R语言数据可视化_科学统计图表3——ggplot绘制层次聚类图

R语言数据可视化_科学统计图表3——ggplot绘制层次聚类图

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层次聚类图相信大家都很了解了，但是我们往往只能够画一个十分朴素的层次聚类图，像这样的…

或许我们可以在这张图上稍作修改，但也仅限于在某个高度加条红线，这就造成了读图的困难。这个问题之所以困扰我们，是因为并不是所有的绘图函数都如ggplot一样充满艺术性且有非常多的受众（便于我们查找和学习）。就算某个根据ggplot开发的包能够绘制层次聚类图，它也不像ggplot那样能够任由我们天马行空的想象对图自由地进行修改。

所以我（趾高气昂），今天！用ggplot写了个层次聚类，为广大学子带来了福音（掌声）！我并没有打算把它封装成一个包或函数，因为这样做相当于抛弃了ggplot的自由性和艺术性，所以本片文章我会从数据开始，一步步的解释我的代码。

library("factoextra")

data(USArrests)
#这次所用的数据

df <- scale(USArrests)
#标准化一下

result <- dist(df, method = "euclidean")
result_hc <- hclust(d = result, method = "ward.D2")
#获得层次聚类的结果result_hc

fviz_dend(result_hc, cex = 0.6)
#画个层次聚类图看看

然后我们用ggplot重写下
我的绘制思想是利用geom_line画出图中的每一个杠(如下图)，每一个杠由四个点顺序链接所构成，所以代码主要就是在找每个杠对应的四个点，并用group将他们分开。

len = dim(USArrests)[1]
#这里定义了数据的数量

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################危      从这里开始      危####################
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ranks = c(1:(2*len-1))

for (i in c(1:len)) {
  ranks[i] = which(result_hc$order==i)
}

ranks[(len+1):(len+2)] = 0

for (i in 1:(len-1)) {
  rank1 = 0
  rank2 = 0
  
  if(result_hc$merge[i,1]<0)
  {
    rank1 = ranks[-result_hc$merge[i,1]]
  }else{
    rank1 = ranks[result_hc$merge[i,1]+len]
  }
  
  if(result_hc$merge[i,2]<0)
  {
    rank2 = ranks[-result_hc$merge[i,2]]
  }else{
    rank2 = ranks[result_hc$merge[i,2]+len]
  }
    
  ranks[i+len] = (rank1 + rank2)/2
  
}


ranks

x = c(1:4*(len-1))
y = c(1:4*(len-1))

heigh = c(1:(2*len -1))
heigh[1:len] = 0
heigh[(len+1):(2*len -1)] = result_hc$height

merge_ = result_hc$merge

for (i in 1:(2*(len-1))) {
  if(result_hc$merge[i]>0)
  {
    merge_[i] = result_hc$merge[i]+len
  }else{
    merge_[i] = -result_hc$merge[i]
  }
}



for (i in 1:(len-1)) {
  index = (i-1)*4 + 1
  x[index] = ranks[merge_[i,1]]  
  y[index] = heigh[merge_[i,1]]
  
  x[index+1] = ranks[merge_[i,1]]  
  y[index+1] =   result_hc$height[i]
  
  x[index+2] = ranks[merge_[i,2]]  
  y[index+2] =   result_hc$height[i]
  
  x[index+3] = ranks[merge_[i,2]]  
  y[index+3] =   heigh[merge_[i,2]]  
  
}

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################危      到这里结束      危####################
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#都不用看！
#复制粘贴就可以

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data = data.frame(x=x,y=y,group = rep(1:(len-1),each=4))
#这个data是绘制图像所用数据，也是上面那段代码的全部成果


ggplot(data,aes(x=x,y=y,group=group ))+geom_line()
#绘制完成~

看下data

这里group由低到高分别对应了聚类分析的每次聚类结果，比如说最大的组——group49就对应了图中最高的那个杠…

好嘞，看下ggplot能实现什么样的想法吧！


聚类图主要的作用就是聚类并挑选分组，这里设定了三个组，并用了一个Facebook风格的主题。其他应用例如挑选离群点，也可以用同样的方法展示。

有哪里不懂的小伙伴可以私信或评论，另外本人也提供一些科学图表的有偿绘制服务哦~
价格实惠呢亲！