如何用hclust和cutreeDynamic绘制带聚类颜色的树状图并定位Control2Case样本

以下是基于你已有的hclust树状图、cutreeDynamic聚类结果，以及Control2Case样本标记的适配方案，用R的dendextend包实现（该包对树状图的定制化支持更友好）：

步骤1：确认已有对象（替换为你的实际变量） #

假设你已经生成了以下核心对象：

# 你的层次聚类结果
hc <- hclust(dist(your_dataset), method = "ward.D2") 
# 动态聚类的分组标签（每个样本对应一个聚类编号）
cluster_labels <- cutreeDynamic(hc, distM = as.matrix(dist(your_dataset)), method = "hybrid") 
# 标记Control2Case样本的逻辑向量（TRUE=目标样本，FALSE=其他）
is_c2c <- your_dataset$Control2Case 

步骤2：加载依赖包 #

library(dendextend)
library(dynamicTreeCut)

步骤3：定制并绘制树状图 #

# 将hclust对象转为dendrogram格式，方便后续定制
dend <- as.dendrogram(hc)

# 给树状图的分支按聚类分组上色
dend <- color_branches(dend, groupLabels = cluster_labels)

# 给Control2Case样本的标签设置特殊样式：红色字体+末尾星号
labels_colors(dend) <- ifelse(is_c2c, "red", "black")
dend <- set(dend, "labels", value = ifelse(is_c2c, paste0(labels(dend), "*"), labels(dend)))

# 调整绘图边距，预留右侧图例空间
par(mar = c(5, 4, 4, 8))

# 绘制最终树状图
plot(dend, 
     main = "聚类树状图（Control2Case样本标记为红色*）",
     cex = 0.8, # 调整标签字体大小
     horiz = FALSE) # 若想横向展示，改为TRUE

# 在右侧添加聚类分组图例
legend("topright", 
       inset = c(-0.2, 0), 
       legend = unique(cluster_labels), 
       fill = unique(get_branches_colors(dend)),
       title = "聚类分组", 
       bty = "n") # 去掉图例边框

步骤4：提取Control2Case样本的聚类归属 #

直接输出目标样本对应的聚类信息，方便快速查看：

c2c_cluster_details <- data.frame(
  样本名称 = labels(dend)[is_c2c],
  所属聚类 = cluster_labels[is_c2c]
)
print("Control2Case样本聚类归属：")
print(c2c_cluster_details)

关键说明 #

• color_branches会根据cluster_labels自动给同一聚类的分支分配相同颜色，也可以用color_leaves给样本节点上色，按需选择。
• 若你的Control2Case样本是分组变量（而非逻辑向量），只需把ifelse的判断条件改为对应取值即可，比如is_c2c == "Control2Case"。
• 调整cex参数可以适配样本数量多少，避免标签重叠。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者José Adrián Pardo Pérez