如何在R树状图中正确着色边或绘制矩形？

我使用R的

hclust（）

我使用了
dendrapply（）
函数和一个局部函数来给树叶着色，效果很好

我有一个统计测试的结果，表明树右下角的一组节点（例如“
+v\\u stat5a\\u 01\
”和“
+v\\u stat5b\\u 01\
”的集群）是否重要或重要

我还有一个本地函数，可以与
dendrapply（）
一起使用，它可以在包含重要叶子的树状图中找到确切的节点

我想（按照下面的例子）：

为连接“
\uv\\u stat5a\\u 01\u
”和“
\uv\\u stat5b\\u 01\u
”的边上色；或者
在“
\u+v\\u stat5a\\u 01\u
”和“
\u+v\\u stat5b\\u 01\u
”周围绘制一个
rect（）

我有以下局部函数（“叶列表中的节点与clusterList中的节点匹配”条件的详细信息并不重要，但它会突出显示重要节点）：

在我的理想示例中，连接“
\uv\\u stat5a\\u 01\
”和“
\uv\\u stat5b\\u 01\
”的边将是虚线且为红色

我还尝试在此
if
块中使用
rect.hclust（）
：

ma <- match(leafList, orderedLabels)  
rect.hclust(scoreClusterObj, h = a$height, x = c(min(ma), max(ma)), border = 2)

ma那么你实际上问了五个问题（5+/-3）。至于编写自己的rect.hclust-like函数，如果您想查看，源代码位于
library/stats/R/identify.hclust.R

我自己快速地看了一眼，不确定它是否与我在阅读您的描述时所想的一样——它似乎绘制了多个矩形，
x
选择器似乎是硬编码的，以水平分隔标记（这不是您想要的，也没有
y
）

我会回来的，但在此期间，您可能（除了查看源代码之外）尝试使用不同的
border=
颜色和不同的
h=
值执行多个rect.hclust，以查看是否出现故障模式

更新

我也没有太多的运气去戳这个

剪切的一个可能的难题是用尾随空格填充标签，然后将矩形的边缘稍微向内移动（这样做的想法是，只要将矩形向内移动，它就会离开剪切区域，但会覆盖标签的末端）

另一个想法是用半透明（低阿尔法）颜色填充矩形，形成阴影区域而不是边框。
我在Dendestend包中编写了rect.dendrogram函数。还有一个根据分支包含的标签为分支着色的函数，称为
分支\u attr\u by\u labels
。
markEdges <<- function (n) {
  a <- attributes(n)
  attr(n, "edgePar") <- c(a$edgePar, list(lty=3, col="red"))
}

ma <- match(leafList, orderedLabels)  
rect.hclust(scoreClusterObj, h = a$height, x = c(min(ma), max(ma)), border = 2)