如何用R的Dendrogram（或其他方法）绘制相同编号的个体ID图

要实现按抗性编号聚类并生成树状图，可按以下步骤操作：

1. 正确读取数据（保留前导零） #

由于抗性编号包含前导零，需指定其为字符类型，避免被自动转换为数值丢失前导信息：

dat <- read.table(text="Id  Resistance.Number    
A   0405611540527610     
B   6607734653564010  
C   0405611540527610 
D   030402066763231     
E   0405611540527610  
F   4417610555422211
G   0043551103500252     
H   1043453103501272    
I   030402066763231", 
                  header=TRUE, 
                  colClasses=c("character", "character"))

2. 构建自定义距离矩阵 #

我们定义：相同抗性编号的个体距离为0，不同编号的个体距离为1，以此构建距离矩阵：

dist_mat <- outer(dat$Resistance.Number, dat$Resistance.Number, 
                  function(x, y) as.integer(x != y))
rownames(dist_mat) <- dat$Id
colnames(dist_mat) <- dat$Id

3. 层次聚类 #

使用**single linkage（最短距离法）**进行聚类，确保相同编号的个体优先聚为一类：

hc <- hclust(as.dist(dist_mat), method = "single")

4. 绘制树状图 #

生成树状图，并可添加彩色方框标记不同编号的聚类组：

# 基础树状图
plot(hc, main = "个体按抗性编号聚类树状图", 
     xlab = "个体ID", ylab = "距离", 
     sub = "", cex = 0.8)

# 可选：用彩色方框区分不同编号组
groups <- as.factor(dat$Resistance.Number)
k <- length(unique(groups))
rect.hclust(hc, k = k, border = rainbow(k))

运行上述代码后，树状图会清晰展示：所有具有相同抗性编号的个体（如A、C、E；D、I）会被聚为同一分支，不同编号的个体则处于独立分支。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YASIR AA