嗨，所以我正在尝试绘制我在 R 中的布雷-柯蒂斯相异矩阵中的组合数据的 NMDS。我已经能够应用 ordielipse（），ordihull（），甚至根据 hclst（） 的 cutree（） 创建的组因子更改颜色
例如，使用素食套餐中的沙丘数据
data(dune)
Dune.dis <- vegdist(Dune, method = "bray)
Dune.mds <- metaMDS(Dune, distance = "bray", k=2)
#hierarchical cluster
clua <- hclust(Dune.dis, "average")
plot(clua, hang = -1)
# set groupings
rect.hclust(clua, 4)
grp <- cutree(clua, 4)
#plot mds
plot(Dune.mds, display = "sites", type = "text", cex = 1.5)
#show groupings
ordielipse(Dune.mds, group = grp, border =1, col ="red", lwd = 3)
甚至只用库特里给点上色
colvec <- c("red2", "cyan", "deeppink3", "green3")
colvec[grp]
plot(Dune.mds, display = "sites", type = "text", cex = 1.5) #or use type = "points"
points(P4.mds, col = colvec[c2], bg =colvec[c2], pch=21)
然而，我真正想做的是使用包"clustsig"的 SIMPROF 函数，然后根据重要的分组为点着色 - 这更像是一种技术编码语言 - 我确信有一种方法可以创建一系列因素，但我相信有一种更有效的方法可以做到这一点
这是我到目前为止的代码：
simp <- simprof(Dune.dis, num.expected = 1000, num.simulated = 999, method.cluster = "average", method.distance = "braycurtis", alpha = 0.05, sample.orientation = "row")
#plot dendrogram
simprof.plot(simp, plot = TRUE)
现在我只是不确定下一步如何使用 SIMPROF 定义的分组绘制 nmd - 我如何将 SIMPROF 结果变成因子字符串，而无需自己输入
？提前谢谢。
你写道，你知道如何用cutree从hclust对象中获取颜色。然后阅读 clustsig::simprof 的文档。这表示simprof在其结果对象中返回一个hclust对象。它还返回建议的集群数numgroups。现在，您拥有使用您已经知道的hclust cutree所需的所有信息。如果simprof结果称为 simp ，请使用 cutree(simp$hclust, simp$numgroups) 提取与clustsig::simprof结果对应的整数向量，并将其用于着色。
我从未使用过simprof或 clustsig，但我从其文档中收集了所有这些信息。