如何在R语言的树状图（Dendrogram）中为聚类添加框式标签？

问题背景 #

需要为树状图的每个聚类区域添加带框的独立标签，但当前代码将聚类名称附在物种（Specie）标签后，不符合需求。

数据示例 #

Specie;Cluster;A;B
1;4;0.003594057;0.003594057
2;4;0.004548265;0.004548265
3;4;0.004551177;0.004551177
4;4;0.004889955;0.004889955
5;4;0.004645822;0.004645822
6;3;0.158136546;0.005911143
7;4;0.004827345;0.004827345
8;3;0.181887896;0.006387762
9;3;0.155627259;0.005777185
10;4;0.005248148;0.005248148
11;4;0.004480801;0.004480801
12;4;0.004781236;0.004781236
13;1;1;0.001377924
14;3;0.164309781;0.007946238
15;2;0.437294513;0.003118894
16;3;0.181133169;0.010087141
17;4;0.028744201;0.028744201
18;4;0.004867629;0.004867629
19;4;0.006461536;0.006461536
20;3;0.172580237;0.010015308
21;3;0.189448277;0.008443727
22;4;0.004569135;0.004569135
23;4;0.009534806;0.009534806
24;3;0.183054691;0.0126338
25;3;0.199946514;0.01640938
26;4;0.01003181;0.01003181
27;4;0.009964831;0.009964831
28;3;0.177578426;0.011115123
29;3;0.203733742;0.017803806
30;4;0.009477534;0.009477534
31;3;0.186869099;0.013588009
32;3;0.194106718;0.015397414
33;4;0.009655174;0.009655174
34;3;0.195003655;0.015621648
35;4;0.012924528;0.012924528
36;4;0.009473652;0.009473652
37;4;0.01203293;0.01203293
38;5;0.048146768;0.048146768
39;4;0.009969199;0.009969199
40;2;0.470963129;0.009127108
41;4;0.009641584;0.009641584
42;4;0.008821819;0.008821819
43;3;0.211170842;0.013712745
44;4;0.00940376;0.00940376
45;3;0.20177873;0.017315053
46;4;0.0041726;0.0041726
47;4;0.004170173;0.004170173
48;4;0.009588681;0.009588681
49;4;0.005260282;0.005260282
50;3;0.179906191;0.005831545
51;4;0.009565384;0.009565384
52;4;0.019591855;0.019591855
53;4;0.010158973;0.010158973
54;4;0.011264613;0.011264613
55;3;0.192672008;0.015038251
56;5;0.081005326;0.081005326
57;5;0.058880887;0.058880887
58;4;0.006573653;0.006573653
59;4;0.005261738;0.005261738
60;4;0.004243947;0.004243947
61;4;0.009413953;0.009413953
62;4;0;0
63;4;0.00824279;0.00824279
64;4;0.013707406;0.013707406
65;4;0.02907036;0.02907036

原始代码 #

setwd("C:/Users/david/OneDrive/Documents/R_Carpeta/2022_mid/2022_end")
iris<-read.csv(file="Dendrograma_Ds_2022_Nor-Grupos.csv", header=TRUE, sep=";")
Dg <- iris[,-1:-2]
row.names(Dg) <- iris[,1]
rest.dist <-dist(Dg,method="minkowski")
hc1_5 <- hclust(rest.dist, method = "average")
dend1_5 <- as.dendrogram(hc1_5)
#Color
iris_species <- rev(levels(iris[,2]))
dend1_5_c <- color_branches(dend1_5,k=5, groupLabels=iris_species)
is.character(labels(dend1_5_c)) # labels are no longer "integer"
labels_colors(dend1_5_c) <- 
  rainbow_hcl(3)[sort_levels_values(
    as.numeric(iris[,2])[order.dendrogram(dend1_5_c)]
  )]
#Group labels
labels(dend1_5_c) <- paste(as.character(iris[,2])[order.dendrogram(dend1_5_c)],
                           "(",labels(dend1_5_c),")", 
                           sep = "")
dend1_5_c_L <- hang.dendrogram(dend1_5_c,hang_height=0.1)
dend1_5_c_L <- assign_values_to_leaves_nodePar(dend1_5_c_L, 0.5, "lab.cex")
par(mar = c(3,3,3,7))
plot(dend1_5_c_L, horiz =  FALSE,  nodePar = list(cex = .007))

修改后的代码 #

setwd("C:/Users/david/OneDrive/Documents/R_Carpeta/2022_mid/2022_end")
# 读取数据
iris <- read.csv(file="Dendrograma_Ds_2022_Nor-Grupos.csv", header=TRUE, sep=";")
Dg <- iris[,-1:-2]
row.names(Dg) <- iris[,1]

# 构建聚类
rest.dist <- dist(Dg, method="minkowski")
hc1_5 <- hclust(rest.dist, method = "average")
dend1_5 <- as.dendrogram(hc1_5)

# 颜色设置与分支着色
cluster_labels <- unique(iris$Cluster)
dend1_5_c <- color_branches(dend1_5, k=5, groupLabels = cluster_labels)

# 调整叶子标签格式（保留原物种名，不附加聚类信息）
labels_colors(dend1_5_c) <- rainbow_hcl(length(cluster_labels))[
  sort_levels_values(as.numeric(iris$Cluster)[order.dendrogram(dend1_5_c)])
]

# 悬挂树状图
dend1_5_c_L <- hang.dendrogram(dend1_5_c, hang_height=0.1)
dend1_5_c_L <- assign_values_to_leaves_nodePar(dend1_5_c_L, 0.5, "lab.cex")

# 绘图并添加聚类框与标签
par(mar = c(5, 4, 4, 8))
plot(dend1_5_c_L, horiz = FALSE, nodePar = list(cex = .007), main = "聚类树状图")

# 为每个聚类添加带框标签
rect.dendrogram(
  dend1_5_c_L, 
  k=5, 
  border=rainbow_hcl(5), 
  lty=2, 
  lwd=2,
  rect=TRUE,
  text=cluster_labels,
  cex=1,
  col=rainbow_hcl(5),
  bg="white"
)

关键改动说明 #

1. 移除聚类名附加逻辑：删掉了将聚类名称拼接至物种标签的代码，保留原始物种标识。
2. 核心函数rect.dendrogram：这是实现带框聚类标签的关键，通过指定聚类数量k=5，自动识别聚类区域，绘制边框并添加对应标签，同时可自定义边框样式、标签颜色。
3. 调整绘图边距：修改par(mar)参数，为聚类标签预留足够显示空间。
4. 统一颜色映射：将分支颜色、边框颜色、标签颜色保持一致，提升可视化的一致性和可读性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Another.Chemist