Question

我使用hclust()和cutree()来聚类多个网站的时间序列。我正在寻找一种方法将结果集群与原始数据合并，并绘制每个集群时间序列。例如，如果我有3个分别具有1,2和3个站点的集群，我需要为每个集群站点时间序列绘制3个图。谢谢Rs

数据示例

> data
     Site1 Site2 Site3 Site4 Site5 Site6
1985    11     0     5    15    13    15
1986    12    12     5    31    14    26
1987    23    21    17    14    25    12
1988    22    25    18    17    24    14
1989    11    16     8    18    13    19
1990     7     5    21     8     9    24
1991    20    13     9    21    22     7
1992    15    11     6    19    17    20
1993    19    18     9    11    21    11
1994    33     9    28    17    26    20
1995    16    14    19    33    17    10
1996    14    21    25     4     6    47
1997     4     0    11    22    14    16
1998    10    31    13    26    12    14
1999    24    17    18    41    19    20
2000    21    17    23    19    23    14
2001    12     8     6     7    19    20
2002    19    24    19    31    24    17
2003    13    29    10    28     7     9
2004    19    14    19    22    20    13
2005    16     8     9    10    11    13
2006     8     9    46     9    20    19
2007    12    10    15    13    10     9
2008    12    18    25    12    47    22
2009    19    18    18    23    21    20
2010    23    10    46    35    25    12
2011    20    35    18    30    22    18
2012    23    13    23    34    25    34
2013    17    28    20    13    19    21
2014    19    22    16    16    21    23

Answer 1

这会将群集分组插入data.frame

df2 <- data.frame(t(df))
tree <- hclust(dist(df2))
df2$gp <- cutree(tree, k=3)

之后你需要通过split或ggplot来操作你的数据。不知道你是如何设法获得有3个，2个和3个站点的三个3个集群的。如果您共享代码而不是仅仅描述代码，也许会更容易。

编辑：

以下是使用dplyr软件包重新组合的方法：

df2 <- df2 %>% 
       mutate(site=rownames(.)) %>% 
       select(site, gp)

df3 <- df %>% 
       mutate(year=rownames(.)) %>% 
       gather(site, val, -year) %>% 
       left_join(df2)

使用长格式的df3，您可以使用ggplot绘制三个群集：

ggplot(df3, aes(as.numeric(year), val, colour=site)) + 
     geom_line() + 
     facet_wrap(~gp)

编辑：

为每个情节添加单独的图例：

df4 <- split(df3, df3$gp)
gplots <- lapply(df4, function(x) ggplot(x, aes(as.numeric(year), val, colour=site)) + 
               geom_line() + 
               theme_bw() +
               theme(legend.position="bottom"))

library(gridExtra)
do.call(grid.arrange, c(gplots, nrow=1))

编辑＃2：

要在图表中而不是在图例中放置网站标签，请首先删除图例并手动设置更长的x轴标签：

 p <- ggplot(df3, aes(as.numeric(year), val, colour=site)) + 
   geom_line() + 
   guides(colour=FALSE) + 
   xlim(1985, 2018) +
   facet_wrap(~gp) + 
   theme_bw()

p

接下来，添加获取文本标签的x，y位置：

text.frame <- df3 %>% 
              filter(year == max(.[,"year"])) %>%
              select(year, val, site, gp)

p +   geom_text(data=text.frame, aes(label=site), 
              nudge_x=3, colour="black", size=4)

输入数据：

df <- structure(list(Site1 = c(11L, 12L, 23L, 22L, 11L, 7L, 20L, 15L, 
19L, 33L, 16L, 14L, 4L, 10L, 24L, 21L, 12L, 19L, 13L, 19L, 16L, 
8L, 12L, 12L, 19L, 23L, 20L, 23L, 17L, 19L), Site2 = c(0L, 12L, 
21L, 25L, 16L, 5L, 13L, 11L, 18L, 9L, 14L, 21L, 0L, 31L, 17L, 
17L, 8L, 24L, 29L, 14L, 8L, 9L, 10L, 18L, 18L, 10L, 35L, 13L, 
28L, 22L), Site3 = c(5L, 5L, 17L, 18L, 8L, 21L, 9L, 6L, 9L, 28L, 
19L, 25L, 11L, 13L, 18L, 23L, 6L, 19L, 10L, 19L, 9L, 46L, 15L, 
25L, 18L, 46L, 18L, 23L, 20L, 16L), Site4 = c(15L, 31L, 14L, 
17L, 18L, 8L, 21L, 19L, 11L, 17L, 33L, 4L, 22L, 26L, 41L, 19L, 
7L, 31L, 28L, 22L, 10L, 9L, 13L, 12L, 23L, 35L, 30L, 34L, 13L, 
16L), Site5 = c(13L, 14L, 25L, 24L, 13L, 9L, 22L, 17L, 21L, 26L, 
17L, 6L, 14L, 12L, 19L, 23L, 19L, 24L, 7L, 20L, 11L, 20L, 10L, 
47L, 21L, 25L, 22L, 25L, 19L, 21L), Site6 = c(15L, 26L, 12L, 
14L, 19L, 24L, 7L, 20L, 11L, 20L, 10L, 47L, 16L, 14L, 20L, 14L, 
20L, 17L, 9L, 13L, 13L, 19L, 9L, 22L, 20L, 12L, 18L, 34L, 21L, 
23L)), .Names = c("Site1", "Site2", "Site3", "Site4", "Site5", 
"Site6"), class = "data.frame", row.names = c("1985", "1986", 
"1987", "1988", "1989", "1990", "1991", "1992", "1993", "1994", 
"1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000", "2001", "2002", 
"2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", 
"2011", "2012", "2013", "2014"))

通过在r中聚类结果组来绘制多个时间序列

1 个答案: