我正在编写一个脚本,该脚本目前包含多个DNA序列列表(每个列表有不同数量的DNA序列),我需要根据Hamming距离相似性对每个列表中的序列进行聚类。我目前的实现(目前非常粗糙)提取列表中的第一个序列,并计算每个后续序列的Hamming距离。如果它在一定的Hamming距离内,它会将其附加到一个新的列表中,该列表稍后用于从原始列表中删除序列,并将类似的序列存储在一个defaultdict中。请参阅下面代码的当前实现:
def hamming_dist(sequence1, sequence2):
"""
Calculates the hamming distance b
在Dart中使用Mixins时,有没有办法解决菱形问题?看看下面这个简单的例子:
class M1 {
String sayHello() => "hello M1";
}
class M2 {
String sayHello() => "hello M2";
}
class S {
String sayHello() => "hello S";
}
class C extends S with M1, M2 {}
main() {
C c = new C();
print(c.sayHello());
我对这种行为有点惊讶:
puts RUBY_VERSION # 2.4.1
class A
class << A
def my_method
puts self
end
end
end
class B < A ; end
puts A.singleton_methods.inspect # [:my_method]
puts B.singleton_methods.inspect # [:my_method]
puts B.my_method # B
puts A.my_method # A
在元编程Ruby 2(了不起的书BTW)中,
我需要对较晚、较长坐标的数据集进行聚类。我使用python作为我的语言,并计划使用DBSCAN,因为我不想指定# of clusters。
目标和目的是能够输入较新、较长坐标的大型数据集,这些数据集具有许多附加的特征,并分配将返回的聚类组。原始数据库包含lat feature1,feature2 ...形式条目。需要修改一个名为“集群组”的新字段: lat long clustergroup feature1,feature2 .....这将帮助我识别哪些数据点被紧密地分组在一起,而不必在地图上绘制。我希望异常值将被赋予单独的组ID,而在很大程度上聚集在一起的点将被赋予相同的组ID。
我对DB
我正在通过查看文档的结构来对文档进行聚类。
我在下面的代码中提取了BERT嵌入变量X中的结构。
我正在尝试的是:
for num_clusters in np.arange(2,200):
model = KMeans(n_clusters=num_clusters)
model.fit(X)
pred = model.predict(X)
centers = model.cluster_centers_
cluster_sum = 0
for i , c in enumerate(centers):
use = []