图的层次聚类标记

Question

我有一个距离矩阵的~20个元素，这是我用来进行分层聚类，在R中，有一种方法，标签元素与一个情节或图片，而不是只是数字，字符等？

所以，不是叶节点有数字，它会有小的情节或图片。

这就是我对这个功能感兴趣的原因。我有像这样的二维散射图(颜色表示密度)。

http://www.pnas.org/content/108/51/20455/F2.large.jpg (请注意这不是我自己的数据)

我必须分析数百个这样的二维散点图，并正在尝试各种距离度量，我正在向hclust提供信息。我们的想法是快速(尽管粗略地)对二维图形进行聚类，找出更大的模式，这样我们就可以将耗时的后续实验的数量降到最低。因此，最理想的做法是在树状图上标注适当的二维图形.

Answer 1

有一个选择：

1. 使用as.dendrogram转换您的hclust
2. 使用树状通过树应用函数。该函数自定义叶。

这里有一个例子，在这里，我为我的集群着色，并更改节点的chape。

hc = hclust(dist(mtcars[1:10,]))
hcd <- as.dendrogram(hc)
mycols <- grDevices::rainbow(attr(hcd,"members"))
i <- 0 
colLab <- function(n) {
    if(is.leaf(n)) {
      i <<- i + 1
      a <- attributes(n)
      attr(n, "nodePar") <-
        c(a$nodePar, list(lab.col = mycols[i],lab.bg='grey50',pch=sample(19:25,1)))
      attr(n, "frame.plot") <- TRUE
    }
    n
  }
clusDendro = dendrapply(hcd, colLab)
# make plot
plot(clusDendro, main = "Customized Dendrogram", type = "triangle")

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想法：

如果您试图将节点标签自定义为将其映射到url链接。所以，当你点击叶子的名字，你导航到它的图像。我认为这并不难做到。