Wie vergleichen Sie die "ähnlichkeit" zwischen zwei dendrogramms (in R)?

Habe ich zwei dendrogramms, die möchte ich miteinander vergleichen, um herauszufinden, wie "ähnlich" Sie sind. Aber ich kenne keine Methode, dies zu tun (geschweige denn einen code um es zu implementieren, sagen wir, in R).

Führt ?

UPDATE (2014-09-13):

Da diese Frage, die ich geschrieben habe, ein R-Paket namens dendextend, für die Visualisierung, manipulation und Vergleich der das dendrogramm. Dieses Paket ist auf CRAN und kommt mit einem detaillierte vignette. Es beinhaltet Funktionen, wie cor_cophenetic, cor_bakers_gamma und Bk /Bk_plot. Sowie eine tanglegram Funktion zum visuellen Vergleich von zwei Bäumen.

  • ::sieht das dendrogramm:: Jetzt haben Sie mich neugierig. Was die Metrik vorhanden ist für solche Vergleiche in Erster Linie?
  • Sind Sie sicher, dass Sie dies tun wollen? Die dendrogramms sind nur eine Darstellung der Daten. Ich würde denken, dass der Vergleich von (direkt), werden die Daten partitioniert in zwei dendrogramms wäre informativer.
InformationsquelleAutor Tal Galili | 2010-02-07
  1. 15

    Vergleich dendrogramms ist nicht ganz das selbe wie der Vergleich hierarchischer clusterungen sowie, weil die ehemaligen sind die Längen der äste sowie die spaltet, aber ich denke auch, dass ist ein guter Anfang. Ich würde vorschlagen du liest E. B. Fowlkes & C. L. Malven (1983). "Eine Methode zum Vergleich von Zwei Hierarchische clusterungen sowie". Journal of the American Statistical Association 78 (383): 553-584 (link).

    Ihren Ansatz stützt sich auf das schneiden der Bäume auf jeder Ebene k, immer ein Maß Bk, vergleicht die Gruppierungen in k Clustern und dann die Prüfung der Bk vs k Grundstücke. Die Maßnahme Bk basiert beim Blick auf Paare von Objekten und sehen, ob Sie fallen in den gleichen cluster ist oder nicht.

    Ich bin sicher, dass man code schreiben, der basierend auf dieser Methode, aber zuerst müssten wir wissen, wie die dendrogramms dargestellt in R.

    • Das ist SEHR hilfreich Aniko - danke!!! Ich lese weiter in diesem.
    • +1 danke für den link. Das sieht aus wie der ticket-Tal.
    • Liebe Aniko, Seit ich angefangen habe, diesen thread habe ich geschrieben, ein R-Paket namens dendextend mit mehreren Funktionen für den Vergleich von dendrogramms. Specficially: cor_cophenetic, cor_bakers_gamma und Bk / Bk_plot. Das Paket kommt auch mit einer detail-vignette, die erklärt, dass diese Funktionen.
    • Ein link zu der vignette: cran.r-project.org/web/packages/dendextend/vignettes/...
    InformationsquelleAutor Aniko
  2. 5

    Wie Sie wissen, Dendrogramms entstehen von hierarchischen clustering - also das, was Sie wirklich Fragen ist, wie kann ich vergleichen die Ergebnisse der beiden hierarchischen clustering ausgeführt wird. Es gibt keine standard-Metriken, die ich kenne, aber würde ich werden sich bei der Zahl der Cluster, die gefunden und zu vergleichen-Mitgliedschaft, die ähnlichkeit zwischen Clustern. Hier ist eine gute übersicht über die hierarchische clustering, dass meine Kollegin schrieb auf clustering scotch Whisky ist.

    • Hallo Paul, Danke für die Antwort, ich lese Sie später durch. Vielen Dank, Tal
    InformationsquelleAutor Paul
  3. 3

    haben Sie einen Blick auf auf dieser Seite:

    Ich habe auch ähnliche Frage hier

    Scheint es, wir können cophenetic Korrelation zur Messung der ähnlichkeit zwischen zwei dendrogramms. Aber es scheint keine Funktion für diesen Zweck in der R zurzeit.

    BEARBEITEN 2014,9,18:
    Die cophenetic Funktion in stats Paket ist in der Lage, die Berechnung der cophenetic Unähnlichkeit matrix. und die Korrelation berechnet werden kann, mit cor Funktion. wie @Tal hat darauf as.dendrogram Funktion zurückgegeben, die den Baum mit unterschiedlicher Reihenfolge, was zu falschen Ergebnissen, wenn wir die Berechnung der Korrelation auf der Grundlage der Ergebnisse das dendrogramm. Da zeigte das Beispiel der Funktion cor_cophenetic Funktion in dendextend Paket:

    set.seed(23235)
ss <- sample(1:150, 10 )
hc1 <- iris[ss,-5] %>% dist %>% hclust("com")
hc2 <- iris[ss,-5] %>% dist %>% hclust("single")
dend1 <- as.dendrogram(hc1)
dend2 <- as.dendrogram(hc2)
# cutree(dend1)
cophenetic(hc1)
cophenetic(hc2)
# notice how the dist matrix for the dendrograms have different orders:
cophenetic(dend1)
cophenetic(dend2)
cor(cophenetic(hc1), cophenetic(hc2)) # 0.874
cor(cophenetic(dend1), cophenetic(dend2)) # 0.16
# the difference is becasue the order of the distance table in the case of
# stats:::cophenetic.dendrogram will change between dendrograms!
    • Liebe @pengchy - es ist eine Funktion wie in R. Es ist die cor_cophenetic - Funktion aus dendextend Paket.
    • tolle Arbeit. Dank
    InformationsquelleAutor pengchy
  4. 1

    Wenn Sie Zugriff auf die zugrunde liegenden Distanz-matrix generiert, dass jeder das dendrogramm (Sie wahrscheinlich tun, wenn Sie erzeugt die dendorograms in R), könntest du nicht einfach die Verwendung der Korrelation zwischen den entsprechenden Werten der beiden Matrizen? Ich weiß, dass dies kein Adresse den Brief von dem, was Sie gefragt, aber es ist eine gute Lösung, um den Geist von dem, was Sie fragte.

    • Hi dsimcha, Danke für die Idee. In meinem speziellen Fall habe ich die Distanz-matrix für nur einen der beiden. Also deine Lösung ist nicht anwendbar. Aber nochmals vielen Dank!
    InformationsquelleAutor dsimcha
  5. 1

    Werfen Sie einen Blick auf diese Seite, die viele Informationen über die software, die sich mit Bäumen, einschließlich dendrogramms. Ich bemerkte einige tools, die sich mit der Baum-Vergleich, obwohl ich noch nicht persönlich, benutzt Sie noch nicht. Es gibt eine Reihe von Bezugnahmen zitiert, gibt es dort auch.

    InformationsquelleAutor kc2001
  6. 0

    Gibt es eine reichhaltige Literatur, die für Baum-Distanz-Metriken in der Phylogenie der Gemeinschaft, die scheint vernachlässigt worden zu sein aus der informatik-Perspektive. Sehen dist.topo der ape - Paket für zwei Baum-Distanz-Metriken und mehrere Zitate (Penny und Hardy 1985, Kuhner und Felsenstein 1994), die in Anbetracht der ähnlichkeit der Baum-Partitionen, und auch die Robinson-Foulds Metrik die ein R die Umsetzung in der phangorn Paket.

    Ein problem ist, dass diese Metriken nicht zu einem bestimmten Maßstab, so sind Sie nur nützlich, in den Fällen 1) - Struktur-Vergleich oder 2) Vergleich zu einigen generierte Grundlinie, vielleicht über permutation tests ähnlich zu dem, was Tal getan hat, mit Baker ' s Gamma in seinem fantastischen dendextend Paket.

    Wenn Sie hclust oder das dendrogramm Objekte, generiert aus R hierarchische clustering über as.phylo von der ape Paket konvertieren Sie Ihre dendrogramms zu phylogenetischen Bäume für Gebrauch in diesen Funktionen.

    InformationsquelleAutor jayelm
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