Ein Dendrogramm mit einer Toleranzgrenze schließen

Question

Ich möchte Zweige einer dendrogram bei einer Toleranzgrenze reduzieren.

Ich folge dendextend 's collapse_branchexample.

require(dendextend) 
dend <- iris[1:5,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram 
dend %>% ladderize %>% plot(horiz = TRUE); abline(v = .2, col = 2, lty = 2) 

Im Gegensatz zu den in dendrogram s dendextend ‚s example, würde Ich mag alle kollabierte Zweige ersetzen (dh jeder Clade Recht auf die vertikale rote Linie gestrichelt) durch ein Dreieck ähnlich wie clades sind in dieser Figur (von this link) präsentiert:

Wenn dies zu viel ist ich zum Schneiden t würde begleichen zu fragen er verzweigt sich an der Toleranzgrenze.

Answer 1

Dreiecke zu bekommen ist in der Tat ein bisschen zu viel, aber Sie können die Zweige färben. Entweder durch Höhe oder durch die Anzahl von Clustern, von color_branches Verwendung:

library(dendextend) 
dend <- iris[1:5,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram 
dend %>% color_branches(h=0.2) %>% ladderize %>% plot(horiz = TRUE); abline(v = .2, col = 2, lty = 2) 
# OR 
# dend %>% color_branches(k=4) %>% ladderize %>% plot(horiz = TRUE); abline(v = .2, col = 2, lty = 2) 

Sie auch die Anzahl der Cluster auswählen kann unter Verwendung von find_k die die Silhouette Koeffizient verwendet (die in diesem Fall ist, 2):

require(dendextend) 
dend <- iris[1:5,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram 
find_k(dend)$k 
dend %>% color_branches(k=find_k(.)$k) %>% ladderize %>% plot(horiz = TRUE); abline(v = .2, col = 2, lty = 2) 

Answer 2

One dieverwenden könnenpackage-drop.tip ‚s:

require(ape) 
require(dendextend) 
require(data.tree) 

dend <- iris[1:5,-5] %>% dist %>% hclust %>% as.dendrogram 
tol.level <- 0.28 
dend %>% plot(horiz = TRUE); abline(v=tol.level,col="red",lty=2) 

Also unsere Toleranzgrenze ist 0,28 und damit wollen wir Blätter (1,5) und (3,4), kollabieren, da die Tiefe ihrer Vorfahren Knoten sind unter tol.level

#convert dendrogram to data.tree 
dend.dt <- as.Node(dend) 

#get vector of leaves per each internal node 
node.list <- lapply(dend.dt$Get(function(node) node$leaves,filterFun = isNotLeaf),function(n) unname(sapply(unlist(n,recursive = T),function(l) l$name))) 
#get vector of per each internal node 
node.depth.df <- data.frame(depth=c(t(sapply(Traverse(dend.dt,traversal="pre-order",pruneFun=isNotLeaf),function(x) c(x$plotHeight)))),stringsAsFactors=F) 

to.drop.leave.names <- c(sapply(which(node.depth.df$depth < tol.level),function(i) node.list[[i]])) 

#convert dendrogram to phylo 
phylo.dend <- as.phylo(dend) 
phylo.dend <- drop.tip(phylo.dend,tip=to.drop.leave.names,interactive=FALSE,trim.internal=FALSE) 
plot(phylo.dend,use.edge.length=F) 

Jetzt können wir es konvertieren zu einem dendrogram (Chronogram)

new.dend <- chronos(phylo.dend)