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我知道 scipy.cluster.hierarchy 专注于处理距离矩阵.但是现在我有了一个相似度矩阵……在我使用树状图绘制它之后，发生了一些奇怪的事情.代码如下: similarityMatrix = np.array(([1,0.75,0.75,0,0,0,0],[0.75,1,1,0.25,0,0,0]，[0.75,1,1,0.25,0,0,0]，[0,0.25,0.25,1,0.25,
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我无法从 在此示例中，手动进行颜色分配似乎很容易，但是我正在处理庞大的数据集，因此，直到我们在字典中获得此新功能(颜色叶子)之前，我都会尝试以某种方式将其推断为包含在其中的当前信息.字典，但到目前为止我还没有主意.谁能帮我吗? 谢谢. 解决方案 以下方法似乎有效.由树状图返回的字典包含带有链接颜色的"color_list".再加上 x 的"icoord"和"dcoord". y
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我有大量的时间序列数据集.为了可视化python中的聚类，我想绘制时间序列图以及树状图，如下所示. 我试图通过并排创建两个子图，通过在python中使用subgrid2plot()函数来做到这一点.我用序列图填充了第一个图，然后用树状图填充了第二个图.但是一旦时间序列数量增加，它就会变得模糊. 有人可以建议一种绘制此类树状图的好方法吗?我有大约50,000个时间序列来聚类和可视化. 解
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我正在根据自己的数据绘制聚类图.我已经完成了整个绘图，但是我的标签文字很大，以便能够正确读取该绘图.任何人都知道如何缩小标签. 我正在使用软件包"sparcl"，我的功能是: ColorDendrogram(fit,y=col.int, main = "Clusters from 216 samples", branchlength = 0.20, la
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在给定条件下，如何在树状图中绘制一条对应最佳K 的线? 赞: 让我们假设这是我的树状图，最好的K是4. data("mtcars") myDend
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我正在尝试使用SciPy来学习如何在Python中使用dendrograms.我想获得集群并能够对其进行可视化；我听说hierarchical clustering和dendrograms是最好的方法. 如何在特定距离处“砍"树? 在此示例中，我只想将其剪切到距离1.6 我在 https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical
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来自问题使用现有列的树状图的彩色分支，我可以为树状图的叶子附近的分支着色.代码: x
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我正在尝试对由科学数据产生的数据矩阵进行聚类.我知道我要如何完成聚类，但是不确定如何在R中完成这一壮举. 这是数据的样子: A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 sample1 1 9 10 2 1 29 2
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我试图弄清楚如何将计数矩阵读入R，然后基于欧氏距离和完整的链接度量进行聚类.原始矩阵有56,000行(基因)和7列(处理).我想看看治疗之间是否存在聚类关系.但是，每次尝试执行此操作时，都会首先出现一个错误，指出Error: cannot allocate vector of size 544.4 Gb由于我正在尝试复制别人发布的作品，因此我想知道我是否在输入初始数据时出错了 第二，如果仅用
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在Matlab中，您可以指定要绘制的树状图中的节点数，作为dendrogram函数的一部分:dendrogram(tree,P)生成不超过P个叶节点的树状图. 我对R中的heatmap2进行相同操作的尝试失败了.建议给stackoverflow和biostar的帖子使用cutree，但heatmap2会被帖子对Rowv选项的建议所困扰.这里的"TAD"是8列乘831行的数据矩阵. #
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我有一个NxM矩阵，其值的范围从0到20.我可以通过使用Matplotlib和pcolor轻松获得热图.现在，我想使用scipy应用分层聚类和树状图.我想对每个维度(行和列)重新排序，以显示哪个元素相似(根据聚类结果).如果矩阵是正方形(NxN)，则代码应类似于: clustering = linkage(matrix, method="average") dendrogram(cluste
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R heatmap()文档说明了Rowv和Colv(即行和列的排序参数): 如果默认情况下缺少其中任何一个，则相应的树状图的排序方式为行/列的平均值，即，在行的情况下，Rowv
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对于我的一生，我无法理解这种方法为何会失败，在此我非常感谢您多加关注: heatmap.2(TEST,trace="none",density="none",scale="row", ColSideColors=c("red","blue")[data.test.factors], col=redgreen,labRow="", hclustfun=func
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我已经在R中使用gplots的heatmap.2函数完成了热图，但是我不知道如何为每组着色分支和刻度标签(例如，如果我将树剪成像我的第二个图一样有四个小伙子.我检查了是否可以使用dendextend包单独对树状图着色. 这里也有一个热图:有人可以帮助我解决这个问题吗? 更新 这是我的热图: 我想有一个这样的分支，并根据它们的四个组分别用彩色的勾号和勾号标签(此图由Illus
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我有一个heatmap(一组样本的基因表达): set.seed(10) mat
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这是我第一次使用Python从字典格式的分层数据中进行可视化。数据的最后一部分看起来像这样： d = {^ 2820：[^ 391，^ 1024]，^ 2821： [^ 759，'w'，^ 118，^ 51]，^ 2822：[^ 291，'o']，^ 2823：[^ 25，^ 64]，^ 2824：[^ 177，^ 2459]，^ 2825：[^ 338，^ 1946]，^ 2826：[^
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请参阅我的上一个问题，以获取与用于创建树状图的测试数据和命令有关的详细信息： 这是我制作树状图的命令的快速摘要： un_exprs
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我有8000x100尺寸的数据。我需要将这8000个项目聚类。我对这些物品的订购更感兴趣。对于较小的数据，我可以从上面的代码中获得所需的结果，但对于较大的维度，我不断收到运行时错误“ RuntimeError：获取对象的str时超出了最大递归深度”。有没有另一种方法可以从“ Z”中获取重新排序的列。 从hcluster import pdist，linkage和dendrogram im
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我试图绘制树状图，以使分支上的标签与我的聚类分析中的组号匹配。当前，分支只是按照从左到右的顺序显示，而不是实际的组号。这是我当前的R代码和生成的树状图： dst
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我是scipy的新手，但我设法获得了预期的树状图。我还有其他问题； 在树状图中，某些点之间的距离为 0 ，但不是$ b由于图像边框，$ b可见。如何删除边框并使 的y轴下限为 -1 ，以便清晰可见。 例如这些点之间的距离是 0 （13,17），（2,10），（4,8,19） 如何我可以在特定距离上修剪/截断吗？例如 0.4 如何将这些簇（修剪后）写入文件 我的python代码：
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