Блог

Я хотел бы улучшить свою дендрограмму, которую я сделал с помощью pvclust пакета. Я не могу видеть большинство меток AU / BP, как вы можете видеть на изображении.

Не могли бы вы помочь мне решить эту проблему?. Я хотел бы видеть все метки AU / BP для дендрограммы.

Ниже приведен исполняемый код.

Спасибо!

 library(rdist)
library(pvclust)
library(geosphere)

df<-structure(list(Latitude = c(-23.8, -23.8, -23.9, -23.9, -23.9,  -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, 
  -23.9, -23.9, -23.9, -23.9, -23.9), Longitude = c(-49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6, -49.7, 
  -49.7, -49.7, -49.7, -49.7, -49.6, -49.6, -49.6, -49.6), Waste = c(526, 350, 526, 469, 285, 175, 175, 350, 350, 175, 350, 175, 175, 364, 
  175, 175, 350, 45.5, 54.6)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))

coordinates<-subset(df,select=c("Latitude","Longitude")) 
d<-as.dist(distm(coordinates[,2:1]))
mat <- as.matrix(d)
mat <- t(mat)
fit <- pvclust(mat, method.hclust="average", method.dist="euclidean", 
               nboot=1000, r=seq(0.9,1.4,by=.1))
fit
plot(fit,hang=-1,cex=.8,main="Average Linkage Clustering")
pvrect(fit, alpha=.80, pv="au", type="geq")
 

Учитывая 325 местоположений

Самый простой способ — изменить размер окна графика и увеличить hang= аргумент:

 x11(width=12, height=8) # quartz(width=12, height=8) for mac or windows(width=12, height=8) for Windows
plot(fit,hang=.05,cex=.8,main="Average Linkage Clustering")
pvrect(fit, alpha=.80, pv="au", type="geq")
 

Вот пример со 150 случаями (примерно половина из 325, которые у вас есть, но из набора данных, который входит в состав R:

 data(iris)
mat <- t(as.matrix(iris[, 1:4]))
fit <- pvclust(mat, method.hclust="average", method.dist="euclidean",
               nboot=1000, r=seq(0.9,1.4,by=.1))
 

Теперь распечатайте результаты в формате PDF:

 pdf(file="Dendrogram.pdf", width=13, height=7.5)
compression="lzw")
plot(fit,hang=.05, cex=.5, cex.pv=.5, main="Average Linkage Clustering")
pvrect(fit, alpha=.80, pv="au", type="geq")
dev.off()
 

Разрешение в формате pdf лучше, но перекрытие текста меньше. Другой вариант — уменьшить маркировку:

 plot(fit,hang=.05, cex=.5, cex.pv=.5, print.num=FALSE, print.pv=FALSE, 
     labels=FALSE, main="Average Linkage Clustering")
pvrect(fit, alpha=.80, pv="au", type="geq")
 

При этом печатается только дендрограмма без каких-либо надписей, поэтому вы можете видеть структуру, но не детали. В некоторых случаях данные представляют несколько групп. iris Данные включают три вида. Вы можете обозначить только виды, изменив значение на labels=rep(1:3, each=50) так, чтобы цифры 1, 2, 3 идентифицировали три вида.