Coerce HCPC nesnesi kütüphaneyi (maymun) kullanmak için hclust

Şu anda hiyerarşik bir kümeleme gerçekleştiriyorum. Güzel veri arama boru hattı sayesinde FactoMineR'u kullanmayı tercih ettim: data-> MFA-> HCPC. cevapları ayıklamak isteyen zaman Coerce HCPC nesnesi kütüphaneyi (maymun) kullanmak için hclust

data("wine") 
names(wine) 
res<-MFA(wine,group = c(2,5,3,10,9,2),type=c("n",rep("s",5)), 
     ncp=5,name.group = c("orig","olf","vis","olfag","gust","ens"), 
     num.group.sup = c(1,6)) 

res.hcpc<-HCPC(res, nb.clust=0, consol=F, iter.max=10, min=3, 
      max=NULL, metric="euclidean", method="ward", order=TRUE, 
      graph.scale="sqrt-inertia", nb.par=5, graph=TRUE, proba=0.05, 
      cluster.CA="rows",kk=Inf) 

#Now for some nice plots 
plot(res.hcpc,draw.tree = T,choice = "tree") 
plot(res.hcpc,draw.tree = T,choice = "bar")

fazlasıyla yeterli, ama bu ağaçları sunmak arıyorum. yani ben onları biraz library(ape) aracılığıyla spruced istiyoruz - examples

sorun bu işlevler bir hclust nesnesi gerektiriyor olmasıdır. Bir seçenek, MFA sonuçlarını kullanmak ve bir hclust nesnesini oluşturmak için:bir hclust işlevini kullanmaktı.

Bu işe yarıyor, ancak HCPC'un verdiği bilgilerin çok daha fazla bilgilendirici olduğunu buluyorum (ve yanıtlar hclust'dan farklıdır). Bu nedenle nesnesiyle çalışmak ve hclust ile çalışmak istiyorum, ancak yine de işlevleri library(ape)'da kullanabiliyorum. HCPC'un hclust için nasıl bir uyarı yapacağına dair bir fikriniz var mı? kütüphane için

kaynak

2016-03-31 Hanjo Jo' burg Odendaal

'? hclust' içinde' value' bölümde hclust nesnesi yapar tam olarak ne anlatır, böylece sadece deliklerin doldurulması gerekir, örn., h2 <- yapı (liste (birleştirme = matris (-c (1,3,2, -1), 2), yükseklik = c (0, 10), sipariş = 1: 3, etiketler = 1: 3, dist.method = 'öklid', çağrı = alıntı (hclust (dist, method = "ave"))), class = 'hclust'); arsa (h2) ' – rawr

@rawr, Ben hclust'un yapısına bir göz attım. Bu işi nasıl başarabileceğimi anlamaya başlayacağım. Programlama dışı bir arka plandan, daha iyi bir R geliştirme soyağacına sahip birinin “FactoMineR” paketine dahil edilebilecek bir işleve sahip olmasını umuyordum. Kranın ihtiyaç duyduğu doğru yapı ve kullanım –

(maymun)

hcpcTree<-res.hcpc$call$t$tree 
apeTree<-as.phylo(hcpcTree)

kütüphane için

(istatistikler)

dendextendTree<-as.phylo.dendrogram(hcpcTree)

kaynak

2017-03-27 19:22:39

Coerce HCPC nesnesi kütüphaneyi (maymun) kullanmak için hclust

cevap

İlgili konular