1.什么是多边形树状图？多边形树状图，它是一种利用嵌套式多边形显示层次结构的方法，同时通过面积大小显示每个类别的数量大小。多边形树状图采用多边形表示层次结构里的节点，父子节点之间的层次关系用多边形之间的相互嵌套隐喻来表达。每个类别会被分配一个多边形区域，而其子类别则由嵌套在其中的小多边形代表。当不同类别分配不同数量时，这些多边形的面积大小会与数量成正比显示。此外，主类别的面积大小是其所有子类别的总
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2023-08-09 15:51:19
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# 使用R语言进行层次聚类树状分析
## 引言
层次聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本按照相似度进行分组。在R语言中，我们可以使用`hclust`函数实现层次聚类，并且可以使用`plot`函数绘制聚类树状图。本文将介绍如何使用R语言进行层次聚类树状分析，并给出详细的代码和说明。
## 流程
下面是层次聚类树状分析的整体流程：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|加载数
原创
2023-11-17 06:42:17
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介绍一种对热图（heatmap)和树状图（dendrogram）添加注释信息条（side bar)的方法。
聚类分析作图往往包含热图（heatmap)和树状图（dendrogram）。热图用来展示每个样本点数值大小和聚集模式。树状图用来表示样本之间以及变量之间的距离远近（或者相似性大小）。R官网目前提供了至少45个可以绘制热图的包（packages），其
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2023-05-18 12:58:10
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目录1、数据爬取及预处理1.1 基本介绍1.2 R语言爬虫代码2、数据预处理3、描述统计分析4、Kmeans聚类分析 1、数据爬取及预处理1.1 基本介绍数据来源：当当网五星图书榜单，该网页为静态网页，易爬取且翻页机制明显，在此不展开详细分析，本次爬取的内容为童书所有分类，爬取每个图书的字段如下表所示数据字段含义book_title图书标题book_comments评论人数book_recomm
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2023-10-06 16:12:55
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# R语言相关性聚类热图和树状图的实现指南
在数据分析与可视化中，相关性聚类热图和树状图是非常有用的工具，它们可以帮助我们更好地理解数据集中的变量之间的关系。在这篇文章中，我们将引导初学者如何使用R语言实现相关性聚类热图和树状图。
## 整体流程
为方便理解，我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-02 10:20:58
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R语言绘制聚类树示例 层次聚类(hierarchical clustering)常见两种形式，“自底向上”的聚合策略(层次聚合
)或“自顶向下”的分拆策略(层次分划
)，结果一般以聚类树表示，它表示将对象或聚类群连接在一起的层次结构。在聚类树中，分支的高度代表了距离的远近。
对于节点周围分支的方向，大多数层次聚类方法中都可以任意调整顺序；少数方法如TWINSPAN
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2023-06-21 19:51:46
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目录什么是聚类分析聚类分析法的类型聚类统计量系统聚类法R语言实现最短距离法最长距离法 中间距离法 类平均法 重心法 ward法什么是聚类分析聚类分析法-cluster analysis是以研究"物以类聚"的一种现代统计分析方法，利用数学方法进行分类，排除主观性和任意性，揭示客观事物内在差别和联系，特别是对多指标，多分类问题。聚类分析的目的是把分类对象按照一定
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2023-08-21 13:19:54
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单个热图内容太多了，全部放一章滑都滑不到底，所以先分成上下章，到时候再整合起来。2. 单个热图2.1 颜色2.2 标题2.3 聚类2.3.1 距离方法2.3.2 聚类方法2.3.3 渲染树状图2.3.4 重排树状图2.4 设置行列顺序2.5 维度名称单个热图是最常用的数据可视化方法。尽管ComplexHeatmap包的“亮点”是它可以并行地可视化热图列表，但是，作为热图列表的基本单元，对单个热图进
可视化已成为数据科学在电信行业中的关键应用。具体而言，电信分析高度依赖于地理空间数据的使用。这是因为电信网络本身在地理上是分散的，并且对这种分散的分析可以产生关于网络结构，消费者需求和可用性的有价值的见解。数据为了说明这一点，使用k均值聚类算法来分析纽约市免费公共WiFi的地理数据。该数据集可从NYC Open Data获得。具体地，k均值聚类算法用于基于与特定提供商相关联的纬度和经度数据来形成W
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2023-12-19 10:53:41
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前面和大家分享的分类算法属于有监督学习的分类算法，今天继续和小伙伴们分享无监督学习分类算法---聚类算法。聚类算法也因此更具有大数据挖掘的味道,话不多说，先贴张图，让大家对聚类有个大概的印象：上图可明显看出店群被分为3个组（类），接下来让我们来瞧瞧聚类是啥玩意聚类算法本质上是基于几何距离远近为标准的算法，最适合数据是球形的问题，首先罗列下常用的距离：绝对值距离（又称棋盘距离或城市街区距离）Eucl
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2023-08-03 12:47:35
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#以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析
iris
data <- iris[,1:4]
#系统聚类法(层次聚类法)
distance <- dist(data) #计算距离
iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析，计算距离方法是complete
plot( iris.hc, hang = -1) #绘画系谱图
re <- rec
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2023-06-21 22:03:55
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python绘制聚类树状图import pandas as pd
import plotly.figure_factory as ff
import chart_studio.plotly as py
import chart_studio
chart_studio.tools.set_credentials_file(username="用户名", api_key='秘钥')
data = pd
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2023-06-16 21:14:06
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一.准备示例数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1_b8swSkWDqIHZi6UwKaspA 提取码：pll7文件说明 示例数据，其中数据均为虚拟数据，与实际生物学过程无关文件名：dataset_heatmap.txt 列分别为：基因，cell1的5个重复样本，cell2的5个重复样本 行代表：每个基因在所有样本的FPKM值二.绘制聚类热图1.聚类热图绘制#
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2023-10-27 12:06:42
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# R语言树状图的实现指南
树状图（Dendrogram）是一种用于展示层次结构数据的图形。在R语言中，创建树状图是非常简单的，尤其是利用内置的`hclust`和`plot`函数。本文将详细介绍如何使用R语言绘制树状图。对于刚入行的小白，学习这项技术不仅愉快且充满成就感。
## 整体流程概览
首先，让我们以表格的形式列出绘制树状图的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# R语言热图分组聚类实现
## 介绍
在数据分析中，热图分组聚类是一种常用的可视化方法，用于展示数据的相似性和差异性。通过热图，我们可以直观地了解数据样本之间的相关性，并对数据进行分组聚类，从而发现隐藏在数据中的模式和结构。
本文将介绍如何使用R语言实现热图分组聚类，让你快速入门并掌握该方法。
## 实现步骤
下面是实现热图分组聚类的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-01-28 04:10:27
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# R语言绘制环形聚类图
随着数据科学和机器学习的兴起，聚类分析被广泛应用于各个领域。聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中相似的对象归为一类。在众多聚类可视化技术中，环形聚类图是一个非常直观且有效的工具。在这篇文章中，我们将介绍如何使用R语言绘制环形聚类图，并提供详细的代码示例。
## 什么是环形聚类图？
环形聚类图是一种用来展示数据点之间相似性和聚类结构的图形。与传统的树状图（
原创
2024-09-20 05:33:17
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标题：R语言聚类肘状图实现流程及代码解析
## 1. 引言
在数据分析中，聚类是一种常用的技术，用于将相似的数据点归类到同一类别中。R语言提供了许多聚类算法的实现，如K-means、层次聚类等。肘状图是一种可视化方法，用于帮助我们选择合适的聚类数目。本文将介绍在R语言中如何实现聚类肘状图。
## 2. 聚类肘状图实现流程
下面是R语言聚类肘状图实现的流程，我们可以用表格来展示每个步骤：
原创
2024-01-24 11:06:19
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R语言是一种广泛用于统计计算和图形的编程语言。聚类是一种常用的数据挖掘技术，能够将数据集划分为若干组，使得同一组内的数据相似度高，而不同组间的数据相似度低。在数据分析中，使用R语言绘制聚类图为理解数据特征和模式提供了直观的可视化工具。
### 问题背景
在数据科学中，聚类分析常常用于处理高维数据，帮助研究者发现数据的潜在结构和模式。然而，绘制聚类图的过程可能并不简单，尤其是对于初学者而言。常见的
R聚类2
凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）
层次聚类hclust
data=iris[,-5]
dist.e=dist(data,method='euclidean')
heatmap(as.matrix(dist.e),labRow = F, labCol = F)
#计算类间距离:最短距离法、最长距离法、类平均法
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2024-09-15 19:32:35
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hello，大家好，今天我们来实现一下下面的这张热图我们最关注的就是图的右边只标记感兴趣的基因，如何实现呢？？？准备作图文件接下来，让我们来实现一下上面的热图。为了绘制这种热图，首先要准备两类数据。（1）基因表达矩阵，行是基因，列是样本，表达值可以是FPKM或者log转化后的表达值等都可以。（2）基因名称列表，将待标识的重要基因名称以一排的形式放在一个列表中。R包ComplexHeatmap的热图
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2024-09-12 10:26:52
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