前 · 言 第二单元第六讲：聚类算法之PCA与tSNE 还是之前文章附件的图片，其中b图是选取两个主成分做的PCA图，c图是tSNE图： ?...： 计算距离介绍过dist()函数，它是按行为操作对象，而聚类是要对样本聚类，因此要先将我们平时见到的表达矩阵(行为基因，列为样本)转置；同样PCA也是对行/样本进行操作，也是需要先转置；另外归一化的scale...nc), paste0('cell_02_',1:nc)) # 添加行名 rownames(a3)=paste('gene_',1:ng,sep = '') # 先做个热图...没有体现任何的基因差异或者样本聚类（热图中的聚类是自然层次聚类），可以看到样本名都是无规律的交叉显示 如果做PCA呢？...SS2_15_0048_A3 1 0048 3065 all SS2_15_0048_A6 2 0048 3036 all SS2_15_0048_A5 1 0048 3742 all #所有数据的聚类分组信息
tSNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种聚类技术，其最终结果与PAC(principal component analysis)相似。...PCA使用线性代数概念来构造一个新的正交向量的维空间，而tSNE使用容易理解的，排斥或吸引的方法将点从高维空间映射到低维空间。...许多聚类算法的核心是以这样的方式识别高维数据集中的相似性，从而可以降低维度。...tSNE算法用于保持较高空间中的线性空间关系，而一些聚类算法例如，径向基函数网络中使用的算法是试图增强空间关系，使得新空间可线性分离(例如XOR逻辑问题的解决方案。...注：在Python中，可以使用以下方法创建一维线形图：将y轴固定在一个常量上，例如:plt.scatter(X_embedded,y=[1,1,1,1]) 现在，我们已经看到tSNE如何将逻辑真值表映射到
为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。 同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。...文章目录 一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 2、构建两个相似样本数据集 3、绘制热图 4、绘制PCA 5、绘制TSNE 二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 2、绘制热图...3、绘制PCA 4、绘制TSNE 全部代码 一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 rm(list=ls()) library(pheatmap) library(Rtsne) library(ggfortify...3、绘制热图 pheatmap(sample_all) ?...二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 # 第三个样本中表达量每个值加2 sample3=rnorm(gene_num*cell_num)+2;dim(sample3)=c(gene_num
咱们生信技能树马拉松课程七月份学习班正在火热进行中，统计可视化知识点授课结束后照例给大家布置一些作业！...开始画图： 首先，可以看出这张图是张点图，而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster，所以用映射来实现。...把填充的透明度改一改 ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y=tSNE_2,...最后再对图片进行一些微调：点的大小、圆圈实线改虚线、圆圈线的粗细、坐标轴的出戏以及主题等等。...这次练习所get到的几个新的知识点： 画图时按照因子/数值/字符分组产生的区别 ggplot2画点图时可以使用stat_ellipse()画圆圈 坐标系微调的一些细节，更多内容参考https://blog.csdn.net
概述： 前天有网友提到了这样的需求：1、地图的统计图展示；2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解，但是什么是统计图的聚类的？所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级，实现统计图的分级展示。...鉴于此，趁着这个霾天，早起来给这位网友解下惑，并在此marker一下，有相同需求的筒子可以看过来^_^ 实现思路： 1、数据组织 因为是分级，所以，经过一番思考，觉得数据通过树形的方式来组织是比较方便使用的...2、地图展示 地图展示其实是很简单的，例如在0-1级，展示第一级数据；在2-4级展示第二级数据；5级以上展示第三级数据，等等。这个分级规则可以按照地图的世纪情况来确定。 备注：参照代码理解。... 添加统计图<
pheatmap是简单常用的热图绘制包，可以快速、简单、可定制的绘制漂亮热图。具体见R语言学习-热图简化和免费高颜值可定制在线绘图工具 ImageGP。...现在要解决的一个问题是图出来了，想看下转换后用于绘图的表格，也就是获取聚类后的矩阵和聚类标准化后的矩阵。...提取聚类后的原始矩阵 # 查看绘图数据的结构 # 直接查看会很大，这里只展示其前2层 # str: structure str(a, max.level = 2) # Rstudio中 # View(...0.3286368 -0.85242874 ## gene_3 -0.8220414 -1.1916559 0.2814619 1.8720241 0.6545161 0.04775437 提取聚类后的标准化矩阵...-0.45 1.38 -0.09 -1.01 ## gene_5 1.69 0.39 -0.96 -0.10 -1.03 0.01 其他的图也都类似了
层次聚类 紧接上章，本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他聚类思想形成的聚类算法。...k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。...本章主要涉及到的知识点有： 层次聚类 BIRCH算法 层次聚类 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法:分裂的层次聚类和凝聚的层次聚类。...image.png 图10.3単连锁图 两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离，该方式的缺陷是受噪点影响大，容易产生长条状的簇。...； （2）从根节点开始，自上而下选择最近的孩子节点； 到达叶子节点后，检查距离其最近的CF能否吸收此数据点： a) 是，更新CF值 b) 否，创建一个新的CF节点，检查该节点能否加入到当前叶子节点 i.
参考：https://stackoverflow.com/questions/59101791/seurat-dimplot-highlight-specifi...
论文 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...6.xlsx") %>% column_to_rownames(var="Tissue") %>% t() %>% dist() %>% ape::bionj() 按行进行聚类
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...后续还可根据需要在此图上叠加更多的数据，整个过程仅参考。希望对各位观众老爷能有所帮助。...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。
must-known-methods-unsupervised-machine-learning 数据集 R语言内置数据集USArrests 1973年美国50个州每10万人中因袭击、谋杀和强奸而被捕的人数和居住在城市地区的人口比例 层级聚类法...使用到的函数是hclust() hc<-hclust(dist(USArrests),method="ave") 使用```ggdendro```包对结构进行展示 安装ggdendro包并查看帮助文档...install.packages("ggdendro") help(package="ggdendro") 将层级聚类的结果转化为ggdendro作图需要的格式，用到的函数是dendro_data(...image.png 给不同的类别添加不同的颜色 df1$labels$Group<-c(rep("A",16),rep("B",14),rep("C",20)) ggplot(segment(df1))
聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII ....聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...基于层次的聚类方法 概念 : 将数 据集样本对象 排列成 树结构 , 称为 聚类树 , 在指定的层次 ( 步骤 ) 上切割数据集样本 , 切割后时刻的 聚类分组 就是 聚类算法的 聚类结果 ; 2 ....: 大多数的基于层次聚类的方法 , 都是 聚合层次聚类 类型的 ; 这些方法从叶子节点到根节点 , 逐步合并的原理相同 ; 区别只是聚类间的相似性计算方式不同 ; 4 ....划分层次聚类 ( 根节点到叶子节点 ) : 开始时 , 整个数据集的样本在一个总的聚类中 , 然后根据样本之间的相似性 , 不停的切割 , 直到完成要求的聚类操作 ; 5 .
在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类？ 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...层次聚类的原理 层次聚类算法的核心原理可以概括为以下几个步骤： 初始化：首先，将每个样本点视为一个单独的簇。 计算相似度：计算每对样本点之间的相似度或距离。...Python 中的层次聚类实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结 层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法，能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍，你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
聚类热图根据不同的聚类算法和距离计算方式，获得的热图分支结构会有一些不同。有时，我们也希望能在不改变分支结构的基础上，对热图分支的顺序进行一些调整，这就是推文聚类热图怎么按自己的意愿调整分支的顺序？...采用之前的绘图数据 采用默认的绘图参数 出来一个热图，看着还不错 现在我们想调整下列的顺序，习惯上对照组在前，处理组在后，我们加一列权重信息，在不影响层级聚类结构的基础上 （层级聚类中，哪两个/两组样品在同一分支下是不可以改变的...Column used for reorder column cluster branches： 选择哪一列作为列聚类排序的权重列 Exclude order variable from row annotation...，而不希望展示，可以通过该参数隐去 提交后获得结果，顺序如我们期望。...这是其中一种调整分支顺序的方式，在文章聚类热图怎么按自己的意愿调整分支的顺序？还提供了很多种其它排序方式可供参考和使用。
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。...K-Means（K 均值）聚类 K-Means 可能是最知名的聚类算法。它是很多入门级数据科学和机器学习课程的内容。在代码中很容易理解和实现！请看下面的图。...根据这些分类点，我们利用组中所有向量的均值来重新计算组中心。重复这些步骤来进行一定数量的迭代，或者直到组中心在每次迭代后的变化不大。...用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类 K-Means 的一个主要缺点是它对于聚类中心均值的简单使用。通过下面的图，我们可以明白为什么这不是最佳方法。...图团体检测（Graph Community Detection） 当我们的数据可以被表示为一个网络或图（graph）时，我们可以使用图团体检测方法完成聚类。
对于监督学习而言，回归和分类是两类基本应用场景；对于非监督学习而言，则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种，通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。...对于K-means聚类而言，首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。...下面用一系列示例图来展示其迭代过程，输入数据如下 ? 根据先验知识，确定样本划分为两类，首先随机选择聚类的中心点 ? 计算样本与中心点的距离，将样本划分为不同的cluster ?...根据划分好的结果，重新计算聚类中心点 ? 重复迭代，直到中心点的位置不再变动，得到最终的聚类结果 ? 在kmeans算法中，初始聚类中心点的选取对算法收敛的速度和结果都有很大影响。...随机选取一个样本作为聚类中心 2. 计算每个样本点与该聚类中心的距离，选择距离最大的点作为聚类中心点 3.
基于图神经网络的聚类研究 Part 1 表示学习和网络聚类 分享专家： 北京邮电大学 石川教授 内容简介： 机器学习=表示+目标+优化，一个好的表示对于好的机器学习系统是至关重要的。...本期北京邮电大学的石川教授将为我们介绍表示学习的不同种类还有网络聚类的发展历程。...内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，点击下方程序小卡片 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享...“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门...、最通用的知识。
论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC，SCGC十分轻量，并且和一般的深度图聚类相比，不需要花大量时间去预训练。...深度图聚类的目标是将图的节点分割为几个独立的群体。...{X}) 编码完成后，可以使用K-means、谱聚类等聚类算法 \mathcal{C} ，将节点的嵌入划分为独立的群组： \Phi=\mathcal{C}(\mathbf{E}) 整体框架 SCGC...然而，SCGC也存在一些限制：首先，它依赖于预设的聚类数量，无法自动确定聚类的数量；其次，SCGC只适合处理中等规模的图，无法应对大型图数据。 ...鉴于上述不足，作者已规划了未来的改进计划：一是采用基于密度的聚类方法或基于强化学习的策略，以解决需要预设聚类数量的问题；二是为了能够处理大规模图数据，计划设计更高效的时间和空间采样、聚类方法；三是使该方法能够适应同质图和异质图的需求
E-MTAB-10607 可以看到，但是小伙伴在降维聚类分群的时候实在是没办法达到原文的漂亮的结果： 原文的漂亮的结果 文献里面提到了是标准的商业化的10x技术的单细胞转录组，After standard...我们的图虽然丑爆了，但是只需要它的降维聚类分群后的单细胞亚群的生物学名字是ok的，就不怕，因为我们做单细胞转录组数据分析的核心是给每个细胞一个合理的身份，而不是“屎上雕花”让这个umap或者tSNE图多好看...do.call(rbind,ctList) table(phe2$cell_type) load(file = 'phe.Rdata') table(phe$celltype) 可以看到其实大家的降维聚类分群后的单细胞亚群结果确实是有一点点区别的...我猜测，无论是怎么样的过滤或者调参，其实仍然是有一些髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面，或者各种混入，但是它们无伤大雅的，因为我们还会进行第二层次的降维聚类分群啊，到时候再明确它的身份也不晚的...髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面 我们的《标记基因》专辑目前主要是介绍了肿瘤相关单细胞转录组的第一层次降维聚类分群后的细分亚群： immune (CD45+,PTPRC), epithelial
文章目录 示例数据 运行环境 绘制聚类热图 常规聚类热图绘制 无分类信息热图 无聚类热图 分割聚类树热图 多分组聚类热图 分组调色 显示文本 去除描边 字体相关 调整聚类树高 聚类方法选择 保存为图片...BiocManager", quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("heatmaps") 绘制聚类热图...常规聚类热图绘制 ?...scale = "row", color =colorRampPalette(c("#8854d0", "#ffffff","#fa8231"))(100) ) 无聚类热图...colorRampPalette(c("#8854d0", "#ffffff","#fa8231"))(100), clustering_distance_rows = 'euclidean', # 计算聚类间距的算法
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
