树图:按特征分组

Question

我在过去做过各种在线教程(如1d7794d9a86647ca90c4f182df93f0e8.html)的树状图。

目标： Group Exposures by Category，并将其可视化在树/树状图中(例如ExpA和ExpD将被分组，因为它们都是HeavyMetals)

背景：--我正在尝试制作以下树/树状图：

Exposures = c("ExpA","ExpB", "ExpC","ExpD","ExpE", "ExpF")
Category = c("HeavyMetal","Hormone", "Pesticide", "HeavyMetal", "Pesticide", "Hormone" )
dataframe = data.frame(Exposures,Category)

我尝试了以下几点：

hp = hclust(dist(dataframe))
plot(hp, labels = Exposures)

但我收到一条错误信息：

Error in hclust(dist(dataframe1)) : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11)
In addition: Warning message:
In dist(dataframe1) : NAs introduced by coercion

我认为错误信息是因为我没有任何数字数据，但我不确定。

问题：是否有一种方法可以根据与上面提到的目标类似的数据创建树/树状图结构？

谢谢!

Answer 1

install.packages('cluster')
library('cluster')
dissimilarity <- daisy(dataframe)
hc = hclust(dissimilarity)
plot(hc, labels = Exposures)