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pythonのデータの行列の上に階層的クラスタリングの結果をプロットする

Pythonで、クラスタリングを反映するように適切に並べ替えられた値の行列の真上に樹状図をプロットするにはどうすればよいですか？例は次の図です。

https://publishing-cdn.elifesciences.org/07103/elife-07103-fig6-figsupp1-v2.jpg

私はscipy.cluster.dendrogramを使用してデンドログラムを作成し、データのマトリックスに対して階層的クラスタリングを実行します。次に、特定のしきい値でデンドログラムをカットすることによって引き起こされるクラスタリングを反映するように行が並べ替えられたマトリックスとしてデータをプロットし、デンドログラムをマトリックスの横にプロットするにはどうすればよいですか？デンドログラムをscipyでプロットする方法は知っていますが、右側のスケールバーを横にしてデータの強度行列をプロットする方法はわかりません。

これに関するどんな助けでも大歓迎です。

pythoncluster-analysismachine-learningmatplotlibscipy
49
user248237

この質問では、matrixを適切に定義していません：「値のマトリックス」、「データのマトリックス」。 距離行列を意味すると思います。言い換えると、対称の非負のN行N列距離行列の要素D_ijは、2つの特徴ベクトルx_iとx_jの間の距離を示します。あれは正しいですか？

もしそうなら、これを試してください（2010年6月13日編集、2つの異なる樹形図を反映するため）：

_import scipy
import pylab
import scipy.cluster.hierarchy as sch
from scipy.spatial.distance import squareform


# Generate random features and distance matrix.
x = scipy.Rand(40)
D = scipy.zeros([40,40])
for i in range(40):
    for j in range(40):
        D[i,j] = abs(x[i] - x[j])

condensedD = squareform(D)

# Compute and plot first dendrogram.
fig = pylab.figure(figsize=(8,8))
ax1 = fig.add_axes([0.09,0.1,0.2,0.6])
Y = sch.linkage(condensedD, method='centroid')
Z1 = sch.dendrogram(Y, orientation='left')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])

# Compute and plot second dendrogram.
ax2 = fig.add_axes([0.3,0.71,0.6,0.2])
Y = sch.linkage(condensedD, method='single')
Z2 = sch.dendrogram(Y)
ax2.set_xticks([])
ax2.set_yticks([])

# Plot distance matrix.
axmatrix = fig.add_axes([0.3,0.1,0.6,0.6])
idx1 = Z1['leaves']
idx2 = Z2['leaves']
D = D[idx1,:]
D = D[:,idx2]
im = axmatrix.matshow(D, aspect='auto', Origin='lower', cmap=pylab.cm.YlGnBu)
axmatrix.set_xticks([])
axmatrix.set_yticks([])

# Plot colorbar.
axcolor = fig.add_axes([0.91,0.1,0.02,0.6])
pylab.colorbar(im, cax=axcolor)
fig.show()
fig.savefig('dendrogram.png')
_

Plot

幸運を！さらにサポートが必要な場合はお知らせください。

編集：異なる色については、cmapのimshow属性を調整します。例は scipy/matplotlib docs を参照してください。このページでは、独自のカラーマップを作成する方法についても説明しています。便宜上、既存のカラーマップを使用することをお勧めします。私の例では、YlGnBuを使用しました。

編集：_add_axes_（ こちらのドキュメントを参照 ）はリストまたはタプルを受け入れます：_(left, bottom, width, height)_。たとえば、_(0.5,0,0.5,1)_は、図の右半分にAxesを追加します。 _(0,0.5,1,0.5)_は、図の上半分にAxesを追加します。

ほとんどの人はおそらくその便宜のために_add_subplot_を使用します。私はその制御のために_add_axes_が好きです。

ボーダーを削除するには、add_axes([left,bottom,width,height], frame_on=False)を使用します。 ここの例を参照してください。

92
Steve Tjoa

マトリックスとデンドログラムに加えて要素のラベルを表示する必要がある場合は、次のコードを使用できます。これは、すべてのラベルがxラベルを回転させ、フォントサイズを変更してx軸での重なりを回避することを示します。 yラベル用のスペースを確保するには、カラーバーを移動する必要があります。

axmatrix.set_xticks(range(40))
axmatrix.set_xticklabels(idx1, minor=False)
axmatrix.xaxis.set_label_position('bottom')
axmatrix.xaxis.tick_bottom()

pylab.xticks(rotation=-90, fontsize=8)

axmatrix.set_yticks(range(40))
axmatrix.set_yticklabels(idx2, minor=False)
axmatrix.yaxis.set_label_position('right')
axmatrix.yaxis.tick_right()

axcolor = fig.add_axes([0.94,0.1,0.02,0.6])

得られた結果はこれです（別のカラーマップを使用）。

The result obtained is this:

8
Picarus