R语言绘图——层次聚类图及树状图添加side bar

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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），其中比较常见的、可以添加行列注释信息条的聚类作图包有pheatmap、gplots等等。以下简单介绍一下对热图（heatmap)和树状图（dendrogram）添加注释信息条（side bar)的方法（以mtcars数据集为例）。

树状图+热图+side bar

library(gplots)#导入R包
data(mtcars)#导入示例数据
x <- as.matrix(mtcars)#gplots要求输入numeric matrix，所以要转化为数量矩阵
rc <- rainbow(nrow(x),start=0, end=.3)#用于绘制side bar，给每一个行名赋一种颜色
cc <- rainbow(ncol(x), start=0, end=.3)#用于绘制side bar，给每一个列名赋一种颜色
hv <- heatmap.2(x,RowSideColors=rc, ColSideColors=cc)#画图

结果如下图：

树状图+side bar

如果数据量比较大，不想显示热图部分，而只想显示树状图部分，则可以使用dendextend包（仍以mtcars数据集为例）实现。

library(dendextend)#导入R包
data(mtcars)#导入数据
dend <- as.dendrogram(hclust(dist(mtcars)))

# 给每种样本（汽车）赋一种颜色，这里有四种汽车类型
car_type <- rep("Other", length(rownames(mtcars)))
is_x <- grepl("Merc", rownames(mtcars))
car_type[is_x] <- "Mercedes"
is_x <- grepl("Mazda", rownames(mtcars))
car_type[is_x] <- "Mazda"
is_x <- grepl("Toyota", rownames(mtcars))
car_type[is_x] <- "Toyota"
car_type <- factor(car_type)
n_car_types <- length(unique(car_type))
cols_4 <- colorspace::rainbow_hcl(n_car_types, c = 70, l  = 50)
col_car_type <- cols_4[car_type]

#画图
par(mar = c(12,4,1,1))
plot(dend)
colored_bars(col_car_type,dend,rowLabels="")

结果如下图：

另：有时候数据量非常大，样本名称叠加到一起会糊成一片，导致看不清楚。不如去掉样本名称，代码如下：

#画图
par(mar = c(12,4,1,1))
labels(dend) <- ""
plot(dend)
colored_bars(col_car_type,dend,rowLabels="")

结果如下图所示：

参考资料：
[1] Frequently asked questions

[2] Hierarchical cluster analysis on famous data sets - enhanced with the dendextend package

R语言绘图——层次聚类图及树状图添加side bar

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原文地址：https://www.cnblogs.com/eat-drink-breathe-hard/p/12731602.html