我有一个Rna-seq数据集(rows=samples,columns=genes),它具有聚类功能.这些基因被分类为n个簇,其中属于0簇的基因是非聚类基因。这些聚类又回到聚类中,我们又得到了n个标记数的簇,其中0又是非聚类基因。这一过程一直进行到没有进一步的基因被分类为第0组。我需要循环进入这个过程,以便在每次迭代时返回最终的聚类结果以及属于群集0的基因的合并。我知道这可以用时间或重复来完成。我试过使用重复,但没有工作,问题是,我没有真正清楚如何正确设置这一点。
#define my dataset
dat<-my_dataset
repeat{
#run the cluster
如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)
那么,从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么?即长度为N的向量,其中N是点数,其中每个条目i是点i的簇数,给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇数?
需要说明的是:簇号是在对树应用阈值之后它所在的簇。在这种情况下,您将为它
我正在使用点云库,并且在过滤一个点云并使用欧几里得聚类提取进行分割后,我正在提取第一个聚类的点。下面的代码是我认为可以用来提取聚类点的代码:
std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
typename pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<PointT>);
tree->setInputCloud(out_cloud);
pcl::EuclideanClusterExtraction<PointT>
我正在使用MATLAB中的k-means。下面是我的代码:
load cobat.txt; % read the file
k=input('Enter a number: '); % determine the number of cluster
isRand=0; % 0 -> sequeantial initialization
% 1 -> random initialization
[maxRow, maxCol]=size(cobat);
if maxRow<=k,
y=[m, 1:maxR
有类似的和库,如和。但我找不到解决问题的办法。我有一组文档,我试图使用scikit-learn的对它们进行聚类。首先,我使用对文档进行矢量化。然后,我简单地对数据进行聚类并接收预测的标签。我的问题是:我如何解释集群形成的原因?我的意思是,假设有2个预测的簇(簇1和簇2)。(因为我们的输入数据是向量化文档,我们的特性是向量化的“单词”)对于创建集群1(或集群2)?非常重要。
下面你可以找到我目前正在做的事情的一个最小的例子。这不是我想要达到的目标的一个极小的例子(因为我不知道如何实现)。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cl
这是我的表格:
create table page_relation (
relationid int primary key,
userid int,
pageid int,
registryid int
);
让我们假设我想要得到一个用户的每个页面的所有注册表的次数。下面是我将要运行的查询:
select count(*) as register_count
from page_relation
where userid = 10
group by pageid;
我需要帮助找出什么是最好的索引,以加快这个quind查询。
到目前为止,我尝试在(