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Esthétique du dendrogramme

Vous avez créé un dendrogramme… mais il n'est pas aussi accrocheur que vous l'espériez!

Le paquet dendextend peut aider votre public en colorant les branches et en délimitant les grappes. dendextend est conçu pour fonctionner sur des objets dendrogrammes; vous devrez donc convertir le regroupement hiérarchique provenant de hclust avec as.dendrogram().

Une bonne façon d'examiner les termes de votre dendrogramme est d'utiliser la fonction labels(). Elle imprimera tous les termes du dendrogramme. Pour mettre en évidence des branches précises, utilisez branches_attr_by_labels(). Passez d'abord l'objet dendrogramme, puis un vecteur de termes comme c("data", "camp"). Enfin, ajoutez une couleur comme "blue".

Après avoir tracé votre graphique, vous pouvez faire ressortir les grappes avec rect.dendrogram(). Cela ajoute un rectangle pour chaque grappe. Le premier argument de rect.dendrogram() est le dendrogramme, suivi du nombre de grappes (k). Vous pouvez aussi fournir un argument border pour préciser la couleur des rectangles (p. ex. "green").

Cette activité fait partie du cours

Extraction de texte avec sac de mots en R

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Instructions de l’exercice

Le paquet dendextend a été chargé pour vous, et un objet de regroupement hiérarchique, hc, a été créé à partir de tweets_dist.

  • Créez hcd comme dendrogramme en appliquant as.dendrogram() à hc.
  • Affichez les labels de hcd dans la console.
  • Utilisez branches_attr_by_labels() pour colorer les branches. Passez-lui trois arguments : l'objet hcd, c("marvin", "gaye") et la couleur "red". Assignez le résultat à hcd_colored.
  • plot() le dendrogramme hcd_colored avec le titre "Better Dendrogram", ajouté à l'aide de l'argument main.
  • Ajoutez des rectangles au graphique avec rect.dendrogram(). Indiquez k = 2 grappes et une couleur de border de "grey50".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create hcd
___ <- ___(___)

# Print the labels in hcd
___(___)

# Change the branch color to red for "marvin" and "gaye"
___ <- ___(___, ___, ___)

# Plot hcd_colored
___(___, ___)

# Add cluster rectangles
___(___, ___, ___)
Modifier et exécuter le code