Comment colorier des branches dans R dendogram par l'une fonction des classes qu'il contient?

Question

Je souhaite visualiser à quel point est un algorithme de clustering (avec certaines métriques de distance). J'ai des échantillons et leurs classes correspondantes. Pour visualiser, je regroupe et je souhaite colorier les branches d'un dendrogramme par les éléments du cluster. La couleur sera la couleur les plus éléments dans le cluster hiérarchique correspondent à (données par les données \ classes). Exemple: Si mon algorithme de clustering a choisi les index 1,21,24 pour être un certain cluster (à un certain niveau) et que j'ai un fichier csv contenant un numéro de classe dans chaque ligne correspondant à disons 1,2,1 . Je veux que ce bord à colorer 1.

Exemple de code:

require(cluster) 
suppressPackageStartupMessages(library(dendextend)) 
dir <- 'distance_metrics/' 
filename <- 'aligned.csv' 
my.data <- read.csv(paste(dir, filename, sep=""), header = T, row.names = 1) 
my.dist <- as.dist(my.data) 
real.clusters <-read.csv("clusters", header = T, row.names = 1) 
clustered <- diana(my.dist) 
# dend <- colour_branches(???dend, max(real.clusters)???) 
plot(dend) 

EDIT: un autre exemple code partiel

dir <- 'distance_metrics/' # csv in here contains a symmetric matrix 
clust.dir <- "clusters/" #csv in here contains a column vector with classes 
my.data <- read.csv(paste(dir, filename, sep=""), header = T, row.names = 1) 
filename <- 'table.csv' 
my.dist <- as.dist(my.data) 
real.clusters <-read.csv(paste(clust.dir, filename, sep=""), header = T, row.names = 1) 
clustered <- diana(my.dist) 
dnd <- as.dendrogram(clustered) 

Answer 1

Les deux noeuds et les attributs de couleur pointe peuvent être définies de manière récursive sur des objets « dendrogramme » (qui sont juste profondément imbriquées) en utilisant des listes dendrapply. Le package cluster comporte également une méthode as.dendrogram pour les objets de classe "diana", de sorte que la conversion entre les types d'objet est transparente. Utilisation de votre cluster diana et emprunter un code de l'exemple de l'iris @Edvardoss, vous pouvez créer le dendrogramme de couleur comme suit:

library(cluster) 
set.seed(999) 
iris2 <- iris[sample(x = 1:150,size = 50,replace = F),] 
clust <- diana(iris2) 
dnd <- as.dendrogram(clust) 

## Duplicate rownames aren't allowed, so we need to set the "labels" 
## attributes recursively. We also label inner nodes here. 
rectify_labels <- function(node, df){ 
    newlab <- df$Species[unlist(node, use.names = FALSE)] 
    attr(node, "label") <- (newlab) 
    return(node) 
} 
dnd <- dendrapply(dnd, rectify_labels, df = iris2) 

## Create a color palette as a data.frame with one row for each spp 
uniqspp <- as.character(unique(iris$Species)) 
colormap <- data.frame(Species = uniqspp, color = rainbow(n = length(uniqspp))) 
colormap[, 2] <- c("red", "blue", "green") 
colormap 

## Now color the inner dendrogram edges 
color_dendro <- function(node, colormap){ 
    if(is.leaf(node)){ 
    nodecol <- colormap$color[match(attr(node, "label"), colormap$Species)] 
    attr(node, "nodePar") <- list(pch = NA, lab.col = nodecol) 
    attr(node, "edgePar") <- list(col = nodecol) 
    }else{ 
    spp <- attr(node, "label") 
    dominantspp <- levels(spp)[which.max(tabulate(spp))] 
    edgecol <- colormap$color[match(dominantspp, colormap$Species)] 
    attr(node, "edgePar") <- list(col = edgecol) 
    } 
    return(node) 
} 
dnd <- dendrapply(dnd, color_dendro, colormap = colormap) 

## Plot the dendrogram 
plot(dnd) 

Answer 2

il y a des soupçons qui ont mal compris la question mais je vais essayer de réponse: de mes objectifs précédents ont été réécrits par l'exemple de l'iris

clrs <- rainbow(n = 3) # create palette 
clrs <- clrs[iris$Species] # assign colors 
plot(x = iris$Sepal.Length,y = iris$Sepal.Width,col=clrs) # simple test colors 
# cluster 
dt <- cbind(iris,clrs) 
dt <- dt[sample(x = 1:150,size = 50,replace = F),] # create short dataset for visualization convenience 
empty.labl <- gsub("."," ",dt$Species) # create a space vector with length of names intended for reserve place to future text labels 
dst <- dist(x = scale(dt[,1:4]),method = "manhattan") 
hcl <- hclust(d = dst,method = "complete") 
plot(hcl,hang=-1,cex=1,labels = empty.labl, xlab = NA,sub=NA) 
dt <- dt[hcl$order,] # sort rows for order objects in dendrogramm 
text(x = seq(nrow(dt)), y=-.5,labels = dt$Species,srt=90,cex=.8,xpd=NA,adj=c(1,0.7),col=as.character(dt$clrs)) 

Answer 3

La fonction que vous recherchez est color_brances du paquet R dendextend, en utilisant les groupes d'arguments et col. Voici un exemple (basé sur l'exemple de Shaun Wilkinson):

library(cluster) 
set.seed(999) 
iris2 <- iris[sample(x = 1:150,size = 50,replace = F),] 
clust <- diana(iris2) 
dend <- as.dendrogram(clust) 

temp_col <- c("red", "blue", "green")[as.numeric(iris2$Species)] 
temp_col <- temp_col[order.dendrogram(dend)] 
temp_col <- factor(temp_col, unique(temp_col)) 

library(dendextend) 
dend %>% color_branches(clusters = as.numeric(temp_col), col = levels(temp_col)) %>% 
    set("labels_colors", as.character(temp_col)) %>% 
    plot