如何更改树形图的节点标签

Question

我为一个项目做了一个分层集群。 我有20个变量的300个观测值。 我索引了所有变量，以便每个变量介于0和1之间，值越大越好。

我使用以下代码创建了一个集群图。

d_data <- dist(all_data[,-1])
d_data_ind <- dist(data_ind[,-1])
hc_data_ind <- hclust(d_data_ind, method = "complete")
dend<- as.dendrogram(hc_data_ind)
plot(dend)

现在节点的标签是行名，数字1到300（见上图）。在分析过程中，我删除了标记为“地理”的数据框的第一列（参见底部图片），因为它们是文本中的城市名称并且会搞砸分析。但我 真的 需要在群集地图中找到他们正确位置的城市名称，因为我需要根据结果选择城市列表。

我应该编写什么代码才能将“地理位置”列中的城市名称插入此图中，与其行名相对应？

正如您从数据框（底部图片）中看到的那样，所有城市名称都按字母顺序排列，整齐地按升序排列，就像行名称一样。我确定将城市名称放在情节上并不难，我只是通过谷歌搜索并四处寻找它。

Answer 1

我认为您所问的是“我如何决定树形图中的标签”。所以这有两个部分。例如，让我们使用数字c（1,2,5,6）

的简单数据

1）使用dist创建hclust时，它使用项目的名称。如果它们不存在则会使用运行索引。例如：

x <- c(1,2,5,6)
d1 <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
plot(d1)

这显然是一个问题，因为我们的项目是1,2,5,6而不是1：4！那我们怎么解决这个问题呢？一种方法是更新名称。例如：

x <- c(1,2,5,6)
names(x) <- x
x
d2 <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
plot(d2)

我相信这基本上解决了你的问题（坦率地说，不需要dendextend）。但是如果你想在创建树形图之后更新文本 - 请继续阅读：

2） dendextend包允许您更新树形图的标签。但是你需要确保使用正确的顺序（因为原始矢量的顺序和树中标签的顺序不一样！）。以下是如何做到的：

if (!require(dendextend)) install.packages(dendextend);
library(dendextend)
x <- c(1,2,5,6)
d3 <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
labels(d3) <- x[order.dendrogram(d3)]
plot(d3)

以下是我们如何为更复杂的数据对象（我们可能不希望使用对象的行名称，但更新树形图）执行此操作：

if (!require(dendextend)) install.packages(dendextend);
library(dendextend)
x <- CO2[,4:5]
d4 <- as.dendrogram(hclust(dist(x)))
labels(d4) <- apply(CO2[,1:3], 1, paste, collapse = "_")[order.dendrogram(d4)]

d4 <- set(d4, "labels_cex", 0.6)
d4 <- color_branches(d4, k = 3)
par(mar = c(3,0,0,6))
plot(d4, horiz = T)

Answer 2

您想要原始标签而不是ID吗？也许这可以帮助您进行分析：

data <- USArrests[1:5, ]
data <- cbind(label=row.names(data), data)
row.names(data) <- NULL
d <- dist(data[, -1])
hc <- hclust(d)
plot(hc)
rect.hclust(hc, h=40)

data$label[order.dendrogram(as.dendrogram(hc))]
# [1] "Arkansas"   "Arizona"    "California" "Alabama"    "Alaska"  

clusters <- cutree(hc, h=40)
split(data$label, clusters)
# $`1`
# [1] "Alabama" "Alaska" 
# 
# $`2`
# [1] "Arizona"    "California"
# 
# $`3`
# [1] "Arkansas"

hc$labels <- data$label
plot(hc)

PS：我发现将树形图保存到pdf很有帮助，您可以轻松放大和缩小：pdf("my.pdf"); plot(hc); dev.off()。