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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的.... 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源 二:动态聚类分析...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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    R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

    k-medoids聚类代码 在本节中，我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集，并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。...实现k-medoid聚类 在本练习中，我们将使用R的预构建库执行k-medoids： 将数据集的前两列存储在  iris_data  变量中： iris_data<-iris[,1:2] 安装  软件包...k-均值聚类与k-medoids聚类 现在我们已经研究了k-means和k-medoids聚类，它们几乎是完全相同的，我们将研究它们之间的区别以及何时使用哪种类型的聚类： 计算复杂度：在这两种方法中，k-medoids...使用k-medoids聚类进行客户细分 使用客户数据集执行k-means和k-medoids聚类，然后比较结果。 步骤： 仅选择两列，即杂货店和冷冻店，以方便地对集群进行二维可视化。...  km.res  变量中： 将所有数据点的成对距离矩阵存储在  pair_dis  变量中： 计算数据集中每个点的轮廓分数： 绘制轮廓分数图： 输出如下： 图：每个群集中每个点的轮廓分数用单个条形表示

    2.8K00

    基于R语言利用NMF(非负矩阵分解)替代层次聚类进行肿瘤分型

    目前已经有一些软件或方法，可以将具有相似表达模式的基因或者样本进行聚类，但是都有自身的限制。...NMF包基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF)方法，提取基因表达矩阵内数据的生物相关系数，通过对基因和样本进行组织，抓住数据的内部结构特征...我前面已经介绍过了NMF的基本原理【NMF(非负矩阵分解)的算法原理】，这里我介绍R语言实现NMF。下面是一篇今年刚发的一篇纯生信的分析文章，用的就是NMF这个方法来对肿瘤进行分型。...】中对应的网盘中。...文章中只给出了consensus matrix这个图（如下）。 得到分群后，就可以进行下游分分析了，可以参考之前TCGA数据库的相关文章【TCGA】 。

    18.9K51

    使用Python进行人脸聚类的详细教程

    这当然是一个虚构的例子，但我希望你看到人脸聚类在现实世界中使用的价值。 使用Python进行人脸聚类 人脸识别和人脸聚类并不相同，但概念高度相关。...cluster_faces .py ：在这个脚本中我们将聚类相似的人脸并找到异常值。 通过深度学习编码面孔 ? 为了用数字表示人脸，我们用神经网络生成的128维特征向量对数据集中的所有人脸进行量化。...在我们对一组人脸进行聚类之前，我们首先需要对它们进行量化。...因此，我们需要使用基于密度或基于图的聚类算法，这样的算法不仅可以聚类数据点，还可以根据数据密度确定聚类数量。...这张梅西的照片并没有被聚类成功，而是识别为一张“未知的面孔”。我们的Python人脸聚类算法很好地完成了对图像的聚类，只是对这个人脸图像进行了错误的聚类。

    6.1K30

    使用R语言的Mfuzz包进行基因表达的时间趋势分析并划分聚类群

    本篇不涉及Mfuzz的详细计算细节，主要简介如何在R语言中使用Mfuzz包执行聚类分析。...一篇使用到Mfuzz包聚类的相关文献案例 首先来看一篇文献的部分内容，我当初也是在这篇文献中第一次看到了使用Mfuzz包对时间序列划分聚类群。...为了将蛋白质功能与胚胎发育相结合，作者首先表征了蛋白质丰度与胚胎发育阶段的时间关系，根据所有蛋白质在每个阶段的丰度信息，通过Mfuzz包对这些蛋白质执行了时间序列的聚类。...使用Mfuzz包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示 接下来，我们不妨就以上述Gao等（2017）的蛋白质组数据为例，展示使用Mfuzz包对时间序列类型数据的聚类过程。...使用Mfuzz包执行时间序列的聚类分析 根据帮助文档的操作过程，加载Mfuzz包后，将数据表读取到R中，执行数据转换、标准化、聚类等一系列操作，将具有相似的时间表达特征的蛋白聚在一类。

    13.8K32

    如何使用R的sweep函数对表达矩阵进行标准化

    我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。...做归一化的方法也很多，有根据中位数进行归一化，即将每个样本中所有基因的表达值的中值转换到同一水平。...如下图所示 除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差 那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...) #每一行基因表达值除以这一行的标准差 data2=sweep(data1,1,rowsd,'/') data2 得到的结果如下 如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴，可能已经发现了，scale

    1.3K10

    使用高斯混合模型对不同的股票市场状况进行聚类

    我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。 使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...高斯混合模型不仅考虑均值，还考虑协方差来形成集群 GMM 方法的一个优点是它完全是数据驱动的。提供给模型的数据就可以进行聚类。...在索引的基础上，我们得到了每个数据点属于每个独立集群的概率。矩阵的大小将是按集群数量计算的数据点数。因为它是一个概率矩阵，在索引“i”下的值和为1。 索引i代表每个数据点或向量。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。

    1.6K30

    一文读懂层次聚类（Python代码）

    距离最小的点称为相似点，我们可以合并它们，也可以将其称为基于距离的算法。 另外在层次聚类中，还有一个称为邻近矩阵的概念，它存储了每个点之间的距离。...下面我们通过一个例子来理解如何计算相似度、邻近矩阵、以及层次聚类的具体步骤。 案例介绍 假设一位老师想要将学生分成不同的组。现在有每个学生在作业中的分数，想根据这些分数将他们分成几组。...这个案例中，可以得到以下 5 x 5 的邻近矩阵： 矩阵里有两点需要注意下： 矩阵的对角元素始终为 0，因为点与其自身的距离始终为 0 使用欧几里得距离公式来计算非对角元素的距离 比如，我们要计算点...执行层次聚类 这里使用凝聚层次聚类来实现。 步骤 1：首先，我们将所有点分配成单个簇： 这里不同的颜色代表不同的簇，我们数据中的 5 个点，即有 5 个不同的簇。...步骤2：接下来，我们需要查找邻近矩阵中的最小距离并合并距离最小的点。

    3K31

    【机器学习】--谱聚类从初始到应用

    2、相关概念 相似度矩阵S的构建 构建相似度的矩阵的过程中，可以使用欧氏距离、余弦相似度、高斯相似度等来计算数据点之间的相似度，选用哪个要根据你自己的实际情况来。...不过在谱聚类中推荐使用的是高斯相似度，但是我在我的工程中使用的是余弦相似度。 拉普拉斯矩阵  它的定义很简单，拉普拉斯矩阵。是度矩阵，也就是相似度矩阵的每一行（或者每一列）加和得到的一个对角矩阵。...距离远近度量很不精确，因此在实际应用中，我们很少使用-邻近法。 　　　　...）对F中的每一行作为一个维的样本，共n个样本，用输入的聚类方法进行聚类，聚类维数为。 　　　　...这点传统聚类算法比如K-Means很难做到 　　　　2）由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好 谱聚类算法的主要缺点有： 　　　　1）如果最终聚类的维度非常高，则由于降维的幅度不够

    1.2K30

    使用R语言的TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群

    本篇主要通过一个涉及时间序列的蛋白质组学数据集，简单演示如何在R语言中使用TCseq包分析蛋白质表达的时间趋势，并根据时间表达模式的相似性实现聚类的过程。...使用TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示 下文中所使用的示例数据和R代码的百度盘链接（提取码，xijb）： https://pan.baidu.com/s/1o_MltUDq7_mGFznAIVEx9g...使用TCseq包分析时间趋势并进行聚类 为了阐明与小鼠胚胎发育有关的功能蛋白质，或者寻找在胚胎特定阶段发挥重要功能的关键蛋白质，我们首先期望分析蛋白质丰度随胚胎发育阶段的时间趋势，并根据蛋白质丰度的不同时间动力学模式对蛋白质划分功能群...加载TCseq包，将上述数据表读取到R中，转换为矩阵类型后，直接作为聚类函数timeclust()的输入。...#如果绘制单个的聚类群，例如 claster 2，直接在作图结果中输入下标选取 p[2] 如上示例中，基于模糊c均值聚类（timeclust()参数algo='cm'）的原理对蛋白质表达值的时间序列进行了聚类

    5.2K10

    用scikit-learn学习谱聚类

    在谱聚类（spectral clustering）原理总结中，我们对谱聚类的原理做了总结。这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结。...同时，对于相似矩阵的建立，也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式，没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵。...2) affinity: 也就是我们的相似矩阵的建立方式。可以选择的方式有三类，第一类是 'nearest_neighbors'即K邻近法。第二类是'precomputed'即自定义相似矩阵。...如果我们的样本数不是特别大，无需理会这个参数，使用''None暴力矩阵特征分解即可,如果样本量太大，则需要使用后面的一些矩阵工具来加速矩阵特征分解。它对算法的聚类效果无影响。 　　　　...对于K邻近法，需要对n_neighbors进行调参，对于全连接法里面最常用的高斯核函数rbf，则需要对gamma进行调参。

    2.3K40

    听说比K-means厉害多了：谱聚类

    距离远近度量很不精确，因此在实际应用中，我们很少使用ϵ-邻近法。...由于我们在使用维度规约的时候损失了少量信息，导致得到的优化后的指示向量h对应的H现在不能完全指示各样本的归属，因此一般在得到nxk维度的矩阵H后还需要对每一行进行一次传统的聚类，比如使用K-Means聚类...f 　　　　6) 将各自对应的特征向量f组成的矩阵按行标准化，最终组成n×k1维的特征矩阵F 　　　　7）对F中的每一行作为一个k1维的样本，共n个样本，用输入的聚类方法进行聚类，聚类维数为k2。 　　　　...谱聚类算法的主要优点有： 　　　　1）谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。...这点传统聚类算法比如K-Means很难做到 　　　　2）由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。

    5.5K51

    WGCNA加权基因共表达网络多步法分析学习

    ；如果数据存在系统偏移，需要进行quantile normalization；标准化推荐使用DESeq2中的varianceStabilizingTransformation方法，或将基因标准化后的数据...# 使用层次聚类方法（平均连接法）构建聚类树。...# truncated.R.sq：表示截断模型的拟合度，也是一个衡量模型拟合程度的指标。# mean.k.：平均连接度（Mean Connectivity），用于描述网络中节点的连接性。...：中位数连接度，是平均连接度的中位数。# max.k.：最大连接度，表示网络中具有最多连接的节点的连接数。...可以通过绘制样品聚类查看分组信息和有无异常样品。 # 如果这确实是由有意义的生物变化引起的，也可以使用下面的经验power值。

    11310

    白话什么是谱聚类算法

    这样就完成了将原数据聚类为不同子集的过程。 当遇到比较复杂的聚类问题时，k-means 很难有较好的效果时，可以用谱聚类。 ---- 谱聚类算法流程为： Input： ?...个特征值所各自对应的特征向量f 将各自对应的特征向量f组成的矩阵按行标准化，最终组成n×k1维的特征矩阵F 对F中的每一行作为一个k1维的样本，共n个样本，用输入的聚类方法进行聚类，聚类维数为k2。...一句话总结这个流程就是，利用样本数据，得到相似矩阵(拉普拉斯矩阵)，再进行特征分解后得到特征向量，对特征向量构成的样本进行聚类。 ?...邻接矩阵W：它的第i行的第j个值对应权重 ? ? 如何得到这个邻接矩阵？ 可以通过样本点距离度量的相似矩阵S来获得邻接矩阵W 构建邻接矩阵W的方法有三个：ϵ-邻近法，K邻近法和全连接法。...的最小的前k个特征值，求出特征向量，并标准化，得到特征矩阵F, 再对F进行一次传统的聚类方法，最终就完成了聚类任务。

    1K30

    R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律

    p=997 ---- 概要 方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律。...业务挑战 中医传承过程中，关于生理、病因病机以及疾病的表现和发展规律，都容易记载在书上，也容易理解和传承。然而随着医药科技的不断进步,新特药品的的种类的不断出现,给药物配伍又一次新挑战。...同时，为了探索昂贵中药材是否有其他廉价替代品的问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...聚类模型 更好的区分不同种类的药物配伍关系——聚类 为了解决昂贵中药材的廉价替代品问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...通过理疗措施之间的相似性进行聚类，相当于治疗方案空间上的粗粒化。

    1.2K20

    R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律

    p=997 概要 方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律。...同时，为了探索昂贵中药材是否有其他廉价替代品的问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...聚类模型 更好的区分不同种类的药物配伍关系——聚类 为了解决昂贵中药材的廉价替代品问题，对药物的配伍规律和性味归经描述来衡量药物的相似度，根据相似度对药物进行聚类。...通过理疗措施之间的相似性进行聚类，相当于治疗方案空间上的粗粒化。...最后，随着政府、企业、科研机构加大对智慧医院精准医疗的资源投入，大数据将持续发挥精准医疗发展助推器作用，推动精准医疗产业发展。 本文摘选《R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律》

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    谱聚类（spectral clustering）原理总结

    距离远近度量很不精确，因此在实际应用中，我们很少使用$\epsilon$-邻近法。 　　　　...，导致得到的优化后的指示向量h对应的H现在不能完全指示各样本的归属，因此一般在得到nxk维度的矩阵H后还需要对每一行进行一次传统的聚类，比如使用K-Means聚类. 6.2 Ncut切图 　　　　Ncut...对F中的每一行作为一个$k_1$维的样本，共n个样本，用输入的聚类方法进行聚类，聚类维数为$k_2$。 　　　　...同时对降维里的主成分分析也会加深理解。 　　　　下面总结下谱聚类算法的优缺点。 　　　　谱聚类算法的主要优点有： 　　　　1）谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。...这点传统聚类算法比如K-Means很难做到 　　　　2）由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。

    1.2K30

    基于层次聚类的工业数据分析研究

    数据聚类分析 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。...聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。...不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。...层次聚类分析 层次聚类分为凝聚式层次聚类和分裂式层次聚类。 凝聚式层次聚类，就是在初始阶段将每一个点都视为一个簇，之后每一次合并两个最接近的簇，当然对于接近程度的定义则需要指定簇的邻近准则。...若采用 MAX 准则，选择其他簇与合并簇中离得最远的两个点之间的距离作为簇之间的邻近度。若采用 MIN 准则，取其他簇与合并簇中离得最近的两个点之间的距离作为簇之间的邻近度。

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    TKDE 2018 | 图嵌入综述：问题、技术和应用

    一般对非显示图采用这种图嵌入技术，这点从非显式图的定义就可以看出来。 基于矩阵分解的图嵌入有两种类型：一种是对拉普拉斯特征映射进行因子分解，另一种是直接对节点的邻近矩阵进行因子分解。...4.1.2 Node Proximity Matrix Factorization 对节点的邻近矩阵进行分解： 是节点的邻近矩阵， 中每一行表示一个节点的嵌入表示， 表示上下文节点的嵌入表示。...节点对 和 之间的直接边表示它们的一阶邻近度（前面有讲），可以计算为联合使用 和 嵌入的概率： 上述一阶邻近度存在于图中的任何一对连接节点之间。...因此，现在我们要最小化二者的差异： 上述目标函数使用了KL散度来衡量差异，并且最小化这个差异。 对于二阶邻近度，基于经验计算得到的二阶邻近度为： 的表达式为： 即节点的出度。...节点聚类，简而言之就是将相似的节点分在一起，通常直接对得到的节点嵌入向量应用传统聚类算法即可。

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