Rとウェブ解析:内容更新です。デンドログラム描写の決定版!「dendextend」パッケージの紹介


デンドログラム描写には欠かせないパッケージ「dendextend」を紹介します。本パッケージがあればデンドログラムの描写には困らないと思います。Rパッケージ付属のdistコマンドでは距離の計算に"pearson”が使用できないので、「amap」パッケージをインストールし使用頻度が高そうなコマンドを紹介します。

「dendextend」はインタラクティブなヒートマップを描写する「d3heatmap」パッケージと合わせて使用することができます。ぜひ、記事を参照ください。

・「d3heatmap」パッケージの紹介
 https://www.karada-good.net/analyticsr/r-122/

紹介パッケージのバージョンは1.0.1。R version 3.2.0で動作を確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("dendextend")
install.packages("dendextendRcpp")
install.packages("amap")

実行コマンドの紹介

下記コマンドを実行してください。詳細はコメントを確認してください。その他コマンドはパッケージヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("dendextend")
library("dendextendRcpp")
library("amap")

#####準備#####################
#データ例の作成
#25*4のデータ
TestData <- matrix(sample(1:100, 100, replace = TRUE), 25, 4) TestData <- data.frame(row.names = paste0("TEST", 1:25), TestData) colnames(TestData) <- paste0("Data", 1:4) #距離計算;stats, amapパッケージを利用 #列 RowDist <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) #行 ColDist <- as.dendrogram(hclust(Dist(t(TestData), method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) ############################## ##########デンドログラムの体裁,色,サイズを変更:setコマンド########### #set(dendrogramオブジェクト, labels_xxxオプション, オブションに合わせた設定) #setコマンド最下部にまとめてプロットコマンド #内容の変更:labelsオプション PlotRowDist1 <- set(RowDist, "labels", c(1:50)) #色の変更:labels_colオプション PlotRowDist2 <- set(RowDist, "labels_col", c(1, 2, 3)) #文字サイズの変更:labels_cexオプション PlotRowDist3 <- set(RowDist, "labels_cex", c(0.5, 0.7)) #ノードにドットを追加:nodes_pchオプション #末端のみはleaves_pchオプション PlotRowDist4 <- set(RowDist, "nodes_pch", 17) ###PlotRowDist5-6まで順番にオプションを追加### #条件はc()で複数設定できます #ドットのサイズを変更:nodes_cexオプション #末端のみはleaves_cexオプション PlotRowDist5 <- set(PlotRowDist4, "nodes_cex", c(2, 3)) #ドットの色を変更:nodes_colオプション #末端のみはleaves_colオプション PlotRowDist6 <- set(PlotRowDist5, "nodes_col", c("blue", "red")) ############################################### ###PlotRowDist7-9まで順番にオプションを追加### #線の種類を設定:branches_ltyオプション PlotRowDist7 <- set(RowDist, "branches_lty", c(4, 7)) #線の種類を設定:branches_lwdオプション PlotRowDist8 <- set(PlotRowDist7, "branches_lwd", c(4, 1)) #線の色を設定:branches_colオプション PlotRowDist9 <- set(PlotRowDist8, "branches_col", c("red", "green")) ###PlotRowDist1-9をプロット#################### par(mfrow = c(3,3)) #Mac日本語文字化け防止 #par(family = "HiraKakuProN-W3") #プロット for(n in 1:9){ plot(eval(parse(text = paste0("PlotRowDist", n))), main = paste0("PlotRowDist", n)) } ############################################### #指定したクラスタに分類:branches_k_colorオプション #valuオプションで色を指定できます PlotRowDist10 <- set(RowDist, "branches_k_color", value = c("blue", "red", "yellow", "black"), k = 4) #指定したラベル内容のノードの色,太さ,線種変更:by_labels_branches_XXXオプション #色の変更:by_labels_branches_col PlotRowDist11 <- set(RowDist, "by_labels_branches_col", value = c("TEST16", "TEST18"), TF_values = c("red", "blue")) #線の太さを変更:by_labels_branches_col PlotRowDist12 <- set(RowDist, "by_labels_branches_lwd", value = c("TEST16", "TEST18"), TF_values = c(4, 1)) #線の太さを変更:by_labels_branches_lty PlotRowDist13 <- set(RowDist, "by_labels_branches_lty", value = c("TEST16", "TEST18"), TF_values = c(4, 1)) ###その他の装飾コマンド##### #指定したデータを取り除く:pruneコマンド PlotRowDist14 <- prune(RowDist, leaves = paste0("TEST", 1:20)) ###PlotRowDist10-14をプロット#################### par(mfrow = c(3, 2)) #Mac日本語文字化け防止 #par(family = "HiraKakuProN-W3") #プロット for(n in 0:4){ plot(eval(parse(text = paste0("PlotRowDist1", n))), main = paste0("PlotRowDist1", n)) } ############################################### #プロット領域の初期化 par(mfrow = c(1, 1)) #指定したクラスタに分類し枠で囲む:rect.dendrogramコマンド plot(RowDist) PlotRowDist15 <- rect.dendrogram(RowDist, k = 4, border = c(2, 3, 4), lty = 5, lwd = 2) #デンドログラムを並べて表示の準備:dendlistコマンド #結合方式を変えて比較 RowDist1 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) RowDist2 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "average")) RowDist1_2 <- dendlist(RowDist1, RowDist2) #デンドログラムを並べて比較:tanglegramコマンド tanglegram(RowDist1_2, common_subtrees_color_branches = TRUE) #corrplotパッケージを利用した結合方法の相関:cor.dendlistコマンド #結合方式の準備 RowDist1 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) RowDist2 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "average")) RowDist3 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "single")) RowDist4 <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "centroid")) RowDist1_2_3_4 <- dendlist("complete" = RowDist1, "average" = RowDist2, "single" = RowDist3, "centroid" = RowDist4) #必要なパッケージのインストールと読み込み #install.packages("corrplot") library("corrplot") #データのプロット corrplot(cor.dendlist(RowDist1_2_3_4), "pie", "lower") #########gplotsパッケージの「heatmap.2」コマンドまたは「d3heatmap」パッケージとの組み合わせ##### #install.packages("gplots") library("gplots") #install.packages("d3heatmap") library("d3heatmap") #データ例の作成 #25*4のデータ TestData <- matrix(sample(1:100, 100, replace = TRUE), 25, 4) row.names(TestData) <- paste0("TEST", 1:25) colnames(TestData) <- paste0("Data", 1:4) #距離計算;stats, amapパッケージを利用 #列 RowDist <- as.dendrogram(hclust(Dist(TestData, method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) #色を指定 RowDist <- set(RowDist, "branches_k_color", value = c("blue", "red", "green", "black"), k = 4) #行 ColDist <- as.dendrogram(hclust(Dist(t(TestData), method = "pearson", nbproc = 200), method = "complete")) #色を指定 ColDist <- set(ColDist, "branches_k_color", value = c("blue", "red", "green", "black"), k = 4) #heatmap.2コマンドでヒートマップをプロット heatmap.2(TestData, Rowv = RowDist, Colv = ColDist, cexCol = 1, col = colorRampPalette(c("#d9bb9c", "#4b61ba"))(10)) #「d3heatmap」パッケージでヒートマップをプロット d3heatmap(TestData, Rowv = RowDist, Colv = ColDist, show_grid = FALSE, colors = colorRampPalette(c("#d9bb9c", "#4b61ba"))(10)) [/code]

出力

・PlotRowDist1-9をプロット
PlotRowDist1-9

・PlotRowDist10-14をプロット
PlotRowDist10-14

・rect.dendrogramコマンド
rect.dendrogram

・tanglegramコマンド
tanglegram

・cor.dendlistコマンド
cor.dendlist

・gplotsパッケージの「heatmap.2」コマンドと組み合わせ
heatmap2

・「d3heatmap」パッケージとの組み合わせ
「d3heatmap」パッケージの紹介は下記リンク記事を参照ください。ヒートマップはマウスでインタラクティブに操作が可能です。
https://www.karada-good.net/analyticsr/r-122/


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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