带标签的R中的水平树状图

我试图从

hclust

函数输出中绘制树状图。我希望树状图是水平排列的，而不是默认的，可以通过（例如）获得

---

要在水平树状图中显示定义的标签，一种解决方案是将数据框的行名称设置为新标签（所有标签都应是唯一的）

require（图形）
实验室=粘贴（“sta”，1:50，sep=“”）#新标签
USArrests2使用
dendrapply
您可以自定义您的dendro

colLab <- function(n) {
  if(is.leaf(n)) {
    a <- attributes(n)
    attr(n, "label") <- substr(a$label,1,2)             #  change the node label 
    attr(n, "nodePar") <- c(a$nodePar, lab.col = 'red') #   change the node color
  }
  n
}

require(graphics)
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
clusDendro <- as.dendrogram(hc)
clusDendro <- dendrapply(clusDendro, colLab)
op <- par(mar = par("mar") + c(0,0,0,2))
plot(clusDendro,horiz=T)


colLab谢谢，但我仍然不知道如何将用户指定的标签分配给水平树状图？你给出的例子有内置标签，但我真的想传递我自己的标签…请查看上面的更新。很抱歉，我自己的数据示例很难在网上发布，所以我刚刚制作了一个标签向量，我想在水平树状图上显示。再次感谢@alittleboy更新了我的解决方案。此解决方案仅在标签是唯一的情况下有效。要更改标签，
hc$labels我认为当OP说“您给出的示例具有内置标签”时，他的意思是存储到
hc
中的hclust对象已经具有树叶的“标签”（如文档中所述）。此外，如果您使用的是
stringdistmatrix
而不是
dist
，它会用字符串本身来标记每个字符串。是的，我很感谢您的出色回答，并且我对您的帖子投了更高的票。很抱歉，我只能选择一个最终答案……我想知道您的代码示例中
hc.poi
是什么？
 [1] "Al" "Al" "Ar" "Ar" "Ca" "Co" "Co" "De" "Fl" "Ge" "Ha"
[12] "Id" "Il" "In" "Io" "Ka" "Ke" "Lo" "Ma" "Ma" "Ma" "Mi"
[23] "Mi" "Mi" "Mi" "Mo" "Ne" "Ne" "Ne" "Ne" "Ne" "Ne" "No"
[34] "No" "Oh" "Ok" "Or" "Pe" "Rh" "So" "So" "Te" "Te" "Ut"
[45] "Ve" "Vi" "Wa" "We" "Wi" "Wy"

require(graphics)
labs = paste("sta_",1:50,sep="") #new labels
USArrests2<-USArrests #new data frame (just to keep original unchanged)
rownames(USArrests2)<-labs #set new row names
hc <- hclust(dist(USArrests2), "ave")
par(mar=c(3,1,1,5)) 
plot(as.dendrogram(hc),horiz=T)

labs = paste("sta_",1:50,sep="") #new labels
rownames(USArrests)<-labs #set new row names
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")

library(ggplot2)
library(ggdendro)

#convert cluster object to use with ggplot
dendr <- dendro_data(hc, type="rectangle") 

#your own labels (now rownames) are supplied in geom_text() and label=label
ggplot() + 
  geom_segment(data=segment(dendr), aes(x=x, y=y, xend=xend, yend=yend)) + 
  geom_text(data=label(dendr), aes(x=x, y=y, label=label, hjust=0), size=3) +
  coord_flip() + scale_y_reverse(expand=c(0.2, 0)) + 
  theme(axis.line.y=element_blank(),
        axis.ticks.y=element_blank(),
        axis.text.y=element_blank(),
        axis.title.y=element_blank(),
        panel.background=element_rect(fill="white"),
        panel.grid=element_blank())

colLab <- function(n) {
  if(is.leaf(n)) {
    a <- attributes(n)
    attr(n, "label") <- substr(a$label,1,2)             #  change the node label 
    attr(n, "nodePar") <- c(a$nodePar, lab.col = 'red') #   change the node color
  }
  n
}

require(graphics)
hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
clusDendro <- as.dendrogram(hc)
clusDendro <- dendrapply(clusDendro, colLab)
op <- par(mar = par("mar") + c(0,0,0,2))
plot(clusDendro,horiz=T)