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))

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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