聚类分析的思想:对于有p个变量的数据集来说,每个观测值都是p维空间中的一个点,所以属于同一类的点在空间中的距离应该显著小于属于不同类的点之间的距离
可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3，5个指标支持聚类数为2，所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.
关于更加精细化的细节修改，下次再介绍。或者可以借助其他R包快速绘制好看的聚类分析图形。
AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。 数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:
在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法，K均值算法。 K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms library(factoextra) # clustering algorithms & visualization # 数据准备 df <- USArrests # 数据缺失值处理 df <- na.omit(df) # 删除含有缺失值的样本
那么，对于大样品队列的转录组，很多时候是没有已知的合理的分组， 这个时候会人为的去分组后看队列异质性，比如根据免疫高低进行分组。
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。 分区聚类，包括： K均值聚类 （MacQueen 1967），其中每个聚
第一部分是轮播图，展现每个工具能产生的代表性图、示例数据和参数；给定符合格式的数据、设置指定的参数，即可获得右侧的可视化结果。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot，这几个R包都挺不错，大家可以比较下。
编者按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分
AI科技评论按：世界首屈一指的机器学习竞赛平台 Kaggle，在今年早些时候推出了基于 Python 的高维数据降维以及可视化处理工具 HyperTools，并将其作为 Kaggle Kernels 的一部分免费提供给开发者。 日前，Kaggle 在博客公布了使用 HyperTools 的官方教程。其中包含两个例子：用 HyperTools 对蘑菇数据做可视化，以及对全球气象数据做可视化。示例包含代码，需要做数据降维可视化的童鞋，这是一篇不错的 HyperTools 上手教程。全文由AI科技评论编译。
生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if
进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。
source("http://biocoundctor.org/biocLite.R") biocLite("pheatmap")
示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类
示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类。
一般来说，类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了，如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢 ？ 很遗憾，上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数，选择一个最合适的数目。 下面介绍不同的方法，帮助我们在K-means，PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目，这些方法包括直接方法和统计检验方法。 直接方法 设置一些适合的划分标准，比如elbow和average silhouette法 统计检验方法 就是常用的假设
factoextra是一个R软件包，可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，其中包括： 主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续（即定量）多变量数据中包含的信息。 对应分析（CA），它是适用于分析由两个定性变量（或分类数据）形成的大型列联表的主成分分析的扩展。 多重对应分析（MCA），它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。 多因素分析（MFA）专用于数据集，其中变量按组（定性和/或定量变量）组织。 分层多因素分析（HMFA）：在数据组织为分
在require()函数中，如果直接传递包的名称作为参数，不需要加引号；如果包的名称以字符串形式存储在变量中，则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串
另外，注意最好每次运行代码之前，都要清空一下变量，然后设置不要将字符型变成因子型向量
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式，将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色，可以直观展示表达量在不同样本间的分布，再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息，进一步丰富了展示的信息，一个经典的热图如下
ComplexHeatmap可以绘制很复杂的热图，能满足日常以及文章所需，本次先简单的介绍单个热图绘制的内容。
聚类算法作为无监督的学习方法，在不给出Y的情况下对所有的样本进行聚类。以动态聚类为基础的K均值聚类方法是其中最简单而又有深度的一种方法。K均值的好处是我们可以在了解数据的情况下进行对样本的聚类，当然他也有自己的弱点就是对大数据的运作存在一定的局限。我们以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析的演示。利用R语言的K均值聚类函数kmeans(),进行聚类，首先我们介绍下kmeans()的构成
对于网络的可视化和数据挖掘，有很多图形界面的软件可供选择，比如cytoscape, gephi 等等，这些软件使用方便，操作简单，功能的强大，但是同时也有着一个缺点，就是无法自动处理，只能通过人工点击鼠标来操作，对于大批量数据的分析而言，依靠人工费事费力。
AI 研习社按：作为目前最常见的一种可视化手段，热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。同时，专用于大数据统计分析、绘图和可视化等场景的 R 语言，在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数库和工具包。 因此，对从业者而言，用 R 语言绘制热图就成了一项最通用的必备技能。本文将以 R 语言为基础，详细介绍热图绘制中遇到的各种问题和注意事项。原文作者 taoyan，原载于作者个人博客，AI 研习社获授权。 简介 本文将绘制静态与交互式热图，需要使用到以下R包和函数
k均值聚类是一种比较常用的聚类方法，R语言里做k均值聚类比较常用的函数是kmeans()，需要输入3个参数，第一个是聚类用到的数据，第二个是你想将数据聚成几类k，第三个参数是nstarthttps://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/
热图是科研论文中一种常见的可视化手段，因其丰富的色彩变化和饱满的信息涵盖量，往往是一篇文章中最引人注目的所在之一。上至CNS顶刊，下至1到2分小文，可以说热图无处不在，堪称文章C位。如何做出一张完美的热图，是居家旅行（科研写作），拜访亲朋好友（征服editor和reviewer的心）必备技能。本次教程，我们将为大家详细讲述如何使用R语言绘制高大上的热图。
通过计算相似性，将一个数据集中的数据分为人为规定的几个“簇”，也就是几类。比较常见的K均值聚类算法中的K就是这个簇数。
df1 <- data.frame(gene=paste0("gene",1:4),
热图（Heatmap）是一种数据可视化方法，它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域，热图常用于表示微生物在不同分组（如不同的环境、时间点、处理条件等）中的表达水平或出现率状态。这种可视化方式能够直观地揭示微生物群落在不同条件下的分布规律和变化趋势。以已发表文章的热图代码为例，通过运行这些代码，研究者可以将微生物测序数据或丰度数据转换为热图，从而更好地理解和解释微生物群落的变化。在热图中，不同的颜色通常代表不同的数值大小，比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化，研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。在制作热图时，研究者还需要注意一些技术细节，比如颜色的选择、颜色的梯度设置、数据的归一化处理等，以确保最终的热图能够准确地反映数据的特点和规律。
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据， 原文： https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycling/
monocle是一个专门用于分析单细胞转录组数据的R包，提供了聚类，pseudotime, 差异分析等多种功能，该项目的网址如下
这篇博客中，主要用到了pandas的数据清洗和分析工作，同时也用到了sklearn中回归预测的知识，非常的简单，但是产生了较好的预测效果。所有的数据都是可以下载的，重复这些代码也是能够完全重现以上的这些结果的，如果你有疑问，那么可以参考英文原博客[blog1] [blog2]，和原作者的github可以下载完整的代码和数据， 原文： https://jakevdp.github.io/blog/2014/06/10/is-seattle-really-seeing-an-uptick-in-cycli
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟 这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例，最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一、案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码。 篮球运动员数据，每分钟助攻和每分钟得分数。通过该数据集判断一个篮球运动员属于什么位置（控位、分位、中锋等）。完整数据集包括5个特征，每分钟助攻数、运动员
上一篇介绍了如何使用Mfuzz包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。事实上，能够实现类似功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等）的R包还有很多，本篇继续带来另一个R包的教程，TCseq包。
通过经典的airquality数据集（其中包含有关1973年5月至9月纽约每日空气质量测量的信息）展示vis_dat（）的功能。
fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数，具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。
在进行数据挖掘的时候，我们往往会筛选到不止一个符合我们预期的数据集，这些数据集来源于不同的研究人员。这样得到的这些数据集就会存在我们所谓的批次效应，如不同实验时间、不同实验批次、不同处理方法、不同测序平台等。遇到这一情况，我们该如何选择数据和处理数据呢？如果我们只选择一个数据集进行分析，貌似有点不太能说明其他研究人员的研究结果，但如果把所有符合我们实验目标的数据集都能拿来分析又有点无从下手。这里，我们就来介绍一下面对多个GEO数据集，我们该怎么处理？
主成分分析法是很常用的一种数据降维方法[1]。该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。
文献题目：基于生物信息学的新型铁死亡基因生物标志物和免疫浸润谱在糖尿病肾病中的应用Huang, Y., & Yuan, X. (2024). Novel ferroptosis gene biomarkers and immune infiltration profiles in diabetic kidney disease via bioinformatics. FASEB journal : official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology, 38(2), e23421. https://doi.org/10.1096/fj.202301357RR. IF: 4.8 Q1
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
提到RNA-Seq差异表达分析，大家首先想到的癌症与癌旁组织的表达差异分析。然而如果想探究不同时间下对目标产生的影响，此方法便失去作用，那么便出现了时序RNA-seq。今天我们为大家介绍一个可以做时序RNA-seq分析的R包maSigPro。
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