如何根据树状图中形成簇将hclust的标签放入表中
模型出错了，请稍后重试~
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我想使用Hmisc包中的varclus()函数执行变量聚类。然而，如果我将树状图划分为10个变量簇，我不知道如何将变量簇放入表中。
我以前用过
groups <- cutree(hclust(d), k=10)
来削减个体的树状图，但对变量不起作用。
浏览 17提问于2011-09-08得票数 3
我有250个对象，我使用h <- hclust(distance.matrix, method = "single")来获得一个hclust对象。如果我绘制来自h的树状图，它只是一个混乱，因为有太多的对象和标签只是被挤压在一起。
假设我对特定的集群群感兴趣
现在，我知道我们可以使用cutree将一棵树(例如，由于hclust产生的树)通过指定所需的组数而分成几个组。
但是，如何分别得到R中较小的簇群的树状图呢？
浏览 0提问于2013-09-13得票数 7
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我感兴趣的是可视化分层聚类分析的结果。是否可以使用树状图来显示集群(和子集群)的名称或标签，而不显示进入聚类分析的原始案例？
例如，此代码将分层聚类分析应用于mtcar数据集。
data("mtcars")
clust <- hclust(get_dist(mtcars, method = "pearson"), method = "complete")
plot(clust)
假设我把树砍成4组，并将它们重新命名为“轿车”、“卡车”、“跑车”和“面包车”(完全是任意的标签)。
clust1 <- cutree(clust,4)
cl
浏览 8提问于2022-08-15得票数 2
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我正在第一次构建一个树状图，围绕着簇的矩形被画在标签上。您知道如何修改这些标签的位置以避免这种重叠吗？
在这里，您可以找到我的代码的一个工作示例：
mydata <- c(9.45, 10.54, 10.36, 10.46, 10.78, 10.1, 11.13)
mydata.matrix <- matrix(mydata, nrow = 1, ncol = 7)
colnames(mydata.matrix) <- c("a", "b", "c", "d", "e", "f",
浏览 2提问于2016-07-06得票数 2
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我想要找出在给定高度下切割一棵树时的簇数。
这棵树在R中属于“树状图”类，所以我一直在使用包dendextend来探索这一点。
示例：
# Create a dend:
dend <- 1:5 %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram
# Plot it:
dend %>% plot
例如，当我指定"height = 3“时，我想知道有多少簇(参见生成的图中的y轴)。
在高度3，我应该得到答案"2“，因为在这个高度，一条水平线应该会碰到两条垂直线，因此会产生两个簇。
在"height = 1.5“处，答案应
浏览 8提问于2019-07-29得票数 1
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最终合并高度
、、、
当使用hclust函数在R中执行分层聚类时。你怎么知道最终合并的高度？
因此，为了澄清一些R的默认数据：
hc <- hclust(dist(USArrests))
dendrogram1 = as.dendrogram(hc)
plot(hc)
将产生一个包含所有聚类信息的变量hc。
而树状图：
正如在树状图上所看到的，最终的合并发生在高度> 200 (约300)处。但是树状图是怎么知道的？此信息既不在hc.height变量中，也不在dendrogram1变量中。提到最多的合并是169。
如果dendrogram1变量不包含此信息，绘图函数如何知道合
浏览 1提问于2014-09-04得票数 1
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我正在尝试将R中的分层聚类的结果绘制为树状图，用矩形来标识聚类。
以下代码适用于垂直树状图，但对于水平树状图(horiz=TRUE)，不会绘制矩形。有没有办法对水平树状图也做同样的事情。
library("cluster")
dst <- daisy(iris, metric = c("gower"), stand = FALSE)
hca <- hclust(dst, method = "average")
plot(as.dendrogram(hca), horiz = FALSE)
rect.hclust(hca, k = 3,
浏览 4提问于2014-06-10得票数 8
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df <- scale(mtcars) # Standardize the data
library("factoextra")
library("cluster")
dist <- dist(df, method = "euclidean") # df = standardized data
hc <- hclust(dist, method = "ward.D2")
fviz_dend(hc, k = 4, # Cut in four groups
cex = 0.6, # labe
浏览 8提问于2021-02-24得票数 1
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我想知道-有没有办法在树状图中添加星系团的标签。参见简单示例：
hc = hclust(dist(mtcars))
plot(hc, hang = -1)
rect.hclust(hc, k = 3, border = "red")
期望的输出应该如下所示：
谢谢你的建议！
浏览 3提问于2017-09-25得票数 2
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R中旋转树状图x轴标签
、、、、
我给出了hclust帮助提供的示例数据：
mds2 <- -cmdscale(UScitiesD)
hcity.D <- hclust(UScitiesD, "ward.D")
plot(hcity.D, hang=-1)
当您绘制此图时，站点标签是垂直的-这适用于本例，因为它们使用长名称。然而，我的数据被简单地标记为A1、A2等，并且当我绘制图表时，看起来没有必要使用垂直标记。
我知道对于垂直树状图，las=2和srt = 90还可以在text()中旋转y轴标签，但这似乎不会影响此hclust图中的标签。
如何将场地标签旋转到此地块的水平方向？
谢谢
浏览 0提问于2017-02-13得票数 1
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R中的集群表示树形图替代
、、、
我知道树状图很受欢迎。然而，如果有相当多的观察值和类，就很难跟踪。然而，有时我觉得应该有更好的方式来呈现相同的东西。我有了一个想法，但不知道如何实现它。
考虑下面的树状图。
> data(mtcars)
> plot(hclust(dist(mtcars)))
可以像散点图一样绘制它。其中两点之间的距离用直线绘制，而sperate簇(假设阈值)是彩色的，圆的大小由某个变量的值决定。
浏览 2提问于2012-07-13得票数 7
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对于大型数据集，我想调整树状图中的x轴，其中所有标签都可见。作为例子，我在这里使用了虹膜数据：
> iris.data=subset(iris,select=-Species)
> d <- dist(iris.data, method="euclidean")
> hc <- hclust(d, "ward")
> plot(hc, hang=-1, main="Dendrogram of Ward's Method", label=iris$Species)
使
浏览 0提问于2012-07-12得票数 4
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假设我有一些未标记的数据，我知道这些数据应该聚集到六个分类中，比如这个数据集：
library(tidyverse)
ts <- read_table(url("http://kdd.ics.uci.edu/databases/synthetic_control/synthetic_control.data"), col_names = FALSE)
如果我从原始数据集中创建一个样本为60的hclust对象，如下所示：
n <- 10
s <- sample(1:100, n)
idx <- c(s, 100+s, 200+s, 300+s, 400+s
浏览 8提问于2018-10-17得票数 0
我正在R Studio中做一些数据的聚类。我对K-means聚类分析和绘制层次聚类的结果有问题。所以当我使用kmeans函数时，我得到了4组10，20，30和6个观察值。然而，当我绘制树状图时，我得到了4组，但有不同数量的观察: 23，26，10和7。
你有没有发现过这样的问题？
下面是我的代码：
mydata<-scale(mydata0)
# K-Means Cluster Analysis
fit <- kmeans(mydata, 4) # 4 cluster solution
# get cluster means
aggregate(mydata,by=list(fi
浏览 1提问于2016-03-14得票数 0
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下面的代码用树状图创建1.Dendgram和2.heatmap
mydata <- mtcars
hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) dist(x,method="euclidean")
d <- distfunc(mydata)
fit <- hclustfunc(d)
#plot dendogram only
plot(fit)
groups <- cutree(fit, k=5)
# Add r
浏览 6提问于2013-12-03得票数 5
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我正在手动创建一个hclust对象(即创建一个具有所需插槽的列表，然后将其类更改为hclust)。已知了合并模式、分叉高度、叶节点的顺序和叶节点的标签。我的目标(以及测试手段)是绘制出最终的树状图。我无法用参数创建可绘制的hclust对象。
hclust对象的组件在hclust函数文档中进行了描述(参见值一节)。
下面是一个可重复的R代码块，我使用它生成并绘制我的树状图。
tree <- list()
tree$merge <- matrix(c( -1, -7, # row 1
-2, -6, # row 2
浏览 0提问于2019-10-27得票数 1
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我使用R的hclust()、as.dendrogram()和plot.dendrogram()函数生成了hclust()。
我使用了dendrapply()函数和一个局部函数来为叶子着色，这是很好的。
我有一个统计测试的结果，它表明一组节点(例如，树右下角的"_+v\_stat5a\_01_“和"_+v\_stat5b\_01_”集群)是重要的还是重要的。
我还有一个本地函数，可以与dendrapply()一起使用，它可以在我的树状图中找到确切的节点，其中包含重要的叶子。
我想(以下例子)之一：
将连接"_+v\_stat5a\_01_“和”_+v\_stat5b\
浏览 3提问于2009-04-04得票数 8
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我使用下面的代码来剪切树状图，我遇到的一个特殊问题是，当我剪切树状图时，我不知道如何向nodes.How添加标签，我可以使用R程序来剪切带有标签的树状图吗？
library(Heatplus)
cc=as.dendrogram(hclust(as.dist(mat),method="single"))
cutplot.dendrogram(cc,h=20)
浏览 1提问于2011-08-26得票数 4
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我使用xlab="“来抑制x-label，但在我的树状图中仍然得到一个”子x-label“。我如何删除它，并删除树状图下的任何额外空间？
require(graphics)
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc,xlab="")
浏览 0提问于2012-09-18得票数 12
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我希望更改树状图叶子的默认标签，以匹配使用dplyr、group_by和summarise函数生成的数据文件中的分类变量列。这是一张数据截图。
我想使用'm‘列变量作为树状图的标签。
这是生成树状图的代码(sfdf_lop是数据)
csfdf_lop <- hclust(dist(sfdf_lop[, -1]), method = "complete")
plot(csfdf_lop)
输出结果如下：
如何使用'm‘列中的变量来标记叶子，而不是默认编号的叶？
下面的编辑是使用建议的代码的结果
tempdf<- as.data.frame(sf
浏览 7提问于2022-02-25得票数 0
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如何更改r中的树状标签
、、、、
我在R中有一个树状图，它基于层次聚类，使用hclust。我对不同颜色的标签进行了着色，但是当我尝试使用dendrogram = dendrogram %>% set("labels", dataframe$column)更改我的dedrogram的标签(集群所基于的数据帧的行)时，标签会被替换，但位置不对。例如：
我的树状图是这样的：
___|___
| _|_
| | |
| 1 0
2
现在，当我尝试像上面指定的那样更改标签时，标签会被更改，但它们会按数据格式从左到右的顺序应用。如果我们假设我的原始数据文件看起来像这样
df:
浏览 4提问于2015-11-09得票数 6
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我在r中对一些数据进行了聚类，并将结果绘制成了一个树状图。我现在想知道的是，我如何改变标签的颜色，使相同的标签具有相同的颜色。
我使用以下代码获得了我的树状图：
> d<-stringdist::stringdistmatrix(AR_GenesforR$AR_Genes)
> cl <-hclust(as.dist(d))
> plot(cl, label=AR_GenesforR$AR_Genes)
> groups <- cutree(cl, k=2)
> rect.hclust(cl, k=2, border="red")
浏览 4提问于2015-11-06得票数 1
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我正在尝试使用heatmap3来可视化我的细菌社区数据。我已经对我的样本进行了聚类，并且有一个来自hclust的树状图，我想用它在热图中排序我的样本，同时也显示树状图。但是，我要放入heatmap3中的数据文件已经崩溃到了属级，所以我以前的结构在heatmap3中并不是立即显现出来的，因此我不希望heatmap3尝试自己进行集群。
我尝试使用我的hclust对象作为一个树状图，并将它传递给Colv，但是无论出于什么原因，我的热图中的样本顺序实际上是随机的，而树状图看起来是正确的。当我提取样本的顺序在我的树状图和重新排序我的输入矩阵根据这个顺序(没有树状图)，我得到可见的聚类。本质上，我想要的是
浏览 5提问于2017-11-29得票数 0
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我想创建一个带有水平标签的树状图，但让树叶根据它们的高度悬挂，而不是仅仅下降到图的边缘。
示例：
par(mfrow = c(1,2))
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc) # a plot with hanging branches
plot(as.dendrogram(hc), horiz = TRUE) # a horizontal plot, but the branches are not hanging
对如何编程有什么建议吗？
谢谢。
浏览 2提问于2013-06-13得票数 4
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具有相等颜色映射的R图
、、、
下面的代码生成了所示的图。
library(ggplot2)
library(dendextend)
library(cowplot)
set.seed(1234)
N<-10
set1 <- mvrnorm(n = N, c(0,0), matrix(c(0.5,0,0,0.5),2))
df <- data.frame(set1,label=1:N)
# ?dist
# dist method options: "euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra"
浏览 9提问于2020-02-18得票数 1
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(已提供r代码)
、、、
大家好，我有一个数据，我需要对其进行分层聚类。然而，我的树状图非常混乱(因为它有583个观察值)。因为我需要将这个树状图分成簇(我知道怎么做)，我想知道我可以做些什么让它看起来更干净/更整洁(以及如何)。我已经在下面提供了我的代码，以及给出一些上下文的图。
##For All 583 Observations
idx_583 <- sample(1:nrow(ilpd_df), 583)
distance_matrix <- dist(as.matrix(ilpd_df[idx_583,-c(1,2,10,11)]),
method
浏览 0提问于2019-10-09得票数 0
我试图从R中的一个树状图中提取一个分类，我在一定高度上有cut。这在hclust对象上使用hclust很容易，但我不知道如何在dendrogram对象上这样做。
此外，我不能仅仅使用原来的hclust集群，因为(令人沮丧的)，cutree类的编号与使用cut的类编号不同。
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
classification<-cutree(hc,h=70)
dend1 <- as.dendrogram(hc)
dend2 <- cut(dend1, h = 70)
str(dend2$lower
浏览 24提问于2014-08-22得票数 13
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有关用于创建树状图的测试数据和命令的详细信息，请参阅我前面的问题：
下面是我的命令的快速摘要，以生成树状图：
un_exprs <- as.matrix(read.table("sample.txt", header=TRUE, sep = "\t", row.names = 1, as.is=TRUE))
exprs <- t(un_exprs)
eucl_dist=dist(exprs,method = 'euclidean')
hie_clust=hclust(eucl_dist, method = 'complete&
浏览 2提问于2015-07-17得票数 1
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我正在尝试提取circlize_dendrogram集群中使用的颜色。下面是一个示例代码：
library(magrittr)
library(dendextend)
cols <- c("#009000", "#FF033E", "#CB410B", "#3B444B", "#007FFF")
dend <- iris[1:40,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram
dend <- color_branches(dend
浏览 4提问于2016-04-21得票数 10
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如何在树状图中画一条对应于给定准则的最佳K的线？
如下所示：
假设这是我的树状图，最好的K是4。
data("mtcars")
myDend <- as.dendrogram(hclust(dist(mtcars)))
plot(myDend)
我知道abline函数能够像上面所示的那样在图形中画线。但是，我不知道如何计算高度，所以函数被用作abline(h = myHeight)
浏览 0提问于2018-03-04得票数 4
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有没有人找到了R3中明显的bug的解决方法，它禁止改变聚类树状图上的标签大小？
在将R更新到3.01之前，以下代码工作正常(我想之前的版本是2.15 )：
plot(hclust, labels = data[, 1], cex = 0.3)
现在，在更改cex参数时，标签大小没有变化。
浏览 0提问于2013-06-21得票数 11
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我对一个大型数据集进行了聚类，发现了6个集群，我有兴趣对其进行更深入的分析。
我使用hclust和"ward.D“方法找到了集群，我想知道是否有从hclust/树状图对象中获取”子树“的方法。
例如
library(gplots)
library(dendextend)
data <- iris[,1:4]
distance <- dist(data, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE)
hc <- hclust(distance, method = 'ward.D')
浏览 5提问于2018-01-09得票数 4
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向树状图的标签添加表行
、、、
我实际上是在尝试将我的树状图的标签更改为表中相应的行。例如，考虑USArrest数据集。
现在树状图上的标签只是州的名称，“阿拉巴马州”等等。但是查看数据表，阿拉巴马州的行如下所示
Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
因此，我不希望只使用"Alabama“作为标签，而是希望对树状图的所有其他标签使用以下整行：Alabama 13.2 236 58 21.2等等。
我的代码如下所示：
library("ggplot2")
library(
浏览 26提问于2018-08-24得票数 0
我正在创建一个闪亮的应用程序，它以谷类数据集为例展示了不同的聚类技术，例如分层聚类和k-means聚类。我使用"factoextra“包中的fviz_dend函数来创建我的树状图。然而，当我这样做时，树状图不会将谷物的名称显示为标签，而是显示数字表示。有没有办法把数值改成标签？我在下面附加了一张使用fviz_dend函数的当前树状图的图片和一张我使用base R中的plot函数创建的树状图的图片。请注意，由plot函数创建的树状图具有我需要的谷物的标签(这是我试图实现的)。 使用fviz_dend创建的树状图： ? ### Code for dendogram using fvi
浏览 709提问于2019-10-16得票数 0
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在R中，我使用标识来探索树状图中簇的具体特性，通过使用“hclust”对象可以很好地工作，但我需要它作为类“树状图”的水平树状图，而不是“hclust”。我已经安装了包密度，它通常应该将标识功能扩展到类树状图的对象和水平树状图( )。对于我的特定数据集，标识用于垂直树状图(类树状图)，而不是水平树状图。我经常遇到的错误是：
Error in rect.dendrogram(x, k = k, x = X$x, cluster = cluster[, k - 1], :
k must be between 2 and 10
请在这里找到一个可复制和简化的例子：
#Install packag
浏览 3提问于2015-09-18得票数 1
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希望你们都做得很好。
我用树状图：
d <-
dist(Correlation_Test)
hc <-
hclust(d, "ave")
plot(hc)
它工作良好，并显示在树状图的末尾。测图有不同的标签。它们中有些带有前缀A，有些带有B。我现在想根据标签对标签和分支进行着色，如果它是A或B。我发现了去右旋包。但我并没有根据标签的前缀自动给标签着色。
有人能帮我吗？)
用于关联的表的示例数据
A Data 1 A Data 1 B Data 1
0.1666667 0.5 0.6666667
0.6666667
浏览 8提问于2022-10-19得票数 1
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在树状图中旋转叶标
、、、、
我使用R中的pvclust包来执行引导的分层聚类。然后将输出绘制为具有一些额外功能的hclust对象(不同的默认标题，节点处的p值)。
这个图正是我想要的，只是我需要水平而不是垂直地显示叶子标签。据我所知，在plot.hclust中没有旋转叶标签的选项。我可以用树状图来绘制hclust对象。
(即plot(as.dendrogram(example$hclust), leaflab="textlike")而不是plot(example))
但是叶子标签会被打印在我似乎无法移除的盒子中，并且hclust对象中节点的高度也会丢失。
制作一个尽可能类似于标准plot.pvclust(
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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我使用下面的python脚本进行分层聚类并打印树状图。请考虑一下我对数据挖掘的认识。
import numpy as np
import distance
import scipy.cluster.hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
mat = np.array([[ 0. , 1. , 3. ,0. ,2. ,3. ,1.],
[ 1. , 0. , 3. , 1., 1. , 2. , 2.],
[ 3., 3. ,
浏览 3提问于2014-05-25得票数 1
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我请了很多不同的专家根据它们的相似性对92个物体进行分类。基于他们的答案，我构造了一个92x92不同的矩阵。在R中，我使用以下命令检查了这个矩阵：
cluster1 <- hclust(as.dist(DISS_MATRIX), method = "average")
plot(cluster1, cex=.55)
为了突出这些集群，我想在它们周围画长方形：
rect.hclust(cluster1, k = 3, border = "red")
结果如下：
但是，当对象有更长的名称("AAAAAAAAAAAAAAAA43“而不是
浏览 0提问于2019-03-17得票数 1
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我正在尝试绘制树状图，以便树枝上的标签与聚类分析中的组号相匹配。目前，分支只是按照它们出现的顺序从左到右进行标记，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 <- dist(Model_Results,method="binary")
hca <- hclust(dst)
clust <- cutree(hca,k=40)
dend <-as.dendrogram(hca)
library(dendextend)
dend1 <- color_branches(dend, k = 40, groupLabels = TRUE)
浏览 33提问于2018-02-06得票数 0
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我想提取树状图或簇节点的层次结构。
例如，在下一个示例中：
library(dendextend)
dend15 <- c(1:5) %>% dist %>% hclust(method = "average") %>% as.dendrogram
dend15 %>% plot
节点按其在树状图中的位置进行分类(见下图)。
(从dendex差异化软件包的教程中提取的数字)
我想得到每个最终叶子的所有节点作为下一个输出：(标签从左到右，从下到上排列)
hierarchical structure
leaf_1: 3-2-1
浏览 4提问于2015-12-24得票数 5
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树状图使用什么数据结构？
、、、、
我一直在寻找如何高效地实现树状图，用于描述层次聚类。目前，我使用一个正则表达式来解析和显示它，就像树结构一样，如下所示。
[[2,1],[3]]
这意味着有三个文档，级别1包含两个簇，一个包含文档2和1，另一个只包含文档3。因为我们在特定级别上剪切树状图后得到了簇。剪切所示的正则表达式是困难的，并且并不总是给出适当的聚类。
我们应该使用什么数据结构和表示，以便从树状图中获得聚类相对容易。
浏览 1提问于2014-03-05得票数 1
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树图:按特征分组
、、
我在过去做过各种在线教程(如)的树状图。
目标： Group Exposures by Category，并将其可视化在树/树状图中(例如ExpA和ExpD将被分组，因为它们都是HeavyMetals)
背景：--我正在尝试制作以下树/树状图：
Exposures = c("ExpA","ExpB", "ExpC","ExpD","ExpE", "ExpF")
Category = c("HeavyMetal","Hormone", "Pesticide
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
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我正在尝试从hclust函数输出中绘制树状图。我希望树状图是水平排列的，而不是默认的，可以通过(例如)
require(graphics)
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc)
我尝试使用像plot(as.dendrogram(hc.poi),horiz=TRUE)这样的as.dendrogram()函数，但结果没有有意义的标签：
如果我使用没有as.dendrogram()的plot(hc.poi,labels=c(...))，我可以传递labels=参数，但是现在树状图是垂直的而不是水平的。是否有一种方法
浏览 64提问于2013-01-02得票数 22
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我正在按照本中的建议，致力于实现集群自适应学习。为了实现分层聚类，我使用了以下方法：
X = sp.hstack((title, abstract), format='csr')
Z = ward(X.todense())
如果这是为了创建这样的树状图：
(取自上述文件)
然后，我可以使用以下行：
clusters = fcluster(Z, k=2, criterion='maxclust')
去上课.图中的2或3)，每个X都属于它，表示为0或1。
如何分割组，以便为每个X从多个级别获得标签。例如，如何从2、4和9或3、5和6中获得每个X所属类的列表。
浏览 0提问于2017-12-21得票数 0
1回答
我正在使用python执行分层聚类。
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt
linked = linkage(dataset, 'complete')
labelList = list(range(len(dataset)))
fig = plt.figure(figsize=(10, 7))
fig.patch.set_facecolor('white'
浏览 12提问于2021-09-15得票数 0
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我试图从二进制矩阵中使用heatmap.2函数创建一个热图，并从热图中提取树状图，并将树状图保存为newick文件格式。矩阵在列上有基因组，在列上有基因。
为了做到这一点，我正在运行以下代码。
library(ggdendro)
library(ape)
library(gplots)
library(vegan)
profile <-as.data.frame(read.delim("profile_file.txt",row.names=1,sep="\t", as.is=T))
dist_func<-function(x) vegdist(
浏览 4提问于2016-04-07得票数 3
如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用：
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)
那么，从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么？即长度为N的向量，其中N是点数，其中每个条目i是点i的簇数，给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇数？
需要说明的是:簇号是在对树应用阈值之后它所在的簇。在这种情况下，您将为它
浏览 5提问于2013-04-11得票数 24
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我有一个名为g的igraph (R)图形对象，如下所示：
IGRAPH UNW- 6 5 --
+ attr: name (v/c), weight (e/n)
+ edges (vertex names):
[1] 1--4 1--5 1--6 4--2 3--5
我在上面运行了这样的集群：
c1 <- cluster_fast_greedy(g)
然后将其转换为hclust对象，如下所示：
hc <- as.hclust(c1)
此时检查标签会产生以下结果：
> hc$labels
[1] "1" "4" "3" &#
浏览 0提问于2017-05-13得票数 1
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