如何更改树状图的节点标签

Question

我为一个项目做了一个层次集群。 我有 20 个变量中的每一个有 300 个观察值。 我对所有变量进行了索引，使每个变量都介于 0 和 1 之间，值越大越好。

我使用以下代码创建了一个聚类图。

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)

现在节点的标签在行名中，数字 1 到 300（见上图）。在分析过程中，我删除了数据框中标有“地理”的第一列（见下图），因为它们是文本中的城市名称，会搞砸分析。但我真的需要在集群图的正确位置获取城市名称，因为我需要根据结果选择城市列表。

我应该写什么代码将“地理”列中的城市名称插入到这个图中，对应于它们的行名？

从数据框（下图）可以看出，所有城市名称都是按字母顺序排列的，按升序排列，就像行名称一样。我确信将城市名称放到情节中并不难，只是通过谷歌搜索和四处询问都找不到。

Answer 1

我认为您要问的是“我如何确定树状图中的标签”。所以这有两个部分。比如我们用数字c(1,2,5,6)的简单数据

1) 当您使用 dist 创建 hclust 时，它使用项目的名称。如果它们不存在，那么它使用运行索引。例如：

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

这显然是个问题，因为我们的项目是 1,2,5,6 而不是 1:4！那么我们该如何解决这个问题呢？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)

我相信这基本上可以解决您的问题（坦率地说，不需要dendextend）。但是，如果您想在创建树状图后更新文本 - 请继续阅读：

2) dendextend 包允许您更新树状图的标签。但是您需要确保使用正确的顺序（因为原始向量的顺序和树中标签的顺序不一样！）。以下是它的实现方法：

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)

对于更复杂的数据对象（我们可能不想使用对象的行名，而是要更新树状图），我们将如何做到这一点：

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？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：我发现将树状图保存为 pdf 很有帮助，您可以在其中轻松放大和缩小：pdf("my.pdf"); plot(hc); dev.off()。