R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D

R数据可视化: PCA和PCoA图, 2D和3D

主成分分析(Principal Components Analysis,PCA) ,也称主分量分析或主成分回归分析法,是一种无监督的数据降维方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,
Python140
「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

1.聚类    聚类属于无监督式学习。在无监督式学习中,训练样本的标记信息是未知的,算法通过对 无标记样本 的学习来揭示蕴含于数据中的性质和规律。聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇。2.聚类分析
Python220
R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析

R语言学习笔记之聚类分析使用k-means聚类所需的包:factoextracluster #加载包library(factoextra)library(cluster)l#数据准备使用内置的R数据集USArrests#load t
Python540
R语言入门--第十四节(聚类分析)

R语言入门--第十四节(聚类分析)

(1)定义每一个观测值为一类; (2)计算每一类和其它各类的距离; (3)把“距离”最短的两类合并成一类,这样类的个数就减少一个; (4)重复步骤1和步骤2,直到包含所有观测值的类合并成单个类为止。 基于5种营养标准含量(变
Python200
R语言-KNN算法

R语言-KNN算法

1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本
Python200
R语言-KNN算法

R语言-KNN算法

1、K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本
Python240
建议收藏!10 种 Python 聚类算法完整操作示例

建议收藏!10 种 Python 聚类算法完整操作示例

聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是,事先不知道类别的个数与结构;进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据,将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量,将距离近的对象归入一类,不同类对象之
Python150
深入浅出介绍聚类分析

深入浅出介绍聚类分析

聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天我给大家介绍其相关原理。 聚类方法有很多,常用的有以下几个: 下图的例子展示的是,差异表达基因集的聚类
Python310
用聚类分析鸢尾花数据

用聚类分析鸢尾花数据

数据集用的是iris也就是一个记录鸢尾属植物品种的样本集,数据集中一共包含了150条记录,每个样本的包含它的萼片长度和宽度,花瓣的长度和宽度以及这个样本所属的具体品种。每个品种的样本量为50条。 因为要使用knn包进行聚类分析,则将列S
Python140
R语言 热图-组学分组数据+归一化

R语言 热图-组学分组数据+归一化

R语言 热图-组学分组数据+归一化 Windows 10 R-4.0.4 R Studio: Version 1.2.1335 输入下列指令,从CSV文件导入数据,出去表头,为(6+6+6)*85矩阵数据,赋给test1变量
Python1200
多元统计学-聚类分析

多元统计学-聚类分析

1. 应用统计学与R语言实现学习笔记(十)——聚类分析 ) 2. 厦门大学-多元统计分析3. DBSCAN 密度聚类法4. 四大聚类算法(KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类)俗话说,物以类聚,人以群分。聚
Python240
怎么求聚集系数和平均度

怎么求聚集系数和平均度

按照图形理论,聚集系数是表示一个图形中节点聚集程度的系数,证据显示,在现实中的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。在现实世界的网络,这种可能性往往比两个节点之间随机设立了一个连接的
Python140
怎样利用逐差法计算斜率?试举例

怎样利用逐差法计算斜率?试举例

简单来说就是就是求(δx,δy),利用逐差法分别求δx,和δy就行了。斜率k=δyδx。接下来说明逐差法。举例子,总共有八组数据。演c纸,见谅。当然减少了实验的详细过程你明白 我就不再多啰嗦了就你的问题问为什么会减少误差是吧给你举个例子
Python140
深入浅出介绍聚类分析

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聚类分析是生信分析中常用的工具,在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续分析,今天我给大家介绍其相关原理。 聚类方法有很多,常用的有以下几个: 下图的例子展示的是,差异表达基因集的聚类
Python160
连锁不平衡以及连锁不平衡衰减

连锁不平衡以及连锁不平衡衰减

[连锁不平衡粗俗的说就是:这几个基因耍流氓,喜欢抱团遗传,不再随机。而连锁不平衡衰减是指在基因组上,随着物理距离的增大,两个连锁的的等位基因的连锁程度不断减小。] LD衰减 图,在重测序类的文章中会经常出现群体遗传、GWAS等的
Python180