R 为什么hclust和heat map的结果不同。2使用相同的聚类函数？

我正在做一些聚类分析，试图了解更多我的数据。使用相同的数据，我首先对以下代码进行了hclust：

# Dissimilarity matrix
df <-scale(m.sel)
d <- dist(df, method = "euclidean")
# Hierarchical clustering using Ward's method
res.hc <- hclust(d, method = "ward.D2")

相异矩阵

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df如果你不能显示真实的数据，也许你可以模拟一些具有相似属性的数据，从而使问题重现。我希望我可以模拟相似的属性，我实际上是在尝试了解数据：）-但是，我尝试了标准的iris数据，仍然得到了稍微不同的聚类。我想知道的是，如果有一个关于它的解释，我想更多的是在理论层面，或者在函数本身？为什么在相同的设置下会得到不同的结果？

dist.method <- function(x) dist(x, method="euclidean")
hclust.method <- function(x) hclust(x, method="ward.D2")
heatmap.2(scale(m.sel),  dendrogram = "col", distfun = dist.method, hclustfun = hclust.method, trace = "none", col=bluered, margins = c(6, 9), cexCol = 1, density.info = "none", ColSideColors = colors)

d <- dist(scale(iris[, 1:4]), method="euclidean")
# Hierarchical clustering using Ward's method
res.hc <- hclust(d, method = "ward.D2" )
# Plot the obtained dendrogram
plot(res.hc, cex = 0.6, hang = -1)

data(iris)
m.sel <- as.matrix(t(iris[,1:4]))
dist.method <- function(x) dist(x, method="euclidean")
hclust.method <- function(x) hclust(x, method="ward.D2")
heatmap.2(scale(m.sel),  dendrogram = "col", distfun = dist.method, hclustfun = hclust.method, trace = "none", col=bluered, margins = c(3, 10), cexCol = 0.5, density.info = "none")