可视化大型聚类树 # 加载R包和数据 library(TreeAndLeaf) library(RedeR) library(igraph) library(RColorBrewer) # 聚类分析 hc <- hclust(dist(quakes), "ave") plot(hc, main="Dendrogram for the 'quakes' dataset", xlab="", sub="") 默认画出来的图很丑: 接下来进行美化: # 转换对象 tal <- ...
plot(spe.ch.single, main ='聚类数', ylab ='高度', xlab ='single聚类') complete spe.ch.complete <- hclust(spe.ch, method ='complete') plot(spe.ch.complete, main ='聚类数', ylab ='高度', xlab ='complete聚类') average spe.ch.average <- hclust(spe.ch, method ='average') plot(...
通过聚类树+堆叠图的形式绘制组合图表,在一张图上扩展更多有效信息。 下面就开始正式的绘制!具体的绘制要点概括为以下4点: 1. 使用ggplot2绘制堆叠柱形图(不分面和分面两种图表) 2. 使用ggtree绘制聚类树 3. 使用aplot或者patchwork进行拼图(对应不分面和分面两种图表的拼图方法) 4. 图表美化,自定义主题 #...
这里和论文中的图有些不一致,可能是聚类算法的原因;ggtree有一个默认的从上到下排序,比如左侧的树现在第一个是H6,第二个是H5,如果想把H5放到第一个也是可以实现的,可以参考之前的推文R语言ggtree按照指定的节点旋转树如果需要示例数据可以直接文末留言! 小明的数据分析笔记本...
15、R语言聚类树的绘图原理 聚类广泛用于数据分析。去年研究了一下R语言聚类树的绘图原理。以芯片分析为例,我们来给一些样品做聚类分析。聚类的方法有很多种,我们选择Pearson距离、ward方法。 选择的样品有: "GSM658287.CEL","GSM658288.CEL","GSM658289.CEL","GSM658290.CEL","GSM658291.CEL","GSM658292....
R语言中提供了相应的函数: Scale(x,center=TRUE,scale=TRUE) 1. 接下来先介绍最古老的聚类算法——层次聚类法 思想: Step1:每个样本各自作为一类; Step2:计算类之间的距离; Step3:将距离最短的两个类合并为一个新类; Step4:重复2-3步,即不断合并最近的两个类,每次减少一个类,直至所有样本被合并为一类;...
使用ggraph包绘制聚类树图 # 安装并加载所需的R包 #install.packages("ggraph") library(ggraph) ## Warning: package 'ggraph' was built under R version 3.6.3 library(igraph) ## ## Attaching package: 'igraph' ## The following objects are masked from 'package...
通过这两个文件绘制带聚类树的堆叠柱形图。 R语言作图 首先进行层次聚类,获得代表样本间物种组成相似性的聚类树,这一步很简单。 #层次聚类 #读取 OTU 丰度表 dat <- read.delim('phylum_top10.txt', row.names = 1, sep = '\t', head = TRUE, check.names...
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之前录制了一起视频介绍了使用R语言的ggtree包可视化展示层次聚类分析结果的视频 最近好几个读者在公众号留言画图的时候遇到报错 c2741754fed0c3d43cff75ff709fe8a.png Error in DataMask$new(.data, caller_env) : argument "caller_env" is missing, with no default ...