本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
我们可以开始尝试分析一些文献的公共数据集啦，不过在处理那些数据的过程中，我们还需要传授给大家几个小技巧。...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/scater/inst/doc/overview.html 有了两个矩阵...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。
📷 closestEdgePoints.m function b = closestEdgePoints(iTri1Pt, iClosestPtToTri1,....
函数将根据给定的数据集索引或列组合两个数据集。...pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...列和索引合并 在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...合并类型介绍 默认情况下，当我们合并数据集时，merge函数将执行Inner Join。在Inner Join中，根据键之间的交集选择行。匹配在两个键列或索引中找到的相同值。...我们可以把外连接看作是同时进行的左连接和右连接。 最后就是交叉连接，将合并两个DataFrame之间的每个数据行。 让我们用下面的代码尝试交叉连接。
通过聚类自动识别其中的实例和异常值。我们的方法鲁棒且快速。我们在合成数据集和真实数据集上评估了所提出的方法。...即，如果 且 是两个真正的对应，它们应该满足： 通过计算所有对应对之间的分数，可以获得距离不变矩阵（我们令 ）。...一开始，每个对应都被视为一个单独的类，然后重复合并距离最小的两个类，直到两类之间的最小距离大于给定阈值。定义类之间距离的方式会产生不同的算法。这里定义距离如下。...设 为类i和j的表示向量，类间距离定义为 如果两个类合并，则新类的表示向量通过 更新，其中 表示对两个向量的每个维度取最小值。...合并两个变换的标准是 如果满足此标准，我们将丢弃具有更多异常值的其中一个变换。然后，我们根据所有变换中对齐误差最小的一个，将簇标签重新分配给每个对应。
然后将最接近的两个观察值组为一对，并计算它们的平均值。通过将成对观察值合并成一个对象，我们生成一个新的距离矩阵。具体合并的过程即计算每一对最近观察值的均值，并填入新距离矩阵，直到所有观测值都已合并。...最近的距离（3.7m）出现在两个已经合并的项，现在我们将这两项合并成为更大的一项（均值为 5.2m）。...在树型图中，两个观察值越近，它们就越相似和密切相关。 通过树型图的结构，我们能更深入了解数据集的结构。...在上面的案例中，我们看到了两个主要的分支，一个分支是 HW 和 FW，另一个是 BD、RD、PW、KW。 在生物进化学中，通常会使用包含更多物种和测量的大型数据集推断这些物种之间的分类学关系。...我们可以将两个聚类间的距离定义为任意点间的最小（或最大）距离，就如下图所示。还有其他方法定义连接标准，它们可能适应于不同的情景。 红/蓝：形心连接；红/绿：最小连接；绿/蓝：最大连接
请注意，两个点之间可能有 超过一条边 。...= qj 1 <= disi, limitj <= 10^9 两个点之间可能有 多条 边。...解题 并查集参考：数据结构–并查集（Disjoint-Set） 相关题目： LeetCode 261. 以图判树（全部连通+边数=V-1） LeetCode 305....冗余连接 II（并查集） LeetCode 721. 账户合并（并查集）（字符串合并） LeetCode 737. 句子相似性 II（并查集） LeetCode 886....可能的二分法（着色DFS/BFS/拓展并查集） LeetCode 947. 移除最多的同行或同列石头（并查集） LeetCode 990.
然后将最接近的两个观察值组为一对，并计算它们的平均值。通过将成对观察值合并成一个对象，我们生成一个新的距离矩阵。具体合并的过程即计算每一对最近观察值的均值，并填入新距离矩阵，直到所有观测值都已合并。...我们可以通过查看相关行和列的交叉点值来查阅任一两物种间的长度差。 ? 步骤二：将两个距离最近的物种挑选出来，在本案例中是宽吻海豚和灰海豚，他们平均体长达到了 3.3m。...我们再一次使用现在的距离矩阵重复步骤 2。最近的距离（3.7m）出现在两个已经合并的项，现在我们将这两项合并成为更大的一项（均值为 5.2m）。 ?...在上面的案例中，我们看到了两个主要的分支，一个分支是 HW 和 FW，另一个是 BD、RD、PW、KW。 在生物进化学中，通常会使用包含更多物种和测量的大型数据集推断这些物种之间的分类学关系。...我们可以将两个聚类间的距离定义为任意点间的最小（或最大）距离，就如下图所示。还有其他方法定义连接标准，它们可能适应于不同的情景。 ?
然后将最接近的两个观察值组为一对，并计算它们的平均值。通过将成对观察值合并成一个对象，我们生成一个新的距离矩阵。具体合并的过程即计算每一对最近观察值的均值，并填入新距离矩阵，直到所有观测值都已合并。...我们可以通过查看相关行和列的交叉点值来查阅任一两物种间的长度差。 步骤二：将两个距离最近的物种挑选出来，在本案例中是宽吻海豚和灰海豚，他们平均体长达到了 3.3m。...我们再一次使用现在的距离矩阵重复步骤 2。最近的距离（3.7m）出现在两个已经合并的项，现在我们将这两项合并成为更大的一项（均值为 5.2m）。...在上面的案例中，我们看到了两个主要的分支，一个分支是 HW 和 FW，另一个是 BD、RD、PW、KW。 在生物进化学中，通常会使用包含更多物种和测量的大型数据集推断这些物种之间的分类学关系。...我们可以将两个聚类间的距离定义为任意点间的最小（或最大）距离，就如下图所示。还有其他方法定义连接标准，它们可能适应于不同的情景。
最近的距离（3.7m）出现在两个已经合并的项，现在我们将这两项合并成为更大的一项（均值为 5.2m）。...在上面的案例中，我们看到了两个主要的分支，一个分支是 HW 和 FW，另一个是 BD、RD、PW、KW。 在生物进化学中，通常会使用包含更多物种和测量的大型数据集推断这些物种之间的分类学关系。...翻译过来是，连接标准决定了两个簇之间的距离函数。也就是说，两个簇的距离怎么衡量，怎么计算，由连接标准决定。...我的理解是，起初每个点单独是一个簇，此时所有的方差都是0，所以总的方差也是0。当有合并动作时，总的方差会变大，我们要选择使总方差最小的那两个簇的合并。 例如，每个聚类有几个离散点组成。...我们可以将两个聚类间的距离定义为任意点间的最小（或最大）距离，就如下图所示。还有其他方法定义连接标准，它们可能适应于不同的情景。 ?
定义： 谱聚类是一种基于图论的聚类算法，他的思想是将数据集转化称为无向带权图，然后将在各图划分成为两个或两个以上的最优子图，这些最优图的内部尽量相似，子图间的距离尽量远。...大致流程： 将所有数据看做图中间的点，点与点之间用边相连，距离较远的两个点权值低反之高，然后切图，切图的目标就是切图之后子图之间的距离尽量远，图内差异性尽量小（这里的差异是指点与点之间距离尽量小）。...,ck) 根据输入的数据构建数据集的相似矩阵S 根据相似S矩阵构建邻接矩阵W，度矩阵D 计算拉普拉斯矩阵L 构建标准化后的拉普拉斯矩阵D(**- 1/2)LD(** 1/2) 计算D(**- 1/2)LD...:就是将图G(V,E)切成相互没有连接的k个子图 那么如何切图可以让子图内的点权重和高，子图间的点权重和低呢: 先定义两个子图A和B之间的切图权重为: image.png 再定义有k个子图的切图cut...为: 即所有子图Ai与其补集A;之间的切图权重之和: image.png 这样当我们最小化这个cut时，就相当于让子图间的点权重和低，以最小化cut标，在一个问题，就是有时候最小cut的切图式，却不是最优的
聚合聚类： 开始将每个样本各分到一个类，之后将距离相近的两类合并，建立一个新的类，重复此操作直到满足停止条件，得到层次化的类别。 ?...1．最小距离法 最小距离法是指以所有簇间样本点距离的最小值作为簇间距离的度量，但是该方法非常容易受到极端值的影响。 ?...3．平均距离法 最小距离法和最大距离法都容易受到极端值的影响，可以使用平均距离法对如上两种方法做折中处理，即以所有簇间样本点距离的平均值作为簇间距离的度量。 ?...（2）计算所有样本点之间的两两距离，并从中挑选出最小距离的两个点构成一个簇。 （3）继续计算剩余样本点之间的两两距离和点与簇之间的距离，然后将最小距离的点或簇合并到一起。...层次聚类案例 层次聚类还是比较简单易用的，下面是经典的鹫尾花数据集。每朵鸢尾花有4个数据，分别为萼片长（单位：厘米）、萼片宽（单位厘米）、花瓣长度（单位厘米）和花瓣宽（单位厘米）。
层次聚类（Hierarchical Clustering） 层次聚类 1.识别最相似的两个聚类：首先根据距离矩阵找到距离最近的两个数据点。...2.合并最相似的聚类：将这两个最相似的聚类合并为一个新的聚类。合并的过程可以是通过计算这两个聚类之间的平均距离或者其他距离度量来实现。 3.迭代重复第二个步骤。...每次合并两个最相似的聚类，直到所有数据点都被聚类到一个大的簇中位置。这个大的簇代表了整个数据集的整体结构。...该算法通过最大化社区内部连接（即节点之间的连接）并最小化外部连接（即社区和社区之间的连接）来识别社区结构。 例如：图中节点“pink”与其他节点存在两种不同的合并方案。对这两种合并后的结果进行评估。...反之，则拒绝这个合并操作，重新选择另一个节点。 通过这个过程，Louvain算法可以不断地调整节点之间的聚类，以最大化内部连接并最小化外部连接，从而得到更加合理和紧密的社区结构。 六、总结 1．
例如：在 n 个城市之间铺设光缆，以保证这 n 个城市中的任意两个城市之间都可以通信。由于铺设光缆的价格很高，且各个城市之间的距离不同，这就使得在各个城市之间铺设光缆的价格不同。...（3）按权值从小到大选择边，所选的边连接的两个顶点ui,vi。ui,vi应属于两颗不同的树，则成为最小生成树的一条边，并将这两颗树合并作为一颗树。 ...对于两个顶点是否属于同一个连通分量，可以用并查集的操作将其时间性能提高到O(n)，所以Kruskal算法的时间性能是O(elge)。...如果这条边连成的两个顶点同属于一个集合，则不处理，否则检测这条边连接的两个子树，如果是连接这两个子树的最小边则合并。...A最近为C，B最近为D，C最近为A，D最近为B，E最近为B，F最近为E，标记各个最近邻接顶点之间的边，得到2个子树。因此还需要一条边将两个子树连接起来。 img （2）对每一条边进行处理。
可以根据这些数据，生成一些图表分析。 ? 当然，因为我们考虑的数据主要是时间和用电量两个维度，所以可以把其他的维度删掉。 重采样 我们先从重采样开始。...为了实现预测功能，我们创建未来数据帧，设置预测未来多少时间和频率，然后Prophet就可以开始预测了。 这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ?...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。...这是一种新的聚类方法，关键词ward让连接函数使用ward方差最小化算法。 现在，看一下聚类树形图： ?...x轴上就是标签，或者说是样本索引； y轴上是距离； 竖线是聚类合并； 横线表示哪些集群/标签是合并的一部分，形成新聚类； 竖线的长度是形成新聚类的距离。 简化一下，更清楚： ?
为了创建分割r的图，作者有H个节点排列在一个线性链中，其中每个节点都连接到它的两个邻居（除了两端的两个节点）。邻域边权值均匀设置为 \lambda_{gc}= 0.75。...在公式5,6中，当两个概率都接近于0时，这将引入优化困难，所以作者计算D和R为直观地说，作者只预测，在单个分支输出之间存在一致性的情况下，应该将一对单元格合并。...粗略地说，这测量的是正确检测到的相邻单元格对的百分比，正确检测表示两个单元格都被正确地分割并被识别为相邻单元格。图片对于这个数据集，合并模型未能为分割模型的输出提供足够的后处理。...这两个模块被连接到一个由ResNet-FPN主干生成的共享卷积特征图P2上图片基于SepRETR的分割模块 在分割模块中，将两个并行分支附加到共享特征映射P2上，分别预测行和列分隔符。...在关系网络中，对于每一对相邻的细胞，作者将它们的特征和18d空间相容性特征连接起来。然后在这个特征上应用一个二值分类器来预测这两个单元格是否应该合并。
计算距离/相似度矩阵：根据预设的距离/相似度度量公式，计算所有样本之间的距离或相似度，并存储为一个矩阵。合并簇：选择距离/相似度最小的两个簇进行合并，得到一个新的簇。...更新矩阵：更新距离/相似度矩阵，根据合并的簇重新计算所有样本之间的距离或相似度。重复步骤3和步骤4，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。...难以处理大型数据集: Hierarchical Clustering算法在处理大型数据集时，需要计算所有数据点之间的距离或相似度矩阵，这会占用大量的内存和计算资源。...K-means算法通过迭代的方式将数据点划分到K个最接近的聚类中心，目标是使得每个数据点到所属聚类中心的距离最小化。DBSCAN聚类算法: DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类方法。...与Hierarchical Clustering算法不同，DBSCAN算法可以自动发现任意形状的聚类。DBSCAN根据数据点的密度来分类，将在足够密度集中的数据点连接在一起，形成一个聚类。
· 通过聚合具有相似属性的变量来简化数据集。 总之，主要目标是研究数据的内在（和通常隐藏）的结构。 这种技术可以浓缩为无监督学习试图解决的两种主要类型的问题。...以可视方式想象一下，我们有一个电影数据集，并希望对它们进行分类。我们对电影有如下评论： 机器学习模型将能够在不知道数据的任何其他内容的情况下推断出两个不同的类。...m维空间中两点x和y之间的距离的示例是： 这里，j是采样点x和y的第j维（或特征列）。...然后，它计算每对聚类的最相似成员之间的距离，并合并两个聚类，其中最相似成员之间的距离最小。 · 完整链接 虽然与单链接类似，但其理念恰恰相反，它比较了一对集群中最不相似的数据点来进行合并。...DBSCAN 的缺点 · 处理两个集群可到达的边界点时比较困难。 · 它没有找到不同密度的井簇。
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