精华内容
下载资源
问答
  • Heatmap_Dendrogram_Python 国家数据的热图和树状图
  • 下载dendrogram_ts.py并放入您的python site-package或project文件夹中。 按最大聚类绘制 from dendrogram_ts import maxclust_draw plt . style . use ( 'seaborn-whitegrid' ) plt . figure ( figsize = ( 8 , 5 )...
  • 家谱java源码树状图:使用 Java Persistence API 创建家谱 此 Java 应用程序基于存储在关系数据库中的家谱数据生成家谱的图形表示。 程序输出 DOT 图描述语言脚本,可用于创建图像文件。 安装 ...Debi
  • 实时观看: : 森林类型的组 = 28个组 = 184种类型:搜索“ speciesFunctionNames”以获取详细的物种名称 数据来源
  • # Draw dendrogram using matplotlib to scipy-dendrogram.pdf scipy.cluster.hierarchy.dendrogram(clusters, labels=labels, orientation='right') plt.savefig("scipy-dendrogram.png") ...
  • dendrogram/

    2021-01-12 08:12:52
    READMEPHP系统树图PHP系统树图可快速的处理无限极分类的业务需求 提供两种不同的数据结构和三种视图类型数据结构...安装composer require dendrogram/dendrogram:v2.02.配置首先往Laravel应用中注册ServiceProvider...

    README

    PHP系统树图

    PHP系统树图可快速的处理无限极分类的业务需求 提供两种不同的数据结构和三种视图类型

    数据结构

    adjacency list

    nested sets

    视图类型目录 catalog

    茎状 rhizome

    下拉列表 select

    1.安装

    composer require dendrogram/dendrogram:v2.0

    2.配置

    首先往Laravel应用中注册ServiceProvider,打开文件config/app.php,在providers中添加一项:

    'providers' => [

    DenDroGram\DendrogramServiceProvider::class

    ]

    3.发布

    然后发布拓展包的配置文件,使用如下命令:

    php artisan vendor:publish

    会在config目录下会生成dendrogram.php的配置文件

    4.数据导入

    php artisan migrate

    两表四个自定义函数 表名可先行在配置文件中修改.以保持与自定义函数内的表名一致

    migrations下增加中国城市sql文件

    由于查询节点过多需要配置mysql

    SET GLOBAL group_concat_max_len = 20460;

    数据结构概述

    adjacency结构 以父节点为基准的链式查询 增删容易 查询不便

    nested结构 以左右值包容形式 增删不便 查询容易

    code说明

    生成对象

    /*adjacency list数据结构*/

    new DenDroGram(AdjacencyList::class)

    /*nested set数据结构*/

    new DenDroGram(NestedSet::class)

    调用方法

    调用方法

    方法说明

    方法参数

    返回内容

    buildCatalog

    生成目录式结构树

    根节点id

    操作节点的路由POST方式

    节点显示字段

    html文本

    buildRhizome

    生成根茎视图

    根节点id

    操作节点的路由POST方式

    节点显示字段

    html文本

    buildSelect

    生成下拉列表

    根节点id

    列表选项显示字段

    列表选项值

    列表选项默认值

    html文本

    获取选项结果可在js中调用dendrogramUS.storage()

    点击选项回调方法dendrogramUS.callback()

    operateNode

    节点操作

    action增删改标识

    data节点详情数据

    返回boolean

    getTreeData

    获取结构型数据

    根节点id

    返回array

    获取数据

    展开全文
  • 我试图用与使用包’ape’绘制...我尝试了两种方法:要么使用hc2Newick,要么使用Joris Meys的代码作为对Change Dendrogram leaves的回答.两者都没有给出令人满意的结果.可能是我还没有完全理解树形图的构建方式.可以...

    我试图用与使用包’ape’绘制树的相同’风格’来绘制凝聚聚类(UPGMA与Agnes)的结果.我在下图中包含了一个简单的例子

    关键问题是我希望能够根据叶子标签中的图案为树形图的叶子着色.我尝试了两种方法:要么使用hc2Newick,要么使用Joris Meys的代码作为对Change Dendrogram leaves的回答.两者都没有给出令人满意的结果.可能是我还没有完全理解树形图的构建方式.可以在https://www.dropbox.com/s/gke9qnvwptltkky/abundance.agnes.ave找到abundance.agnes.ave对象的ASCII保存(从运行的agnes中存储).

    当我使用第一个选项(使用来自bioconductor的ctc包的hc2Newick)时,我在使用此代码时会得到下图:

    write(hc2Newick(as.hclust(abundance.agnes.ave)),file="all_samples_euclidean.tre")

    eucltree

    eucltree.laz

    tiplabs

    numbertiplabs

    colourtips

    colourtips[grep("II",tiplabs)]

    plot(eucltree.laz,tip.color=colourtips,adj=1,cex=0.6,use.edge.length=F)

    add.scale.bar()

    这显然不太理想,情节的“对齐”并不像我想的那样.我认为这与分支长度计算有关,但我没有最模糊的想法如何解决这个问题.当然,与colLab函数的结果相比,它看起来更像我想要报告的树形图样式.此外,在上面的代码中使用use.edge.length = T确实给出了一个未正确“对齐”的聚类:

    第二种方法使用Joris Meys的colLab函数和下面的代码给出了下图

    clusDendro

    labelColors

    clusMember

    clusMember[grep("II",rownames(abundance.x))]

    names(clusMember)

    colLab

    {

    if(is.leaf(n)) {

    a

    # clusMember - a vector designating leaf grouping

    # labelColors - a vector of colors for the above grouping

    labCol

    attr(n, "nodePar")

    }

    n

    }

    clusDendro

    plot(clusDendro,horiz=T,axes=F)

    这个情节越来越接近我想要的,但是我不知道为什么空心圆出现在叶子上以及如何去掉它们.

    任何帮助深表感谢.

    亲切的问候,

    调频

    最佳答案 我不久前编写了这段代码,看起来机制中有一些变化.

    我使用的plot.dendrogram函数有一个参数nodePar.自从我上次使用该函数以来,行为已经改变,虽然这通常用于内部节点,但它显然也对外部节点有影响.根据帮助文件,pch的默认值现在是1:2.

    因此,您需要在添加到colLab函数中的外部节点的属性中专门指定pch = NA.尝试适应它:

    colLab

    {

    if(is.leaf(n)) {

    a

    # clusMember - a vector designating leaf grouping

    # labelColors - a vector of colors for the above grouping

    labCol

    attr(n, "nodePar")

    if(is.list(a$nodePar)) c(a$nodePar, lab.col = labCol,pch=NA) else

    list(lab.col = labCol,pch=NA)

    }

    n

    }

    在我的机器上,这解决了问题.

    或者,您可以查看ape包中函数plot.phylo的参数use.edge.length.你将它设置为FALSE,但从你的解释我相信你希望它设置为默认值,为TRUE.

    编辑:为了使函数更通用,将labelColors和clusMember作为参数添加到函数中可能是个好主意.我的快速解决方案不是干净代码的最好例子……

    还要忘记我所说的使用边长的内容. ape包将其解释为真实的树形图,并将use.edge.length置于TRUE将边长变换为演化时间.因此,树状图的“怪异”概述.

    另请注意,如果treeleaf没有nodePar属性,使用c()函数添加额外参数将导致不良影响:如果添加例如lab.cex = 0.6,c()函数将创建一个向量而不是列表,并在参数列表中有字符值时将lab.cex的值转换为字符.在这种情况下,这将是颜色的名称,这解释了您在评论中谈到的错误.

    展开全文
  • D3.js中的Cluster Dendrogram详解

    千次阅读 2017-12-09 10:17:19
    Cluster Dendrogram 今天聊一个简单点的,叫做Cluster DendrogramDendrogram的意思是“树状图”,咦?为什么不叫tree呢?仔细看官网作者对Dendrogram的解释,恍然大悟。官网解释如下: A dendrogram is a node...

    Cluster Dendrogram

    今天聊一个简单点的,叫做Cluster Dendrogram。Dendrogram的意思是“树状图”,咦?为什么不叫tree呢?仔细看官网作者对Dendrogram的解释,恍然大悟。官网解释如下:

    A dendrogram is a node-link diagram that places leaf nodes of the tree at the same depth.

    秒懂,有木有!意思是说,Dendrogram其实是一种树形结构图的特殊情况,特殊之处在于,Dendrogram将树叶都放置在了同一个深度上,而树形结构没有这个要求。话不多说,来张Dendrogram的图片,如下:

    从图中可以清楚地看到,dendrogram的特点,那就是,树的叶子节点全部在同一个深度上。

    接下来,详细解释一下,D3.js是怎么实现这颗特别的树的。

    index.html详解——源码

    <!DOCTYPE html>
    <meta charset="utf-8">
    <style>
    
    .node circle {
      fill: #999;
    }
    
    .node text {
      font: 10px sans-serif;
    }
    
    .node--internal circle {
      fill: #555;
    }
    
    .node--internal text {
      text-shadow: 0 1px 0 #fff, 0 -1px 0 #fff, 1px 0 0 #fff, -1px 0 0 #fff;
    }
    
    .link {
      fill: none;
      stroke: #555;
      stroke-opacity: 0.4;
      stroke-width: 1.5px;
    }
    
    </style>
    <svg width="960" height="2000"></svg>
    <script src="//d3js.org/d3.v4.min.js"></script>
    <script>
    
    // 获取svg元素
    var svg = d3.select("svg"),
        // 获取svg画布的宽度,此处+svg.attr("width")前面的“+”为了确保获取到的宽度是数字
        width = +svg.attr("width"),
        // 获取svg画布的高度
        height = +svg.attr("height"),
        // 为svg画布添加一个g元素,并将其向右移动40
        g = svg.append("g").attr("transform", "translate(40,0)");
    
    // 定义cluster布局函数tree(),并且设置布局的宽、高
    var tree = d3.cluster()
        .size([height, width - 160]);
    
    // d3.stratify()函数用来将数据转换为tree布局所需要的格式,例如为数据计算并添加parent,depth,children等信息
    var stratify = d3.stratify()
        //此处定义节点的parentId的计算方式为:从节点id字段中截取最后一个“.”之前的字符串
        .parentId(function(d) { return d.id.substring(0, d.id.lastIndexOf(".")); });
    
    //读取数据文件
    d3.csv("flare.csv", function(error, data) {
      if (error) throw error;
    
      // 转换csv文件读取的数据,使数据用于可以进行tree()布局
      // 返回的root是一个树结构的数据格式,其中的节点具有:children、data、height、id、depth、parent字段,
      // 这些字段都是stratify()函数自动计算并且添加的。非常强大的工具函数啊
      var root = stratify(data)
          .sort(function(a, b) { return (a.height - b.height) || a.id.localeCompare(b.id); });
    
      // 进行tree()布局,此处会自动布局,为数据添加可视化所需要的位置信息
      // 所以,调用tree(root)之后,root数据中的节点除了children、data、height、id、depth、
      // parent之外,又添加了x,y两个字段信息,表示节点的位置信息
      tree(root);
    
      // 绘制节点之间的连接线
      var link = g.selectAll(".link")
           // d3中descentdants函数用来返回某个结构中所有的节点数组,例如此处root是树形结构的数据,
           // 那么调用root.descentdants()之后返回的是root结构中所有节点的一个数组;
           // js中的slice()函数从已有的数组中返回指定的元素;
           // 因此 root.descendants().slice(1)函数返回root中除了depth 为0的节点之外的所有节点
           // 组成的数组,这里要去掉depth为0的节点,是因为,根节点只有和其子节点之间的连线,没有哪个
           // 节点指向根节点并和其之间有连线了
          .data(root.descendants().slice(1))
        .enter().append("path") // 添加path元素用来绘制节点连线
          .attr("class", "link")
          // 此处通过连线的子节点和父节点的坐标来计算path元素的属性“d”的值,以此来绘制节点之间的连线
          // 例如对于第一个节点的第一个子元素来说,返回的d属性为:
          // M600,20C100,20 100,492.88969812200304 0,492.88969812200304
          .attr("d", function(d) {
            return "M" + d.y + "," + d.x
                + "C" + (d.parent.y + 100) + "," + d.x
                + " " + (d.parent.y + 100) + "," + d.parent.x
                + " " + d.parent.y + "," + d.parent.x;
          });
    
      // 绘制节点
      var node = g.selectAll(".node")
          // 绑定节点数据
          .data(root.descendants())
        .enter().append("g")
          .attr("class", function(d) { return "node" + (d.children ? " node--internal" : " node--leaf"); })
          // 根据布局算出的每个节点的坐标位置 来摆放节点
          .attr("transform", function(d) { return "translate(" + d.y + "," + d.x + ")"; })
    
      // 每个节点用圆来绘制
      node.append("circle")
          .attr("r", 2.5);
    
      // 为节点绑定文字描述
      node.append("text")
          .attr("dy", 3)
          // 若节点有子节点,那么文字在节点的左边,否则在右边
          .attr("x", function(d) { return d.children ? -8 : 8; })
          // 若节点有子节点,那么文字在基点的左上方;否则,在右上方
          .style("text-anchor", function(d) { return d.children ? "end" : "start"; })
          // 节点文字内容的截取方法
          .text(function(d) { return d.id.substring(d.id.lastIndexOf(".") + 1); });
    });
    
    </script>

    至此,Cluster Dendrogram图形实现过程解析完毕。下一篇将和Cluster dendrogram非常相似的图,叫Radial Cluster Dendrogram,可以看到,其实就是 Cluster Dendrogram图形的一种变形。

    今天是星期六,眼睛酸涩,昨晚没有休息好,希望以后不要再出现这样的情况。

    展开全文
  • from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster from matplotlib import pyplot as plt X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]] Z = linkage(X, method='centroid') f = fc

    这里,我们来解读一下scipy中给出的层次聚类scipy.cluster.hierarchy的示例:

    import numpy as np
    from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage,fcluster
    from matplotlib import pyplot as plt
    X = [[i] for i in [2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]]
    Z = linkage(X, method='centroid')
    f = fcluster(Z,t=3,criterion='distance')
    fig = plt.figure(figsize=(5, 3))
    dn = dendrogram(Z)
    print('Z:\n', Z)
    print('f:\n', f)
    plt.show()
    

    可以得到输出结果:

    Z:
     [[ 2.          7.          0.          2.        ]
     [ 5.          6.          0.          2.        ]
     [ 1.          9.          1.          3.        ]
     [ 4.          8.          1.          3.        ]
     [ 0.         11.          1.66666667  4.        ]
     [ 3.         12.          3.25        5.        ]
     [10.         13.          7.26666667  8.        ]]
    f:
     [2 1 2 3 2 1 1 2]
    

    f代表了[2, 8, 0, 4, 1, 9, 9, 0]的每一个元素属于哪一个类别,这里设置了3类。如果想要5类的话,就可以在fcluster函数中的t参数设置为t=5即可。
    最令人头大的是Z矩阵的意义,翻看了很多的博客都没有写清楚的。这里,我来讲解一下:

    由于层次聚类每一次都会聚合两个类,那么如果有n个样本,那么最终会进行(n-1)次聚合,显然,Z矩阵有n-1行,这就意味着每一行表示了一次操作。那么接下来,我们从上到下解读。

    首先,Z矩阵的构成一定是一个(n-1)*4的矩阵。前两个元素是每一步合并的两个簇,第三个元素是这些集群之间的距离,第四个元素是合并后的新簇中元素个数。

    第一步:
    根据Z的第一行,那么索引2和7将会合并为一个新的类,新的类给一个新的索引,譬如为8,第三个数0表示索引2和7的两个簇之间的距离为0,这是显然的。最后一个数2表示当前合并完的这个类有2个元素。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    同理,我们可以把这一系列过程都表达如下:
    在这里插入图片描述
    最后,我们来分析一下各个函数以及常用参数的设置:

    linkage函数
    在这里插入图片描述
    1.第一个参数y为一个尺寸为(m,n)的二维矩阵。一共有n个样本,每个样本有m个维度。
    2.参数method =
    ’single’:一范数距离
    ’complete’:无穷范数距离
    ’average’:平均距离
    ’centroid’:二范数距离
    ’ward’:离差平方和距离
    3.返回值:(n-1)*4的矩阵Z

    fcluster函数->从给定链接矩阵定义的层次聚类中形成平面聚类
    在这里插入图片描述

    这个函数压平树状图
    这种分配主要取决于距离阈值t——允许的最大簇间距离
    1.参数Z是linkage函数的输出Z。
    2.参数scalar:形成扁平簇的阈值。
    3.参数criterion:
    ’inconsistent’:预设的,如果一个集群节点及其所有后代的不一致值小于或等于 t,那么它的所有叶子后代都属于同一个平面集群。当没有非单例集群满足此条件时,每个节点都被分配到自己的集群中。
    ’distance’:每个簇的距离不超过t
    4.输出是每一个特征的类别。

    dendrogram函数
    绘制层次聚类图
    在这里插入图片描述
    (未完待续…后续完善dendrogram函数作图的细节与完善以及如何基于相关性来做聚类)

    作于:
    2021-6-8
    17:15

    展开全文
  • R语言ggplot2可视化:为层次聚类树状图dendrogram中的簇进行着色、在树状图dendrogram中为不同的层次聚类簇配置不同的色彩
  • 本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频本节(36)主要介绍: 聚类树状图Dendrogram的python实现应该注意一下scipy版本的问题:scipy 1.5.0版本画聚类树状图要报错,1.5.2或者1.2.1版本就没有问题。...
  • python dendrogram 保持原有 label 顺序

    千次阅读 2018-12-18 13:30:08
    这个问题用中文搜不到,搜 don't change the order of labels in python dendrogram 搜到了 https://stackoverflow.com/questions/51077293/scipy-dendrogram-leaf-node-ordering。最近几天很多问题中文都搜不到,...
  • 树状图 - Dendrogram

    万次阅读 2019-06-24 14:52:14
    树形图是一个树形图,显示通过聚类每个步骤的观察结果形成的组及其相似性水平。沿垂直轴测量相似性水平(或者,可以显示距离水平),沿水平轴列出不同的观测值。 解释 使用树形图查看每个步骤中簇的形成方式,并...
  • 代码使用视频:linkage讲解:代码:import numpy as npfrom scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkagefrom scipy.spatial.distance import squareformimport matplotlib.pyplot as pltmat = np.array([[0...
  • D3.js中Radial Cluster Dendrogram详解

    千次阅读 2017-12-09 16:13:57
    Radial Cluster Dendrogram 昨天聊了Cluster Dendrogram,今天对照着聊一聊Radial Cluster Dendrogram. “radial”意思为放射状的,因此,估计你也能猜到Radial Cluster Dendrogram长啥样了。 Radial形状的Cluster...
  • fig = ff.create_dendrogram(X, orientation='left',labels=list(data["城市"])) fig['layout'].update({'width':800, 'height':800}) py.iplot(fig, filename='dendrogram_with_labels') 画图 由于城市...
  • Mining Arbitrary Shaped Clusters and Outputting a High Quality Dendrogram
  • 1,直接计算距离(如欧式距离)比较容易 test <- matrix(rnorm(20), ncol = 4) rownames(test) <- LETTERS[1:5] colnames(test) <- letters[1:4] dist(test, method = "euclidean") 输出为 ...
  • Dendrogram:基于Yoga的iOS平台布局引擎
  • R语言可视化分别使用lattice包和ggplot2包可视化热图(heatmap)并绘制热力图对应的系统树图(dendrogram)实战 目录 R语言可视化分别使用lattice包和ggplot2包可视化热图(heatmap)并绘制热力图对应的系统树图...
  • 树状图可视化 使用绘制树状图的节点,目的是创建交互式树状图,其叶子链接到它们所代表的热图。 目前处于开发的早期阶段。 去做 删除所有vis.js屎,这样我们就只需要必需的js和css文件 解析JSON数据,以便获得一组...
  • np.random.rand(15, 15) dendro = ff.create_dendrogram(X) dendro['layout'].update({'width':800, 'height':500}) py.iplot(dendro, filename='simple_dendrogram') 生成树状图 我们可以看到图片的右上角和右下角...
  • R语言层次聚类(hierarchical clustering):使用scale函数进行特征缩放、hclust包层次聚类(创建距离矩阵、聚类、绘制树状图dendrogram,在树状图上绘制红色矩形框)
  • Molecular Architecture of the Mouse Nervous System ...Dendrogram construction All linkage and distance calculations were performed after Log2 transformation. log2转换,很好理解。 ...
  • 示例代码: data &lt;- mtcars[1:10, ] ...- as.dendrogram(hc) par(mfrow = c(1, 2)) par(mar = c(1,1 , 1, 0)) plot(hcd, horiz = T, yaxs = "i", axes = F, leaflab = "none") ...
  • 前端 - (d3)Radial Dendrogram

    千次阅读 2017-09-04 23:49:44
    1.1 css .node circle { fill: #999; } .node text { font: 10px sans-serif; } .node--internal circle { fill: #555; } .node--internal text { text-shadow: 0 1px 0 #fff, 0 -1px 0 #fff, 1px 0 0
  • In the previous chapters, we used supervised learning techniques to build machine learning models using data where the answer was already known—the class labels were already available in our trai...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,886
精华内容 754
关键字:

dendrogram

友情链接: EN_13757_3__2018_04.zip