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数据分析之聚类分析

这个分类的过程就是聚类分析。 ? 文/黄成甲 聚类分析 聚类分析,就是按照个体的特征将它们分类,目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,而不同类别之间具有较大的差异性。 聚类分析应用场景 聚类分析的步骤: (1)确定需要参与聚类分析的变量; (2)对数据进行标准化处理; 因为各个变量间的变量值的数量级别差异较大或者单位不一致,例如一个变量的单位是元,另一个变量的单位是百分比 (3)系统聚类分析提供多种聚类方法和适用于不同数据类型的测量方法。 其中,测量方法(度量标准): (i)区间:适用于连续变量,虽然SPSS提供了8种测量方法,但是通常选用默认的【平方欧式距离】即可。 聚类分析数据标准化 通过方法里的转换值项来进行标准化处理。 聚类方法的对比 聚类分析属于探索性数据分析方法,它没有一个所谓的标准流程和答案,不同的数据有不同的适用方法,即使相同的数据,应用不同的方法也可能会得到不同的结果。只要能有效解决实际业务问题即可。 ?

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表型数据和基因型数据--聚类分析

下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID,IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid lty.hide=2,lty.grid = 2) legend("topright",c("A","B","C"),fill=c('red','green',"blue")) 聚类分析思路

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    无监督学习 聚类分析聚类分析

    聚类分析 介绍 聚类分析是一种数据规约技术,旨在借楼一个数据集中观测值的子集。他可以把大量的观测值归约未若干类。聚类分析被广泛应用于生物和行为科学,市场以及医学研究中。 医学研究人员通过对DNA微阵列数据进行聚类分析来获得基因表达模式,从而帮助他们理解人类的正常发育以及导致许多疾病的根本原因。 步骤 选择合适的变量 缩放数据 如果我们在分析中选择的变量变化范围很大,那么该变量对结果的影响也是最大的。这往往是不可取的。最常用的将数据缩放的方法是将每个变量标准化为均值为0和标准差为1的变量。 计算距离 选择聚类算法:层次聚类对与小样本更实用,划分的方法能处理更大的数据量。 如果最终目的是这些食品分配的类较少,需要NbClust包来确定一个聚类分析里的最佳数目。

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    「R」聚类分析

    文中公式有问题,有需要阅读原文 https://www.jianshu.com/p/18dd0ce65bb8 聚类分析是一种数据归约技术,旨在揭露一个数据集中观测值的子集。 通俗地来说,聚类分析是一种将数据集中数据进行分类的一个分析过程,分类的方法有很多,它们针对数据集中不同数据特征。所以在做聚类分析的时候,根据数据集的特征选择适当的聚类方法是非常有必要的。 这一章节以flexclust包中的营养数据集nutrient作为数据进行层次聚类示范,rattle包中的意大利葡萄酒样品数据集wine进行划分聚类分析聚类分析一般步骤 有效的聚类分析是一个多步骤的过程,这其中每一次决策都可能影响聚类结果的质量和有效性。以下是11个典型的步骤: 选择合适的变量。 虽然所使用的算法差异,但是通常都需要计算被聚类的实体之间的距离。最常用欧几里得距离,其他可选曼哈顿距离、兰式距离、非对称二元距离、最大距离和闵可夫斯基距离(?dist查看详细信息)。 选择聚类算法。

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    聚类分析】典型行业数据实践应用!

    通过对变量进行聚类,可以检查数据的共线性,对同一分组内的变量相关性较高,通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ? sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中,由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法,本节的具体内容都是针对K-Means 通过相关性检查,对明显线性相关的几个变量通过数据变换或者选取其中一个进入聚类分析 3. 主成分分析法降维(会造成聚类结论的可解释性,可理解性上相对原始变量而言更复杂) 4. 06 聚类分析典型案例 6.1 案例背景 案例为一般消费场景中,通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据,通过聚类分析对目标客户进行群体分类,找出有价值的特定群体。 分布散点图 6.3 基于消费行为特征数据聚类分析的初步结论 data_zs =1.0*(data-data.mean())/data.std() #数据标准化处理 from sklearn.cluster

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    无监督学习 聚类分析②划分聚类分析

    划分聚类分析 K 均值聚类 最常见的划分方法是K均值聚类分析。 同样是聚类分析,上一次介绍的是层次聚类分法,这种方法输出的聚类树状图是其最大的优点,但是层次分析法的缺点就在于适合的样本数比较小,大概在150个左右。 所以,当我们面临更大的数据时,划分聚类法就是更好的选择,虽然没有树状聚类图,却而代之的是圈型的聚类图。 因此,PAM可以容纳混合数据类型,并且不仅限于连续变量。 格式是 pam(x, k,metric="euclidean", stand=FALSE) ,这里的 x 表示数据矩阵或数据框, k 表示聚类的个数,metric 表示使用的相似性/相异性的度量,而 stand

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    聚类分析(Cluster analysis)

    文章目录 百度百科版本 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。 在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。 查看详情 维基百科版本 聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务,使得同一组(称为聚类)中的对象(在某种意义上)与其他组(聚类)中的对象更相似(在某种意义上)。 聚类分析本身不是一个特定的算法,而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现,这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。 适当的聚类算法和参数设置(包括距离函数等参数)使用,密度阈值或预期聚类的数量)取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务,而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。

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    单细胞RNA数据标准化与聚类分析

    本期,小编就来介绍一下数据分析的标准化与聚类分析。 Seurat_Cluster(聚类分析)——根据基因表达的情况,通过无监督聚类算法(Graph-based clustering或k-means clustering) 将降维后的细胞聚类分群。 数据来源于Lambrechts D et al., Nature Medicine, 2018 贰 聚类分析 1.细胞分群的t-SNE图: 该图代表t-SNE定位并基于Graphcluster或者KMean 建议调整分析时的resolution参数,将其调,使分群更加细致。将resolution参数由0.8调至1.0,得到右图较好的t-SNE分群结果。 2. 数据来源于Lambrechts D et al., Nature Medicine, 2018 综上所述,通过标准化将数据过滤后通过PCA降维,并形成t-SNE可视化结果;降维后的矩阵进行细胞聚类分析

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    聚类分析—大数据时代数据挖掘的关键突破口

    什么是聚类分析聚类分析有什么用?聚类算法有哪些?聚类分析的应用……这些问题的探究可为大数据时代数据挖掘找到关键突破口! ? 一、什么是聚类分析聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程,其目的是在相似的基础上收集数据来分类。 聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。 人类的认知科学要想有所突破,首先就要在大数据聚类上去的突破,聚类是挖掘大数据资产价值的第一步。 三、聚类算法的种类 作为数据挖掘中很活跃的一个研究领域,聚类分析有多种算法。 ,但要求各属性相互独立 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。 聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。

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    在线聚类分析网站

    因为为了更好的解释高维度的数据,也就有了基因分型这样的分析方法。 简单来说的基因分型,就是各种算法的无监督的聚类分析。 对于聚类分析而言,如果要实现的话,用的最多的还是R或者python。涉及到代码的话,就需要一定的门槛。 所以今天就给大家介绍一个在线的用于基因聚类分析的网站:COMSUC([http://comsuc.bioinforai.tech/analysisTab]) ? 在这个数据库当中,一共提供了8种不同的算法可以使用。 ? 同时在共识聚类当中,也提供了三种算法。 ? 数据库使用 对于数据库的时候的话,如果是使用内置数据集。 例如,我想要分析:TCGA在ACC癌当中基于mRNA数据来进行Kmeans聚类分析的结果 ? 结果展示的话,主要是成分成四个部分。

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    高斯混合模型:不掉包实现多维数据聚类分析

    下面仍然借助sklearn的高斯分布的数据簇生成功能,注意参数n_features的含义是生成2维(2个特征)的数据集。 这是生成3簇二维的高斯分布数据,下面借助自己实现的GMM聚类接口直接对以上模型进行聚类(详细代码请参考之前的推送,文章开头)。 03 — 二维数据聚类分析 下面是调用自己写的GMM聚类接口的代码,最终聚类的结果为:3类,可以看出聚类结果较好。 在最近几天的推送中,我们先后模拟了一维和两维的高斯分布的数据样本,实际上,我们已经实现的算法可以模拟更多维度的数据,因为假定了是D维,但是当维度很高时,我们往往不容易分析,计算效率慢,同时也容易发生奇异问题 因此,当我们面对一堆样本由100维组成的数据时,学会如何提取出主要的特征,是非常重要的。

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    factoextra包 聚类分析(2)

    聚类分析是一种数据贵呀技术,旨在揭露数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归为若干个类。这里的类被定义为若干个观测值组成的群组,群组内观测值的相似度比群间的相似度高。 在划分聚类中,首先定义指定类的个数K,然后观测值被随机分成K类,再重新形成聚合的类 聚类分析的一般步骤: ⑴选择合适的变量 ⑵缩放数据 ⑶寻找异常点 ⑷计算距离:最常用的距离量度是欧几里得距离 获得最终的聚类解决方案 ⑼结果可视化 ⑽解读类 ⑾验证结果:如果采用不同的聚类方法或者不同的样本是否产生相同的类/fpc,clv和clvalid包含了评估聚类解的稳定性的函数 kmeans聚类分析 层次性聚类分析 ? ? 选择最佳的聚类个数 ? ?

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    基因型数据绘制PCA图和聚类分析

    下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算,以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA,这里介绍一下使用plink软件和R语言,进行PCA分析,并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 可以看到,三个品种在PCA图里面分的比较开,C品种的有两个A和B的点,应该是异常数据。 基因型数据: 共有3个品种A,B,C,共有412个个体。 读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID,IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid lty.hide=2,lty.grid = 2) legend("topright",c("A","B","C"),fill=c('red','green',"blue")) 聚类分析思路

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    无监督学习 聚类分析

    可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3,5个指标支持聚类数为2,所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.

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    聚类分析 练习题

    =c(0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,6,9,0,0,0,1,7,10,0,0,6,3,5,8,0),nrow=5,ncol=5,byrow = TRUE);d x = scale(d) # 数据标准化 为了比较我国31个省、市、自治区2013年和2007年城镇居民生活消费的分布规律,根据调查资料做区域消费类型划分,并将2013年和2007年的数据进行对比分析。 今收集了八个反映城镇居民生活消费结构的指标(2013年数据): 试对该数据进行聚类分析。 library(openxlsx) d7.2 = read.xlsx(".. mvexer5.xlsx", "E7.2", rowNames=T);head(d7.2) plot(d7.2,gap=0) summary(d7.2) Z = scale(d7.2);Z # 数据标准化 按例7-3模拟方法对 分别进行kmeans法聚类分析

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    聚类分析并不靠谱

    ; 剔除量纲 聚类分析前需要剔除量纲的影响; 正态分布 由于聚类分析的结果不稳定,导致聚类分析非常脆弱,对于数据分布非常敏感,所以,聚类分析前需要精确的探索数据分布。 不要异常值 聚类分析为探索性学习,即模式发现,通常模式发现技术都会有一个共同的特点,即对数据异常值非常敏感,故以聚类分析为代表的模式发现技术最大的要求就是数据中不能够出现异常值。 回归模型中我习惯使用盖帽法去处理异常值并对分布进行合适的变换,通常选择3倍标准差外,由于聚类分析数据要求较高,所以聚类分析需要选择2倍标准差外进行处理; ? 还需要注意的是,通常使用的K均值聚类的前提是数据为正态分布,如果数据不是正态分布,则需要使用SAS中的modeclus过程步,即非参聚类的方法去进行聚类分析,我觉得,如果数据非正态分布,聚类的效果就会差很多 由于聚类分析的样本中没有Y,假如数据分为四类,如果为第一类则数据标记为1否则标记为0,按照这样的标记方式可以得到四个0-1形式的变量,用这四个变量去构建逻辑回归模型,以此去分析出哪一类别起的作用较大,逻辑回归模型在这里的作用即辅助聚类分析去进行轮廓描述

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    客户画像中的聚类分析

    聚类分析可以理解为利用数据公式具体的计算样本的相似程度,将相似的样本归为一类,将不相似的样本归为一类,。 由于与预测类模型相比,模式发现对数据的要求极高,例如,在从实际应用效果的角度来看,聚类分析数据的要求要比所有的分类选择模型的要求高许多,即聚类分析的假定要严格许多,只是大部分情况下, 人们使用聚类分析的时候 决策树有一个最大的弊端,即变更数据集后,做好的规则变动较大,即便变量固定仅仅换了观测,决策树的结果也会完全不同,但是,即便决策树的变动性如此,决策树都要比聚类分析稳定的多。 可见聚类分析是如此的不稳定,因此想做好聚类分析,必须要遵循完整的数据分析流程,才能够保证建模数据的稳定以及结果的可靠。 ? 聚类分析的流程? 聚类分析的基本流程为: 数据准备:包含变量与观测的选择、变量的分布分析以及量纲选择 聚类分析过程 聚类后处理:包含类数的确定以及标签的确定 模型的部署 ?

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    【每日一课】SPSS数据挖掘方法概述(3)——聚类分析

    PPV课大数据 课程名称 SPSS数据挖掘方法概述(3)——聚类分析 课程目的 学习SPSS中关联、决策树等方法的应用 课程详情 本SPSS培训课程比较实用,直接是关联、决策树等方法的实际操作讲解,没有特别理论的介绍

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    无监督学习 聚类分析

    无监督学习 聚类分析④ EM(Expectation Maximization Algorithm) 1.EM算法的基本思想 假如我们随机选取了100名男生和100名女生,两百个人混在一起,而目前只有每个人学生的身高数据 ,我们既不知道每个身高数据所对应的性别,也不知道男生和女生两个群体的总体身高分布情况。 利用这个模型可以解决聚类分析、机器视觉等领域中的许多实际问题。讨论EM算法时,我们并未指定样本来自于何种分布。实际应用中,常常假定样本是来自正态分布之总体的。 也就是说,在进行聚类分析时,认为所有样本都来自具有不同参数控制的数个正态总体。例如前面讨论的男性女性身高问题,我们就可以假定样本数据是来自一个双正态分布混合模型。这便有了接下来要讨论的高斯混合模型。 4.mclust包 mclust包是聚类分析非常强大的一个包 帮助文档非常详尽,可以进行聚类、分类、密度分析。

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    R语言进阶之聚类分析

    R语言拥有大量和聚类分析相关的函数,在这里我主要会和大家介绍K-means聚类、层次聚类和基于模型的聚类。 1. 数据预处理 在进行聚类分析之前,你需要进行数据预处理,这里主要包括缺失值的处理和数据的标准化。 K-means聚类 在聚类分析中,K-means聚类算法是最常用的,它需要分析者先确定要将这组数据分成多少类,也即聚类的个数,这个通常可以用因子分析的方法来确定。 层次聚类 R语言提供了丰富的层次聚类函数,这里我给大家简单介绍一下用Ward方法进行的层次聚类分析。 经过上述一系列的聚类分析,我们发现:如果仅仅使用花瓣和花萼的数据,鸢尾花数据集聚成两类最好,其中第一类是“setosa”,第二类则是“versicolor”和“virginica”。

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