使用biofam数据集
library(TraMineR)
data(biofam)
lab <- c("P","L","M","LM","C","LC","LMC","D")
biofam.seq <- seqdef(biofam[,10:25], states=lab)
head(biofam.seq)
Sequence
1167 P-P-P-P-P-P-P-P-P-LM-LMC-LMC-LMC-LMC-LMC-LMC
514 P-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-LM-LMC-LMC-LMC-LMC
1013 P-P-P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-LM-LMC-LMC-LMC
275 P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L-L
2580 P-P-P-P-P-L-L-L-L-L-L-L-L-LMC-LMC-LMC
773 P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P-P
我可以拟合并显示回归树:
seqt <- seqtree(biofam.seq~sex + birthyr, data=biofam)
seqtreedisplay(seqt, type="I", border=NA, withlegend= TRUE, legend.fontsize=2, legendtext = "Biofam Regression Tree")
然后,我可以确定叶子成员身份:
seqt$fitted[,1]
但是,这让我感到困惑。我如何知道哪个叶号对应于图中的哪个叶?该图似乎没有显示它,并且运行
print(seqt)
似乎也没有给出叶号。我想要实现的是分离出每个叶子中的序列,以便我可以在每个叶子上分别运行描述。我该怎么做?
最佳答案
当前,无法从树中轻松恢复此信息。以下函数使用树的全部条件而不是节点标签返回拟合值的 vector 。
dtlabels <- function(tree){
if (!inherits(tree, "disstree")) {
stop("tree should be a disstree object")
}
split_s <- function(sp){
formd <- function (x){
return(format(x, digits =getOption("digits")-2))
}
str_split <- character(2)
vname <- colnames(tree$data)[sp$varindex]
if (!is.null(sp$breaks)) {
str_split[1] <- paste("<=", formd(sp$breaks))
str_split[2] <- paste(">", formd(sp$breaks))
}
else {
str_split[1] <- paste0("[", paste(sp$labels[sp$index==1], collapse=", "),"]")
str_split[2] <- paste0("[", paste(sp$labels[sp$index==2], collapse=", "),"]")
}
if(!is.null(sp$naGroup)){
str_split[sp$naGroup] <- paste(str_split[sp$naGroup], "with NA")
}
return(paste(vname, str_split))
}
labelEnv <- new.env()
labelEnv$label <- list()
addLabel <- function(n1, n2, val){
id1 <- as.character(n1$id)
id2 <- as.character(n2$id)
labelEnv$label[[id2]] <- c(labelEnv$label[[id1]], val)
}
nodeRec <- function(node){
if(!is.null(node$split)){
spl <- split_s(node$split)
addLabel(node, node$kids[[1]], spl[1])
addLabel(node, node$kids[[2]], spl[2])
nodeRec(node$kids[[1]])
nodeRec(node$kids[[2]])
}
}
nodeRec(tree$root)
l2 <- list()
for(nn in names(labelEnv$label)){
l2[[nn]] <- paste0(labelEnv$label[[nn]], collapse=" & ")
}
l3 <- as.character(l2)
names(l3) <- names(l2)
return(factor(factor(tree$fitted[, 1], levels=as.numeric(names(l3)), labels=l3)))
}
然后可以按以下方式使用此功能。
fitted <- dtlabels(seqt)
print(table(fitted))
希望这可以帮助!