R identify.hclust 识别树状图中的簇

说明

identify.hclust 在按下(第一个)鼠标按钮时读取图形指针的位置。然后，它在指针的垂直位置处剪切树，并突出显示包含指针的水平位置的簇。可选地，将函数应用于簇中包含的数据点的索引。

用法

## S3 method for class 'hclust'
identify(x, FUN = NULL, N = 20, MAXCLUSTER = 20, DEV.FUN = NULL,
          ...)

参数

x	hclust 生成的类型的对象。
FUN	(可选)应用于集群中数据点的索引号的函数(请参阅下面的“详细信息”)。
N	要识别的最大簇数。
MAXCLUSTER	切割可以产生的最大簇数(限制指针的有效垂直范围)。
DEV.FUN	(可选)整数标量。如果指定，则在应用 FUN 之前激活相应的图形设备。
...	FUN 的进一步参数。

细节

默认情况下，可以使用鼠标识别簇，并返回相应数据点索引的 invisible 列表。

如果 FUN 不是 NULL ，则数据点的索引向量将作为第一个参数传递给此函数，请参阅下面的示例。可以使用 DEV.FUN 指定 FUN 的活动图形设备。

按除第一个以外的任何鼠标按钮即可终止识别过程，另请参阅identify。

值

数据点索引向量列表或 FUN 返回值列表。

例子

## Not run: 
require(graphics)

hca <- hclust(dist(USArrests))
plot(hca)
(x <- identify(hca)) ##  Terminate with 2nd mouse button !!

hci <- hclust(dist(iris[,1:4]))
plot(hci)
identify(hci, function(k) print(table(iris[k,5])))

# open a new device (one for dendrogram, one for bars):
dev.new() # << make that narrow (& small)
          # and *beside* 1st one
nD <- dev.cur()            # to be for the barplot
dev.set(dev.prev())  # old one for dendrogram
plot(hci)
## select subtrees in dendrogram and "see" the species distribution:
identify(hci, function(k) barplot(table(iris[k,5]), col = 2:4), DEV.FUN = nD)

## End(Not run)

也可以看看

hclust , rect.hclust