seaborn clustermap을 사용하여 클러스터를 만들고 시각적으로 잘 작동합니다 (이 example은 매우 유사한 결과를 산출 함). 그러나 프로그래밍 방식으로 클러스터를 추출하는 방법을 파악하는 데 문제가 있습니다. 예를 들어, 예제 링크에서 1-1 rh, 1-1 lh, 5-1 rh, 5-1 lh가 좋은 클러스터를 만드는 것을 어떻게 알 수 있습니
아마도이 위치는이 질문의 장소가 아니지만 D3.js.의 숙련 된 사용자 일 수 있습니다. 처음에 다른 레벨 (미리 계산 됨)의 노드를 표시하고 노드의 색상이 다르게 보이는 맹점지를 만들고 싶습니다. 노드에는 유색 부분과 회색 부분에 대한 툴팁이 다릅니다. 또한 히트 맵을 사용하고 싶습니다. D3에서 이러한 것들을 결합 할 수 있다고 생각하십니까? 그 일을하
첨부 된 코드를 참조하십시오 : 방법 : 여기 train <- read.csv("~/Desktop/R/2014data.csv")
d <- dist(train, method = "euclidean") # distance matrix
fit <- hclust(d, method="ward")
plot(fit)
출력 그림입니다 이 dendrogram을 4
나는 R이 보이는 히트 맵이 있습니다 col<- colorRampPalette(c("red","white", "blue"))(10)
library("gplots")
heatmap.2(qq,scale="none",col=col,trace="none",density.info="none",dendrogram="column")
그러나이 그때했던 같은 나왔다
나는 내 작업에서 this post의 예제 dendrogram을 사용하고 있지만 어느 행/열이 어떤 데이터에서 왔는지 추적하고 싶습니다. 다음과 같이 데이터 이름 레코드를 가진 코드를 names으로 편집했으며 거리 매트릭스 시각화의 아래쪽과 오른쪽에있는 이름을 인쇄하려고합니다. 나는 dendrogram에 대한 전화에서 labels = names을 추가하려고
나는 계층 적 클러스터링을위한 알고리즘과 C#에서 굳이 그램을 그리기위한 간단한 방법을 구현했다. 이제는 멍멍 (dendrogram) 컷오프 (dendrogram cutoff) 방법을 추가하고 텐드 그램 가지 (dendrogram branches)를 채색하기위한 또 다른 방법을 추가하려고합니다. 이를 수행하는 효율적인 알고리즘은 무엇입니까? cutoff 메
나는 scipy.cluster.hierarchy.dendrogram의 출력이 어떻게 작동하는지 알기 위해 노력하고있다 ... 나는 그것이 어떻게 작동하는지 알았고 출력물을 사용하여 멍멍을 재구성했지만 그것이 마치 나는이 모듈을 더 이상 이해하지 못하거나이 모듈의 Python 3 버전에 버그가 있습니다. 이 답변, how do I get the subtree
처음으로 dendrogram을 구축 중이며 클러스터 주위의 사각형이 레이블 위에 그려져 있습니다. 이 중복을 피하기 위해 이러한 레이블의 위치를 수정하는 방법을 알고 계십니까? 여기 당신이 내 코드의 작동 예를 찾을 수 있습니다 내가 빨간색을하고 싶은 특히 : 여기 mydata <- c(9.45, 10.54, 10.36, 10.46, 10.78, 10.