); 解决方案 D3 的作者 M
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我在 stations.dat 文件中存储了以下一组数据: A站 305.2 321.1 420.9 383.5 311.7 197.1 160.2 113.9 60.5 60.5 64.8 154.3B站 281.1 304.0 353.1 231.9 84.6 20.9 11.7 11.9 31.1 75.8 133.0 235.3C站 312.3 342.2 366.2 335.2 20
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我找到了几个关于如何创建这些确切层次结构的示例(至少我相信它们是),如下所示 stackoverflow.com/questions/2982929/ 效果很好,几乎可以执行我正在寻找的内容. [编辑]这是 Paul 代码的简化版本,现在应该更容易让某人帮助获得这变成了一个径向簇而不是这个当前的簇形状 导入scipy导入pylab将 scipy.cluster.hierarchy 导入
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我已经编写了自己的聚类例程,并想生成一个树状图.最简单的方法是使用 scipy 树状图函数.但是,这要求输入与 scipy 链接函数生成的格式相同.我找不到有关如何格式化输出的示例.我想知道是否有人可以启发我. 解决方案 这是来自 scipy.cluster.hierarchy.linkage() 函数文档,我认为这是对输出格式的非常清楚的描述: A (n-1) 乘以 4 矩阵 Z
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我使用 scipy 中的 dendrogram 使用 matplotlib 绘制层次聚类,如下所示: mat = array([[1, 0.5, 0.9],[0.5, 1, -0.5],[0.9, -0.5, 1]])plt.subplot(1,2,1)plt.title("mat")dist_mat = 垫子链接矩阵=链接(dist_mat,“单身的")打印“linkage2:"打印链接(1-
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我对 d3.js(以及一般的 SVG)非常陌生,我想做一些简单的事情:带有角度连接器的树/树状图. 我已经从这里蚕食了 d3 示例:http://mbostock.github.com/d3/ex/cluster.html我想让它更像这里的 protovis 示例: http://mbostock.github.com/protovis/ex/indent.html http://m
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对于一个项目,我需要以交互方式更改可视化的分层数据布局 - 无需对基础数据进行任何更改.能够在它们之间切换的布局应该是树、簇、径向树和径向簇.并且过渡最好是动画. 我认为使用 D3 会比较容易.我开始了,但我在平移和旋转、数据绑定等方面迷失了方向,所以我向您寻求帮助.另外,可能我在做一些不符合 D3 精神的事情,这很糟糕,因为我正在寻求一个干净的解决方案. 我整理了一个jsfidle,
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我必须对大量数据进行聚类分析.由于我有很多缺失值,我制作了一个相关矩阵. corloads = cor(df1[,2:185], use = "pairwise.complete.obs") 现在我遇到了如何继续的问题.我读了很多文章和例子,但没有什么对我有用.我如何才能知道有多少集群适合我? 我已经试过了: dissimilarity = 1 - corloads距离 = as.di
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我以这种方式使用 R 的 dendrapply: dendrapply(dendro, function(n) utils::str(attributes(n))) 其中 dendro 是一个 'dendrogram',在高度 2 处有 2 个分支和 5902 个成员. 运行一段时间后,它崩溃并显示此错误: 错误:C 堆栈使用 7971524 太接近限制 有什么想法吗? 解决方
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我以这种方式使用 R 的 dendrapply: dendrapply(dendro, function(n) utils::str(attributes(n))) 其中 dendro 是一个 'dendrogram',在高度 2 处有 2 个分支和 5902 个成员. 运行一段时间后,它崩溃并显示此错误: 错误:C 堆栈使用 7971524 太接近限制 有什么想法吗? 解决方
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我在 R 中有一个树状图,但我无法正确处理. 我会告诉你问题是什么,请检查这个:http://img.photobucket.com/albums/v699/rica01/Rplot-1.png 我怎样才能使叶子上的标签变得更大、它们之间的间距更大? 谢谢. -里卡多 解决方案 解决方案:使用 set 函数和 (注意改变标签间距目前没有实现) 关于包的更
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我有两个树状图,我希望将它们相互比较,以找出它们的“相似度".但我不知道有什么方法可以这样做(更不用说在 R 中实现它的代码了). 有线索吗? 更新 (2014-09-13): 自从问这个问题后,我写了一个名为 dendextend 的 R 包,用于树状图的可视化、操作和比较.该软件包位于 CRAN 上,并带有 详细小插图.它包括cor_cophenetic、cor_bakers
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我正在尝试创建一个树状图,我的样本是否有 5 个组代码(充当样本名称/物种/等,但它是重复的). 因此,我有两个问题需要帮助: 如何在叶子标签(而不是样本编号)中显示组代码? 我希望为每个代码组分配一种颜色并根据它为叶子标签着色(它们可能不在同一个进化枝中,这样我可以找到更多信息)? 是否可以使用我的脚本(ape 或 ggdendro)这样做: sample 替换我的
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我在 R 中使用具有树状图绘制功能的 ape(系统发育和进化分析)包.我使用以下命令读取 Newick 格式的数据,并使用 plot 函数绘制树状图: 图书馆(“猿")gcPhylo
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这是对由 scipy-cluster 生成的树状图未显示的跟进. 来自matplotlib.pyplot导入的 从 scipy.spatial.distance 导入 pdist从 scipy.cluster.hierarchy 导入链接,树状图从numpy.random导入randX = rand(5,3)X[0:5, :] *= 2Y = pdist(X)Z =连锁(Y)树状图(Z)表演(
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用于网络社区检测的 Girvan-Newman 算法: 通过逐步去除原始边缘来检测社区图形.传统上,该算法去除了“最有价值"的优势在每个步骤中具有最高中间性中心的边缘.作为图分解成碎片,紧密结合的社区结构是暴露,结果可以描述为树状图. 在 NetworkX 中,实现返回集合元组上的迭代器.第一个元组是由 2 个社区组成的第一个切割,第二个元组是由 3 个社区组成的第二个切割,依此类推,
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我正在使用层次聚类来聚类词向量,并且我希望用户能够显示显示聚类的树状图.然而,由于可能有数千个单词,我希望这个树状图被截断为一些合理的有价值的,每个叶子的标签是该集群中最重要的单词的字符串. 我的问题是,根据docs ,"labels [i]值是仅当它对应于原始观测值而不是非单一聚类时,才置于第i个叶节点下的文本." 这意味着我不能标记集群,只能标记奇异点? 为了说明,这里有一个简短的
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