将矩阵绘制为空间中的单个点
将矩阵绘制为空间中的单个点
提问于 2022-09-05 09:51:09
我有一个用图表表示的药物数据集，每个数据集由三个非方矩阵描述：
- 边缘指数(A)是2xe矩阵，其中e是分子的键，第一行表示边缘(键)起始的节点(原子)，第二条表示边缘到达的节点；
- 节点特征矩阵(X)，nx9矩阵，其中n是分子的原子，9是描述这些特征的特征(例如原子序数、电荷、杂交)；
- 边缘特征矩阵(E)是一个4xe矩阵，其中e是分子的键，4是描述这些特征的特征(例如键的类型，几何)。
我想在笛卡儿空间上绘制这些数据，看看集群是否是基于它们的活动标签创建的。我想，如果我能把每个矩阵缩小到空间中的一个点，对于每一个图，我就会有三个x，y，z坐标，然后就很容易画出这些点。在你看来这有意义吗？我如何使用python将一个矩阵转化为一个点呢？最后，我给大家留下一个我想要创建的图的例子，谢谢大家！
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-05 14:45:20
假设：
- 药品图中的节点表示每种药物在不同程度上所具有的特征，包括零。
- --药物图的结构建模了每个特征在多大程度上适用于该药物
- ，有一种算法可以从药物的图表中计算出“范围”(一个数字)，每个特征都应用于药物
然后：
- 构造一个表，其中每行建模一个药物，每个列都用于一个特性。然后，每个单元格包含列的特征应用于行的药物的“范围”。
- 将K-均值算法应用于表。
当然，挑战是:从药物的图表中计算出每个特征的范围(一个数字)的算法。
IMHO第一步是将数据输入图论库。我看你在用Python。Python用户通常使用一个名为networkx的库。你熟悉这个图书馆吗？
就我个人而言，我更喜欢使用C++ (它提供了大型问题集所需的性能)，最近，我向我的C++图形库添加了一个微笑解析器。
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-06 14:55:38
将每一种药物的微笑表示转换为其图形representation
- Calculate，即每对药物之间的图形编辑距离( GED https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_edit_distance )，由
- 循环GEDMAX从1到10
- ，如果GEDMAX小于GEDMAX，则在两种药物之间添加一个连接。这形成了一个新的图形，我们可以称之为"GEDgraph"
- Find (药物簇都可以在GEDgraph )
中相互访问)。
- 选择“最佳”组件集
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73607495
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