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アールメカブ
R_Divisive_Clustering_diana関数とnj関数
をテンプレートにして作成
開始行:
パプアニューギニアとオセアニアの諸言語の系統発生を，それ...
Baayen [[Analyzing Linguistic Data:http://www.amazon.co.j...
phylogeny.dist <- dist(phylogeny[, 3:ncol(phylogeny)],
method = "binary")
# 一方の言語のラベルを大文字に変更し，他方は小文字のまま...
plotname <- as.character(phylogeny$Language)
plotname[phylogeny$Family == "Papuan"] <-
toupper(plotname[phylogeny$Family == "Papuan"])
# plot する．ここで引数 which.plot = 2 の意味は，print.di...
- &size(18){&color(red){Divisive Clustering};};
plot(diana(phylogeny.dist), labels = plotname,
cex = 0.8, main = " ", xlab = " ", which.plot = 2)
なお Baayen では col = c("black","white") と言う引数が与...
- &size(18){&color(red){neighbor-joining による unrooted ...
library(ape)
phylogeny.dist.tr <- nj(phylogeny.dist)
＃ nj オブジェクトのラベルはデフォルトでは数値なので変更...
families <-
as.character(phylogeny$Family[as.numeric
(phylogeny.dist.tr$tip.label)])
languages <-
as.character(phylogeny$Language[as.numeric
(phylogeny.dist.tr$tip.label)])
phylogeny.dist.tr$tip.label <- languages
plot(phylogeny.dist.tr, type = "u",
font = as.numeric(as.factor(families)))
引数 type = "u" は unrooted tree を指定．また各ノードは...
パプア諸語とオセアン諸語がきれいに分類されているのが分か...
#ref(baayen156-2.png,left,nowrap,Divisive_Clustering))
二つまとめて png 画像にする．十分なマージンが必要なので
par(mfrow = c(1,2), oma = c(1,1,1,1), mar = c(1,1,1,1), b...
と実行する．
- &size(18){&color(red){CONSENSUS TREE}; の作り方};
これはブートストラップによるTreeに観察されないサブグルー...
# p.158 # Bootstrap によるクラスタリング結果の評価
B <- 200
btr <- list()
length(btr) <- B
for(i in 1:B){
trB <- nj(dist(papuan.mat[, sample(ncol(papuan.mat),
replace = T)], method = "binary"))
trB$tip.label <-
as.character(papuan.meta$Language[as.numeric
(trB$tip.label)])
btr[[i]] <- trB
}
props <- prop.clades(papuan.dist.tr, btr) / B
plot(papuan.dist.tr, type = "u",
font = as.numeric(as.factor(fonts)))
nodelabels(thermo = props, plecol = c("black",
, "grey"))
btr.consensus <- consensus(btr, p = 0.5) # 時間がかかる
x <- btr.consensus$tip.label
x <- data.frame(Language = x, Node = 1:length(x))
x <- merge(x, papuan.meta,
by.x = "Language", by.y = "Language")
head(x)
x <- x[order(x$Node),]
x$Geography <- as.factor(x$Geography)
plot(btr.consensus, type = "u", font =
as.numeric(x$Geography))
#ref(baayen159-2.png,center,nowrap,Consensus Clustering)
終了行:
パプアニューギニアとオセアニアの諸言語の系統発生を，それ...
Baayen [[Analyzing Linguistic Data:http://www.amazon.co.j...
phylogeny.dist <- dist(phylogeny[, 3:ncol(phylogeny)],
method = "binary")
# 一方の言語のラベルを大文字に変更し，他方は小文字のまま...
plotname <- as.character(phylogeny$Language)
plotname[phylogeny$Family == "Papuan"] <-
toupper(plotname[phylogeny$Family == "Papuan"])
# plot する．ここで引数 which.plot = 2 の意味は，print.di...
- &size(18){&color(red){Divisive Clustering};};
plot(diana(phylogeny.dist), labels = plotname,
cex = 0.8, main = " ", xlab = " ", which.plot = 2)
なお Baayen では col = c("black","white") と言う引数が与...
- &size(18){&color(red){neighbor-joining による unrooted ...
library(ape)
phylogeny.dist.tr <- nj(phylogeny.dist)
＃ nj オブジェクトのラベルはデフォルトでは数値なので変更...
families <-
as.character(phylogeny$Family[as.numeric
(phylogeny.dist.tr$tip.label)])
languages <-
as.character(phylogeny$Language[as.numeric
(phylogeny.dist.tr$tip.label)])
phylogeny.dist.tr$tip.label <- languages
plot(phylogeny.dist.tr, type = "u",
font = as.numeric(as.factor(families)))
引数 type = "u" は unrooted tree を指定．また各ノードは...
パプア諸語とオセアン諸語がきれいに分類されているのが分か...
#ref(baayen156-2.png,left,nowrap,Divisive_Clustering))
二つまとめて png 画像にする．十分なマージンが必要なので
par(mfrow = c(1,2), oma = c(1,1,1,1), mar = c(1,1,1,1), b...
と実行する．
- &size(18){&color(red){CONSENSUS TREE}; の作り方};
これはブートストラップによるTreeに観察されないサブグルー...
# p.158 # Bootstrap によるクラスタリング結果の評価
B <- 200
btr <- list()
length(btr) <- B
for(i in 1:B){
trB <- nj(dist(papuan.mat[, sample(ncol(papuan.mat),
replace = T)], method = "binary"))
trB$tip.label <-
as.character(papuan.meta$Language[as.numeric
(trB$tip.label)])
btr[[i]] <- trB
}
props <- prop.clades(papuan.dist.tr, btr) / B
plot(papuan.dist.tr, type = "u",
font = as.numeric(as.factor(fonts)))
nodelabels(thermo = props, plecol = c("black",
, "grey"))
btr.consensus <- consensus(btr, p = 0.5) # 時間がかかる
x <- btr.consensus$tip.label
x <- data.frame(Language = x, Node = 1:length(x))
x <- merge(x, papuan.meta,
by.x = "Language", by.y = "Language")
head(x)
x <- x[order(x$Node),]
x$Geography <- as.factor(x$Geography)
plot(btr.consensus, type = "u", font =
as.numeric(x$Geography))
#ref(baayen159-2.png,center,nowrap,Consensus Clustering)
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