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「R」针对重复ID的处理

重复,特别是针对一些样本名称的重复问题的处理,是我在进行生信分析时经常遇到的。一种常见的解决策略是先找到重复之处,然后去重。但如果我们想要保留全部的重复ID呢?...一个简单的例子 生成一个非常简单的带重复的序列: r$> data = c("a", "b", "c", "d", "a")...虽然是同样的ID,但它有可能关联多种可能的事件。例如,一个肿瘤患者,它可以有肿瘤和正常两种组织的样本,这可能写在不同的行。亦或者肿瘤样本有不同的位置来源的信息等等,但共用一个样本ID。...解决的思路是对重复ID添加标记,可以是前缀或者后缀,这样既能视觉上识别,也能够通过编程的手段识别或者后续对前后缀裁剪。后缀才容易操作,更为推荐。...如果我们仅想要标记出第二次及以后出现的ID,这样能保留大部分的数据不做改动,怎么操作呢? R自带了make.unique()解决这个问题!

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    深入探索 C++17 中的 std::hypot:从二维到三维的欧几里得距离计算

    从 C++17 开始,std::hypot 的功能得到了扩展,增加了对三维空间的支持。这使得它能够直接计算三维空间中的欧几里得距离,而无需开发者手动实现复杂的数学公式。2....三维空间中的 std::hypot在三维空间中,std::hypot 的功能扩展为计算点 (x, y, z) 到原点 (0, 0, 0) 的欧几里得距离。...物理模拟:计算物体之间的距离,用于引力计算或碰撞检测。数据分析:计算多维数据点之间的距离,用于聚类分析或机器学习中的距离度量。...实际应用场景6.1 计算机图形学在计算机图形学中,std::hypot 可以用于计算三维空间中物体之间的距离。...例如,在 K-Means 聚类算法中,可以通过计算数据点之间的欧几里得距离来判断它们是否属于同一个簇:double distance(const Point3D& a, const Point3D& b

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    dotnet OpenXML 解析 WPS 不规范的 PPT 文件的 cNvPr 重复 id 问题

    在收到了反馈说有一份课件,打开解析就发现替换的元素不对,原因是这个课件里面的 Slide Master 里面存在一个元素的 id 和某个页面的元素 id 是相同的,这不符合 ECMA 376 的规范。...Properties 的属性作用 dotnet OpenXML 元素 cNvPr NonVisual Drawing Properties 重复 id 标识处理 上面博客对于相同页面里面存在重复的 id...处理比较简单,但是对于在 Slide Master 里面存在一个元素的 id 和某个页面的元素 id 是相同的比较坑,但是做法就是将 Slide Master 里面存在相同 id 元素当成比较先发现的元素...下面咱来看看这份有趣的课件,测试课件请点击 解析 WPS 不规范的 PPT 文件的 cNvPr 重复 id 问题.pptx 下载 在这份课件的 SlideMaster1.xml 文件里面,可以看到有如下定义...的 id 就是元素的 id 属性 这个元素的属性是 7 同时有趣的是 name="KSO_TEMPLATE" 表示了这是 KSO 金山的 Template 模版 这个元素的 X 和 Y 和 宽度高度根据

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    每秒生成一千万个【可视有序】分布式ID的简单方案 每秒不重复ID生成数:

    Interlocked.Exchange(ref signal, 0); //释放锁 } //日期以 2017.3.1日为基准,计算当前日期距离基准日期相差的天数...,用来在末尾的顺序号超过1万的时候归零重新计算,并且睡眠10毫秒从而根本上杜绝重复ID。...每秒不重复ID生成数: 从上面的程序代码中,得知 ID总数= 4位(日期)+5位(时间)+3位(毫秒)+7位(GUID)。...其中,7位(GUID)中,除去前3位的分布式机器ID,剩余4位有序数字,可以表示1万个数字。 所以,该方面每毫秒最大可以生成1万个不重复的ID数,每秒最大可以生成1千万个不重复ID。...GUID形式的长整数,在一秒内,一千万个不重复ID,线程安全。

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    MySQL 查询重复数据,删除重复数据保留id最小的一条作为唯一数据

    开发背景:   最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能,从批量导入就可以知道,这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的,因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除,保证数据唯一性...HAVING COUNT(brandName)>1 #条件是数量大于1的重复数据 ) 使用SQL删除多余的重复数据,并保留Id最小的一条唯一数据: 注意点: 错误SQL:DELETE FROM brand...Id FROM (SELECT MIN(Id) AS Id FROM brand GROUP BY brandName HAVING COUNT(brandName)>1) t) #查询显示重复的数据都是显示最前面的几条...Id FROM (SELECT MIN(Id) AS Id FROM brand GROUP BY brandName) t) 这句的意思其实就是,通过分组统计出数据库中不重复的最小数据id编号,让后通过...not in 去删除其他重复多余的数据。

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    基因日签【20210325】Alu家族具有许多广泛分布的散在重复序列成员

    2021 03/25基因日签 Alu家族具有许多广泛分布的 散在重复序列成员 .壹....关键概念 哺乳动物基因组中重复DNA的绝大部分是由组织形式上像转座子、来源于RNA聚合酶Ⅲ转录物的单一家族的重复序列所构成。...在人类基因组中,存在大量的长约300bp的中度重复序列,它广泛分布在非重复DNA序列之间,至少一半退火的双链体DNA能被限制性内切核酸酶Alu Ⅰ切割,切割位置在序列的170bp附近。...所有被切割的序列都是这一家族的成员,因其能被Alu Ⅰ切割而得名Alu家族。...在人类基因组中约存在100万个成员(相当于每3kbDNA就有一个),其单个成员广泛分布;在小鼠中,与Alu序列相关的序列称为B1家族(约有35万个);在中国仓鼠中,它被称为Alu样家族(Alu-equivalent

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    【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现|附代码数据

    选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适的,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点的方式测量距离。...我们希望检测两条正弦曲线彼此相似,因为它们具有相同的形状和上下趋势,即使它们的相位和频率略有不同。但是,如果我们计算欧几里得指标,直线 ts3 的结果更接近 ts1。  ...图 — 要比较的时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线的振幅,而不允许任何时间拉伸。  图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离的问题。...从历史上看,它是为语音识别而引入的。如图所示,以不同的速度重复相同的句子,有必要将时间序列与相同的单词相关联,从而管理不同的速度。  ...此步骤在投影路径的邻域中查找最佳翘曲路径,半径 r 参数控制邻域的大小。  图 — 快速 DTW FastDTW允许快速分辨率,复杂度为O(Nr), 具有良好的次优解决方案。

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    从零开始的K均值聚类

    在现实世界中,我们并不总是有具有相应输出的输入数据,因此需要无监督学习来解决这种情况。 K均值的坐标距离计算 欧几里得距离 欧几里得距离是计算两个坐标点之间距离的最常用方法。...它计算了一对对象的坐标之间的差的平方的平方根[4]。它是两个数据点之间的直线距离。 欧几里得距离可以用以下方程来衡量。这个公式用x和y表示两个点。...两点之间的距离,x和y,k是特征的数量。P是一个唯一的参数,它可以转换方程以计算不同的距离。 请注意,当p=2时,距离变为欧几里得距离。当p=1时,它变成了曼哈顿距离。...研究结果表明,欧几里得距离是计算K均值聚类算法中数据点之间距离的最佳方法。 K均值聚类算法概述 K均值聚类是一种流行的无监督聚类机器学习算法之一。让我们解释一下它是如何工作的。...步骤4:计算每个聚类的均值,并将新的质心重新居中到均值位置。 图像描述了将质心居中到根据均值计算的新位置。 步骤5:重复步骤3和步骤4,直到质心收敛。 重复步骤3和步骤4后,我们得到了上面的聚类。

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    吉林大学提出PGR-MOOD模型,通过扩散模型检测分布外的分子图

    然而,分子图具有非欧几里得结构,其固有的复杂性给分子图OOD检测带来了两个重大挑战。首先,分子图的这种性质使得传统的相似性度量(例如,欧几里得距离)在量化原始图和重建图之间的接近程度方面效果较差。...更糟糕的是,重复每个分子的生成过程使测试阶段的规模变得具有挑战性,因为测试阶段必须筛选大量候选分子。...它允许计算具有最优耦合的两个分布之间的代价,作为图之间的距离度量。对于用OT格式表示的两个图,在直接识别图之间的结构差异和特征差异方面表现出最佳性能。...最终的引导损失函数Lguide=LID+LOOD,被用来指导原型图生成器的训练。这样生成的原型图可以看作是ID图和OOD图的重构,但比GR-MOOD生成的重构具有更好的判别性。...为了克服重构测量和生成效率的挑战,PGR-MOOD使用了一种包含原型图生成器和基于FGW距离的相似函数的分子检测方法,在测试阶段,只需要测量原型图和当前输入之间的相似性,以识别具有较低值的OOD。

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    【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现

    选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适的,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点的方式测量距离。...我们希望检测两条正弦曲线彼此相似,因为它们具有相同的形状和上下趋势,即使它们的相位和频率略有不同。但是,如果我们计算欧几里得指标,直线 ts3 的结果更接近 ts1。...图 — 要比较的时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线的振幅,而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离的问题。...从历史上看,它是为语音识别而引入的。如图所示,以不同的速度重复相同的句子,有必要将时间序列与相同的单词相关联,从而管理不同的速度。...此步骤在投影路径的邻域中查找最佳翘曲路径,半径 r 参数控制邻域的大小。 图 — 快速 DTW FastDTW允许快速分辨率,复杂度为O(Nr), 具有良好的次优解决方案。

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(5)——数据转换之邻近度

    欧几里得距离、曼哈顿距离和上确界距离是对n的所有值(1,2,3…)定义的,并且指定了将每个维(属性)上的差的组合成总距离的不同方法。...x和y被它们的长度除,将它们规范化成具有长度1。这意味着在计算相似度时,余弦相似度不考虑两个数据对象的量值。(当量值是重要的时,欧几里得距离可能是一种更好的选择。)...三、距离度量的中心化和标准化 距离度量的一个重要问题是当属性具有不同的值域时如何处理。(这种情况通常称作“变量具有不同的尺度。”)...例如,基于年龄和收入两个属性来度量人之间的欧几里得距离,除非这两个属性是标准化的,否则两个人之间的距离将被收入所左右。...对于稠密的、连续的数据,通常使用距离度量,如欧几里得距离。数据挖掘中,取实数值的数据是连续的数据,而具有有限个值或无限但可数个值的数据称为离散数据。

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    从零开始学机器学习——了解聚类

    聚类的主要目标是将具有相似特征的数据点归类到同一组中,这一组通常被称为“簇”。聚类结果的质量和有效性往往依赖于数据点之间的距离度量,进而影响到分组的准确性和合理性。...聚类和距离矩阵聚类由它们的距离矩阵定义,例如点之间的距离。这个距离可以通过几种方式来测量。欧几里得聚类由点值的平均值定义,非欧式距离指的是“聚类中心”,即离其他点最近的点。...欧几里得距离:这是最常用的距离测量方法,适用于计算在二维或三维空间中点之间的直线距离。在聚类中,欧几里得聚类的“质心”是指所有点的平均位置。你可以想象质心是每个簇的“中心”。...非欧几里得距离:指不遵循欧几里得几何规则的距离计算方式。例如,曼哈顿距离、切比雪夫距离等。这些距离通常反映了不同的空间特性。...重复这个过程,直到所有点都合并为一个簇。自上而下(分裂法,Divisive):所有数据点开始时视为一个簇。逐步将簇分裂成更小的簇。重复这个过程,直到每个数据点成为一个独立的簇。

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    KNN中不同距离度量对比和介绍

    使用np.sum()对差的平方求和。 使用math.sqrt()取总和的平方根。 欧几里得距离是欧几里得空间中两点之间的直线距离。...在数据特征具有不同尺度的情况下,或者当问题域的网格状结构使其成为更合适的相似性度量时,使用曼哈顿距离可能会有所帮助。曼哈顿距离可以根据样本的特征来衡量样本之间的相似性或差异性。...这些属性是: ID number:每个样本的唯一标识符。 Diagnosis:目标变量有两个可能的值——“M”(恶性)和“B”(良性)。...应用特征缩放的主要目的是确保所有特征具有相同的尺度,这有助于提高基于距离的算法(如KNN)的性能。在KNN算法中,数据点之间的距离对确定它们的相似度起着至关重要的作用。...曼哈顿离在所有情况下的精度都比较低,这表明欧几里得或闵可夫斯基距离可能更适合这个问题。当闵可夫斯基距离度量中的p值为2时,它等于欧几里得距离。

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    Spark MLlib 笔记

    协同过滤算法主要有两种: 通过考察具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准 进行计算; 考察具有相同特质的物品从而推荐给选择了某件物品 的用户。...基于物品的推荐 “物以类聚” 相似度度量 基于欧几里得距离的相似度计算 欧几里得距离(Euclidean distance)是最常用计算距离的公式,它 表示三维空间中两个点的真实距离。...欧几里得相似度计算是一种基于用户之间直线距离的计算方式。 在 相似度计算中,不同的物品或者用户可以将其定义为不同的坐标点,而 特定目标定位为坐标原点。...使用欧几里得距离计算两个点之间的绝对距离,公式如下: 补充: 由于在欧几里得相似度计算中,最终数值的大小与相似 度成反比, 因此在实际应用中常常使用欧几里得距离的倒数作为相似度值,即1/d+1作为近似值...来看一个例子,表5-1是一个用户与其他用户 打分表: 如果需要计算用户1和其他用户之间的相似度,通过欧几里得距离 公式可以得出: 参考 感谢帮助!

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    【视频】时间序列分类方法:动态时间规整算法DTW和R语言实现

    选择正确的指标是这种方法的基础。 欧几里得距离 让我们开始考虑常见的欧几里得距离。 鉴于时间序列分类,欧几里得距离是不合适的,因为即使它保留了时间顺序,它也以逐点的方式测量距离。...我们希望检测两条正弦曲线彼此相似,因为它们具有相同的形状和上下趋势,即使它们的相位和频率略有不同。但是,如果我们计算欧几里得指标,直线 ts3 的结果更接近 ts1。...图 — 要比较的时间序列示例 之所以出现这种现象,是因为欧几里得距离正在比较曲线的振幅,而不允许任何时间拉伸。 图 — 欧几里得匹配 动态时间扭曲 引入了动态时间扭曲以避免欧几里得距离的问题。...从历史上看,它是为语音识别而引入的。如图所示,以不同的速度重复相同的句子,有必要将时间序列与相同的单词相关联,从而管理不同的速度。...此步骤在投影路径的邻域中查找最佳翘曲路径,半径 r 参数控制邻域的大小。 图 — 快速 DTW FastDTW允许快速分辨率,复杂度为O(Nr), 具有良好的次优解决方案。

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