Блог

Главная - Вопросы по программированию - Агломеративная иерархическая кластеризация с использованием R

Агломеративная иерархическая кластеризация с использованием R

#r #cluster-analysis #hierarchical-clustering

#r #кластерный анализ #иерархическая кластеризация

Вопрос:

Построение дендограммы на основе агломеративной иерархической кластеризации не дает ожидаемых результатов. Я прикрепил пример ожидаемого результата на изображении здесь . По оси y показаны группы лечения.

Мой MWE — это

 library(cluster)
dist<-daisy(cluster, metric = "gower")
kaari <-hclust(dist, method = "ward.D2")
plot(kaari,cex = 0.6, hang = -1)

Вот фрейм данных:

 structure(list(Variety = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("Cal J", 
"Pesa F1", "Rambo F1", "Riograde"), class = "factor"), Sample.Part = structure(c(3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("% fruit damage", 
"Intermediate", "Lower", "Upper"), class = "factor"), overall = c(8.33, 
15.83, 18.33, 18.33, 16.67, 15.83, 17.5, 15, 14.17, 16.67, 15, 
18.33, 6.67, 14.17, 6.67, 15.83, 10, 12.5, 10, 15, 35, 55, 50, 
25, 12.5, 11.67, 12.5, 13.33, 15.83, 13.33, 14.17, 10, 11.67, 
15.83, 8.33, 10.83, 7.5, 7.5, 10.83, 9.17, 5.83, 5.83, 10, 17.5, 
20, 12.5, 20, 5, 18.33, 15, 15, 12.5, 10, 15.83, 20.83, 15.83, 
18.33, 10, 11.67, 18.33, 10.83, 6.67, 7.5, 14.17, 6.67, 10.83, 
37.5, 17.5, 25, 15, 30, 20, 24.17, 22.5, 16.67, 19.17, 14.17, 
24.17, 26.67, 20.83, 16.67, 17.5, 14.17, 20, 12.5, 20.83, 11.67, 
6.67, 12.5, 11.67, 55, 55, 55, 60, 55, 57.5, 24.17, 28.33, 19.17, 
21.67, 20, 18.33, 24.17, 20.83, 17.5, 15, 16.67, 15, 15, 10.83, 
11.67, 16.67, 14.17, 10, 30, 45, 55, 42.5, 55, 37.5, 33.33, 20.83, 
20, 17.5, 18.33, 20, 28.33, 13.33, 17.5, 13.33, 20.83, 11.67, 
11.67, 10.83, 13.33, 8.33, 8.33, 13.33, 55, 40, 55, 52.5, 45, 
45, 12.5, 17.5, 15, 21.67, 17.5, 17.5, 14.17, 14.17, 16.67, 14.17, 
19.17, 15, 10.83, 13.33, 6.67, 9.17, 8.33, 13.33, 45, 50, 40, 
35, 55, 45, 10.83, 9.17, 23.33, 22.5, 15.83, 11.67, 26.67, 8.33, 
20, 12.5, 10.83, 18.33, 9.17, 7.5, 9.17, 7.5, 5.83, 13.33, 37.5, 
35, 45, 22.5, 30, 25, 15, 13.33, 20, 13.33, 20, 20, 9.17, 21.67, 
12.5, 10, 14.17, 24.17, 10.83, 10, 13.33, 9.17, 11.67, 10.83, 
45, 45, 42.5, 30, 55, 40, 11.67, 21.67, 18.33, 16.67, 16.67, 
16.67, 14.17, 15, 15.83, 20.83, 12.5, 16.67, 10, 12.5, 9.17, 
10, 7.5, 6.67, 27.5, 30, 32.5, 45, 17.5, 25, 15.83, 15.83, 17.5, 
13.33, 12.5, 13.33, 13.33, 10.83, 19.17, 12.5, 13.33, 12.5, 7.5, 
8.33, 9.17, 5.83, 10.83, 10.83, 47.5, 15, 20, 20, 30, 30, 10, 
18.33, 12.5, 11.67, 10.83, 13.33, 13.33, 12.5, 10, 10, 13.33, 
15, 6.67, 14.17, 7.5, 7.5, 10.83, 7.5, 22.5, 15, 22.5, 20, 25, 
15)), .Names = c("Variety", "Sample.Part", "overall"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-288L))

Мои первый и второй столбцы в моем наборе данных являются категориальными, а третий — числовым, я прикрепил данные сюда.

 Variety    Sample.Part         overall
Cal J        Lower              8.33
Cal J        Lower             15.83
Cal J        Lower             18.33
Cal J        Lower             18.33
Cal J        Lower             16.67
Cal J        Lower             15.83
Cal J        Intermediate      17.50
Cal J        Intermediate      15.00
Cal J        Intermediate      14.17
Cal J        Intermediate      16.67
Cal J        Intermediate      15.00
Cal J        Intermediate      18.33
Cal J        Upper             6.67
Cal J        Upper             14.17
Cal J        Upper             6.67
Cal J        Upper             15.83
Cal J        Upper             10.00
Cal J        Upper             12.50
Cal J        % fruit damage    10.00
Cal J        % fruit damage    15.00
Cal J        % fruit damage    35.00
Cal J        % fruit damage    55.00
Cal J        % fruit damage    50.00

Я хотел бы, чтобы уровни факторов в первом столбце отображались как конечные узлы по оси y. Любая помощь?

Комментарии:

1. Добро пожаловать в StackOverflow. Пожалуйста, не включайте свои данные с помощью изображения. Никто не хочет вводить все это снова. Вместо этого, пожалуйста, используйте dput(MyData) для создания текстового представления ваших данных, которые вы можете вставить в свой вопрос, а затем мы можем вырезать и вставить в R.

2. Я отредактировал свой вопрос в соответствии с требованиями @G5W

3. Предоставленные вами данные содержат 288 точек. Ваш образец вывода содержит 11 точек данных с именами, которые совсем не похожи на ваши образцы данных. Вам нужна дендрограмма для 288 точек? Он немного занят. Вы говорите, что хотите, чтобы ось y представляла ваши группы лечения. Как эти группы записаны в предоставленных вами данных?

4. Вывод выборки не связан с моими выборочными данными, это просто отражение того, чего я хотел бы достичь. по оси y должны располагаться группы в первом столбце моих выборочных данных (variety). Да, я хотел бы получить дендограмму для 288 точек данных @G5W