按照每个样本分别到两个聚类中心的距离将样本分别归类到两个聚类中。...移动聚类中心，将蓝色聚类中心移动到所有蓝色点的坐标平均值上，红色聚类中心同样操作 重复上述过程，直到收敛 Tips：如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况，一般是直接将这个中心去掉，如果规定必须要刚好...K ：表示总共的聚类中心个数。 那么K-means算法的优化目标函数如下： 从函数中我们可以看出，自变量为聚类中心和每个数据所属聚类中心的下标。...举例来说： 对于T-shirt 大小的数据分析，是采用 K=3 还是 K=5 ，我们可以通过考虑是采用更多的尺码来获得更广泛的客户群体，还是采用较少的尺码来降低成本，来决定使用多一点的聚类中心还是少一点的聚类中心...通过数据可视化，可以将高维无法可视化的数据压缩到3D或2D，然后展示数据，对数据进行分析。
PCs 鉴定为了克服 scRNA-seq 数据中任何单个基因表达中的广泛技术噪音，Seurat根据从整合的最可变基因的表达中获得的 PCA分数将细胞分配到簇种，每个 PC 基本上代表一个“metagene...因此，确定要在聚类步骤中包含多少 PC 对于确保我们捕获数据集中存在的大部分变异或细胞类型非常重要。在决定哪些 PC 用于下游聚类分析之前，对 PC 探索很有用。...聚类Seurat 使用基于图的聚类方法，将细胞嵌入到图结构中，使用 K 近邻 (KNN) 图（默认情况下），在具有相似基因表达模式的细胞之间绘制边缘。...然后，它试图将该图划分为高度互连的quasi-cliques”或communities.我们将使用 FindClusters()函数来执行基于图的聚类。...这些方法将要求您输入用于可视化的 PCA 维度的数量，我们建议使用相同数量的 PC 作为聚类分析的输入。在这里，我们将继续使用 UMAP 方法来可视化细胞簇。
PCs 鉴定 为了克服 scRNA-seq 数据中任何单个基因表达中的广泛技术噪音，Seurat根据从整合的最可变基因的表达中获得的 PCA分数将细胞分配到簇种，每个 PC 基本上代表一个“metagene...因此，确定要在聚类步骤中包含多少 PC 对于确保我们捕获数据集中存在的大部分变异或细胞类型非常重要。 在决定哪些 PC 用于下游聚类分析之前，对 PC 探索很有用。...聚类 Seurat 使用基于图的聚类方法，将细胞嵌入到图结构中，使用 K 近邻 (KNN) 图（默认情况下），在具有相似基因表达模式的细胞之间绘制边缘。...然后，它试图将该图划分为高度互连的quasi-cliques”或communities. 我们将使用 FindClusters() 函数来执行基于图的聚类。...这些方法将要求您输入用于可视化的 PCA 维度的数量，我们建议使用相同数量的 PC 作为聚类分析的输入。在这里，我们将继续使用 UMAP 方法来可视化细胞簇。
紫罗兰色：Setosa，绿色：Versicolor，黄色：Virginica 聚类 在聚类中，数据被分成几个组。简单的说，目的是将具有相似特征的群体分开并将它们分配到簇中。 可视化例子： ?...算法从分配给它们自己的集群的所有数据开始。然后将最近的两个簇加入同一个簇。最后，只有剩下一个簇时，该算法才会结束。 层次聚类的完成可以使用树状图来显示。现在让我们看一个谷物数据的层次聚类的例子。...K-Means不允许有噪声的数据，而在分层聚类中，我们可以直接使用有噪声的数据集进行聚类。...t-SNE聚类 t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是用于可视化的无监督学习方法之一。它将高维空间映射到可以可视化的2或3维空间。...具体而言，它通过二维点或三维点对每个高维物体进行建模，使得相似的对象由靠近的点建模，而不相似的对象以远离的点建模。
为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析 (PCA) 和层次聚类方法执行样本级 QC。这些方法或工具使我们能够检查重复彼此之间的相似程度（聚类），并确保实验条件是数据变化的主要来源。...因此，我们期望生物重复具有相似的分数（因为我们的期望是相同的基因正在发生变化）并聚集在一起。通过可视化一些示例 PCA 图最容易理解这一点。...数据转换转换 MOV10 数据集的归一化计数为了促进 PCA 和层次聚类可视化方法的距离或聚类，我们需要通过对归一化计数应用 rlog 变换来调节均值的方差。...您不只是获得转换值矩阵的原因是因为用于计算 rlog 转换的所有参数（即大小因子）都存储在该对象中。我们使用此对象绘制 PCA 和层次聚类图以进行质量评估。5.2....此块可轻松实现层次聚类的可视化。
为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析 (PCA) 和层次聚类方法执行样本级 QC。这些方法或工具使我们能够检查重复彼此之间的相似程度（聚类），并确保实验条件是数据变化的主要来源。...Sample-level QC 这些无监督聚类方法使用 log2 变换的归一化计数运行。log2 转换改进了可视化的距离。...数据转换 转换 MOV10 数据集的归一化计数 为了促进 PCA 和层次聚类可视化方法的距离或聚类，我们需要通过对归一化计数应用 rlog 变换来调节均值的方差。...您不只是获得转换值矩阵的原因是因为用于计算 rlog 转换的所有参数（即大小因子）都存储在该对象中。我们使用此对象绘制 PCA 和层次聚类图以进行质量评估。 5.2....此块可轻松实现层次聚类的可视化。
学习目标 讨论为什么归一化计数对于细胞之间的准确比较是必要的 解释如何通过主成分分析 (PCA) 评估细胞之间的相似性 在获得高质量单细胞后，scRNA-seq分析工作流程的下一步是执行聚类。...聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，确定了细胞间表达差异最大的基因。然后，使用这些基因来确定哪些相关基因组是造成细胞间表达差异最大的原因。 2....映射到较长基因的读数的数量似乎与表达更高的较短基因具有相同的计数。 基因长度 在scRNA-seq分析中，将比较细胞内不同基因的表达以对细胞进行聚类。...本课中简要介绍 PCA，强烈建议您浏览StatQuest[1] 的视频以获得更全面的解释。...您还可以将前 40 台 PC 的 PC 分数用于聚类、标记识别等下游分析，因为这些代表了数据中的大部分变化。
挑战 对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。 3. 推荐 建议先不整合分析，再决定是否进行整合。 4....如果在 Seurat 对象中同时对两种条件进行归一化并可视化细胞之间的相似性，会看到特定条件的聚类情况： 细胞在特定条件下聚类表明需要跨条件整合细胞以确保相同类型的细胞聚集在一起。...通常，当对来自多个条件的细胞进行聚类时，会有特定于条件的聚类，而整合有助于确保相同的细胞类型聚类在一起。 5. 整合 利用共享的高可变基因跨条件整合或对齐样本。...它是 PCA 的一种形式，因为它可以识别数据中最大的变异来源，但前提是它在条件/组之间共享或保存（使用来自每个样本的 3000 个变异最多的基因）。 此步骤使用最大的共享变异源大致对齐细胞。...UMAP 可视化 整合后，为了可视化整合数据，可以使用降维技术，例如 PCA 和UMAP。虽然 PCA 将确定所有 PC，但一次只能绘制两个。
学习目标讨论为什么归一化计数对于细胞之间的准确比较是必要的解释如何通过主成分分析 (PCA) 评估细胞之间的相似性在获得高质量单细胞后，scRNA-seq分析工作流程的下一步是执行聚类。...聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，确定了细胞间表达差异最大的基因。然后，使用这些基因来确定哪些相关基因组是造成细胞间表达差异最大的原因。2....图片在scRNA-seq分析中，将比较细胞内不同基因的表达以对细胞进行聚类。如果使用基于 3' 或 5' 液滴的方法，基因的长度不会影响分析，因为仅对转录本的 5' 或 3' 端进行测序。...本课中简要介绍PCA，强烈建议您浏览StatQuest 的视频以获得更全面的解释。...图片您还可以将前 40 台 PC 的 PC 分数用于聚类、标记识别等下游分析，因为这些代表了数据中的大部分变化。
导读本文将学习跨条件执行单细胞整合，以识别彼此相似的细胞。1. 目标跨条件对齐相同的细胞类型。2. 挑战对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。...如果在 Seurat 对象中同时对两种条件进行归一化并可视化细胞之间的相似性，会看到特定条件的聚类情况：图片细胞在特定条件下聚类表明需要跨条件整合细胞以确保相同类型的细胞聚集在一起。...通常，当对来自多个条件的细胞进行聚类时，会有特定于条件的聚类，而整合有助于确保相同的细胞类型聚类在一起。5. 整合利用共享的高可变基因跨条件整合或对齐样本。...它是PCA 的一种形式，因为它可以识别数据中最大的变异来源，但前提是它在条件/组之间共享或保存（使用来自每个样本的 3000 个变异最多的基因）。此步骤使用最大的共享变异源大致对齐细胞。...UMAP 可视化整合后，为了可视化整合数据，可以使用降维技术，例如 PCA 和UMAP。虽然 PCA 将确定所有 PC，但一次只能绘制两个。
本文使用 Python 环境下的 sklearn 库来加载 Iris 数据集，并且使用 matplotlib 进行数据可视化。...简而言之，这一步旨在将具有相似特征的群组从整体数据中分离出来，并将它们分配到簇（cluster）中。 可视化示例： ?...在 K 均值聚类中，由于我们最初随机地选择簇，多次运行算法得到的结果可能会有较大差异。而层次聚类的结果是可以复现的。...它将高维空间映射到一个可视化的二维或三维空间中。...具体而言，它将通过如下方式用二维或三维的数据点对高维空间的对象进行建模：以高概率用邻近的点对相似的对象进行建模，而用相距较远的点对不相似的对象进行建模。
细胞结构 我们一般认为不同种类的细胞具有不通的细胞结构，我们可以将相似的细胞聚类到一起，进而寻找相似的细胞中的共同特征，如：共同表达的基因，细胞的基因分布。...我们基于细胞的共同特征，为细胞赋予不同的身份。寻找相似的细胞结构的过程被称为“聚类”。 聚类 字面含义：聚集为同一种类。这是机器学习中的一个常见的问题。...在获得细胞的邻域图后，我们可以根据细胞的图结构，利用图聚类算法，将相似的细胞聚类到一起。在单细胞测序中，我们一般会使用Leiden或者Louvain算法来对单细胞数据进行聚类。...由于Louvain算法不再维护了，所以我们一般推荐使用Leiden算法。Leiden算法通过考虑聚类中细胞之间的连接数与数据集中整体预期连接数之间的比例来创建聚类。...子聚类使用户能够在聚类中识别细胞类型特定的状态，或进行更精细的细胞类型标记[wagner_revealing_2016]，但也可能导致仅由数据中存在的噪声引起的模式。
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。 无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。...本文使用 Python 环境下的 sklearn 库来加载 Iris 数据集，并且使用 matplotlib 进行数据可视化。...K 均值算法抗噪声数据的能力很差（对噪声数据鲁棒性较差），而层次聚类可直接使用噪声数据进行聚类分析。 t-SNE 聚类 这是一种可视化的无监督学习方法。...它将高维空间映射到一个可视化的二维或三维空间中。...具体而言，它将通过如下方式用二维或三维的数据点对高维空间的对象进行建模：以高概率用邻近的点对相似的对象进行建模，而用相距较远的点对不相似的对象进行建模。
降维 1D，2D和3D数据可以可视化。但是在数据科学领域并不总是能够处理一个小于或等于3维的数据集，我们肯定会遇到使用高维数据的情况。...这就是名称t-SNE的原因。t-SNE中使用t分布的目的是减少拥挤问题（后面与PCA对比可见）。 但是请记住，对于高维数据，该算法根据正态分布分配概率。...t-SNE是一种不确定性算法或随机算法，这就是为什么每次运行结果都会略有变化的原因。 即使它不能在每次运行中保留方差，也可以使用超参数调整来保留每个类之间的距离。 该算法涉及许多计算和计算。...PCA vs t-SNE ? 根据以上分类结果，可以说与PCA的性能相比，t-SNE的表现要好。 t-SNE算法将有毒和可食用蘑菇聚类，没有任何重叠 PCA无法将蘑菇分类完美。...总结 与PCA不同，t-SNE可以更好地应用于线性和非线性良好聚类的数据集，并产生更有意义的聚类。尽管t-SNE在可视化分离良好的群集方面非常出色，但大多数情况下它无法保留数据的整体几何形状。
使用DBSCAN标识为员工分组 ? 照片由Ishan @seefromthesky 在 Unsplash拍摄 基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)是一种无监督的ML聚类算法。...无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。...当我们将模型应用到新数据时，算法根据与训练过的聚类的距离来确定新数据点属于哪一个聚类。我们必须确定“k”参数，它指定在将新数据点分配给一个集群之前，模型将考虑多少个最邻近点。...集群可视化解释:获得集群之后，解释每个集群非常重要。这通常是通过合并原始数据集和集群并可视化每个集群来完成的。每个集群越清晰越独特越好。我们将在下面实现这个过程。...在本文的其余部分中，我们将使用“pca_df”数据框架。
如果需要快速的数值预测，请使用决策树或逻辑回归。 如果需要分层结果，请使用层次聚类。 有时多个分支适用，其他时候他们都不是绝配。...聚类：分组一组数据示例，使一个组（或一个集群）中的示例与其他组中的示例更相似（根据某些标准）。 这通常用于将整个数据集分成几组。 可以在每个组中进行分析，以帮助用户找到固有模式。...当聚类数k没有给出时，可以通过密度扩散连接样本来使用DBSCAN（基于密度的空间聚类）。 分层聚类 ? 可以使用树结构（树形图）来可视化分层分区。...主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD）和潜在Dirichlet分配（LDA）均可用于降维。 PCA是一种非监督的聚类方法，将原始数据空间映射到较低维数空间，同时保留尽可能多的信息。...NLP中的相关技术是潜在的Dirichlet分配（LDA）。 LDA是概率主题模型，它以与高斯混合模型（GMM）类似的方式将文档分解为主题，将连续数据分解为高斯密度。
K 均值聚类 「重心之赛有 k 个魔戒，在那之上，是希望的力量。」 聚类的目标是为数据点分组，使得不同聚类中的数据点是不相似的，同一聚类中的数据点则是类似的。...该算法的输出是一组「标签」，这些标签将每个数据点都分配到了 K 组中的一组。在 K 均值聚类中，这些组的定义方式是为每个组创造一个重心（centroid）。...一开始这些重心是随机的（也有一些更加有效的用于初始化重心的算法） 寻找最近的重心并且更新聚类分配。将每个数据点都分配给这 K 个聚类中的一个。每个数据点都被分配给离它们最近的重心的聚类。...如果你最终的聚类数量不确定，那这种方法会非常有用。比如说，假设要给 Etsy 或亚马逊等网络市场上的项目分组。...一般而言，这意味着以某种平均-保留的方式压缩数据，比如 PCA 或 SVD；之后，这些数据可被用于深度神经网络或其它监督式学习算法。 ?
聚类聚类是无监督学习中的一项核心任务，它旨在将数据分为相似的组，使得组内的数据彼此更为相似。这在各个领域都有着广泛的应用，例如市场细分、社交网络分析和医学图像分割。...K均值聚类算法示例K均值聚类是一种常见而有效的聚类算法，其思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。这一过程通过迭代进行。...我们使用 NumPy 库生成一个具有两个特征的二维数据集，并在数据的后面几行人为添加了一些异常值。....# 创建K均值聚类模型kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)# 拟合模型kmeans.fit(data)# 可视化聚类结果plt.scatter(...主成分分析（PCA）示例PCA通过线性变换将数据映射到新的坐标系，以保留尽可能多的原始数据方差。这有助于发现数据中的主要方向。
例如： § 如果需要，则使用。 § 如果需要，则使用或。 § 如果需要，则使用。...如将标签或指示符，像狗/猫分配给一张图片就是这种情况。当只有两个标签时称为二分类。当有两类以上时，称为多分类。 回归：当预测连续值时，就是一个回归问题。...聚类：对一组数据样本做分组，使相似的样本归入一个组（或一个集群）中（根据某些标准）。 这通常用于将整个数据集分成几组，以便在每个组中进行分析，帮助用户找到它们的内在模式。...SAS可视分析中的聚类 一个DBSCAN图像 当没有给出簇k的数量时，可以通过密度扩散连接样本来使用DBSCAN（基于密度的空间聚类）。...层级聚类（Hierarchical clustering） 层级聚类可以使用树结构（树形图）来可视化层级划分。
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