如何在分层热图树形图中添加聚类矩形

Question

以下代码创建1.树形图和2.带有树形图的热图

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 rectangle in cluster
rect.hclust(fit, k=5, border="red")

生成此图：

现在我想创建一个带有树状图的热图

# plot heat map with dendogram together.
library("gplots")
heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), hclust=hclustfunc,distfun=distfunc);

目前它看起来像这样：

在最终的热图中有一种方法可以为每个簇添加红色矩形（即在左边的树形图上），就像第一个图一样？

Answer 1

我可以在RowSideColors函数中使用heatmap.2参数建议替代方案：

heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
         hclust=hclustfunc, distfun=distfunc, RowSideColors=as.character(groups))

如果您想重新分配颜色：

# require(RColorBrewer)
cols <- brewer.pal(max(groups), "Set1")
heatmap.2(as.matrix(mydata),dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
         hclust=hclustfunc, distfun=distfunc, RowSideColors=cols[groups])

第一个例子如下所示：

Answer 2

我入侵了heatmap.2，我添加了这句话：

cluster <- cutree(hcr, k=kcluster) 
clustab <- table(cluster)[unique(cluster[hcr$order])]
m <- c(0, cumsum(clustab))
which <- 1L:kcluster
border <- rep_len(border, length(which))
for (n in seq_along(which))
   rect(par("usr")[2L]+10,m[which[n]] + 0.66, 
    mean(rev(hcr$height)[(kcluster - 1):kcluster]),
    m[which[n] + 1] + 0.33, 
    border = border[n])

这一行之后：

plot(ddr, horiz = TRUE, axes = FALSE, yaxs = "i", leaflab = "none")

您可以在此gist中找到新功能的代码。

示例：

heatmap.rect(as.matrix(mydata),
             dendrogram="row",trace="none", margin=c(8,9), 
             hclust=hclustfunc,distfun=distfunc,key=FALSE,
             kcluster=7,border='blue')

Answer 3

您可以根据群集而不是聚类矩形对树形图进行着色。它看起来很乱。 ＆＃39; fheatmap＆＃39; R中的包提供了选择自定义颜色面板等进行着色的选项。

该软件包及其文档可在以下网站获得 http://cran.r-project.org/web/packages/fheatmap/index.html