大数据集的降维方法和聚类算法 - 腾讯云开发者社区

heterogeneity and plasticity of cancer- associated fibroblasts in the tumor microenvironment》，这个泛癌单细胞数据挖掘文章纳入了很多不同癌症的单细胞转录组数据集做了一个汇总的降维聚类分群...Seurat对象，只需要对两个 sce.all 变量走我们的降维聚类分群流程即可。...，这个过程甚至是可以免去降维聚类分群流程的，因为有很多自动化注释软件，它们是针对具体的每个单细胞本身独立的注释。...比如，我们可以使用作者的降维聚类分群和细胞亚群命名结果来验证一下我们的拆分成为两个单细胞表达量矩阵之后的结果： library(data.table) tmp = fread('.....，其实并不会关心全局情况，应该是会挑选里面的具体的某个单细胞亚群，比如癌症相关成纤维细胞，然后对它继续细致的降维聚类分群后讨论它的临床意义。

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内置降维、聚类等算法，时间序列数据分析Python库Deeptime

机器之心报道作者：杜伟、陈萍本文介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库，可支持数据降维、聚类、马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型等算法。...本文将为读者介绍一个用于分析时间序列数据的 Python 库：Deeptime。特别地，该库实现了降维、聚类和马尔可夫模型估计等算法。...也可通过 pip，安装方式如下所示： pip install git+https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git@master 简要介绍 Deeptime 库支持的算法包括动态数据降维...、使用神经网络进行深度降维、SINDy、马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型等。...此外该库还提供有使用的 API 文档、日志更新等其他内容。 ? 以上图红框中标出的动态数据降维算法为例，鼠标点击该算法，在一级标题下会出现其包含的子标题。点击你想了解的词条，即可链接到相应的说明文档。

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【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

基于层次的聚类方法概念 : 将数据集样本对象排列成树结构 , 称为聚类树 , 在指定的层次 ( 步骤 ) 上切割数据集样本 , 切割后时刻的聚类分组就是聚类算法的聚类结果 ; 2 ....划分层次聚类 ( 根节点到叶子节点 ) : 开始时 , 整个数据集的样本在一个总的聚类中 , 然后根据样本之间的相似性 , 不停的切割 , 直到完成要求的聚类操作 ; 5 ....\{d\} 和 \{e\} 两个聚类 ; ⑤ 第四步 : 分析相似度 , 将 \{a ,b\} 拆分成 \{a\} 和 \{b\} 两个聚类 , 至此所有的数据对象都划分成了单独的聚类...基于密度的聚类方法算法优点 : ① 排除干扰 : 过滤噪音数据 , 即密度很小 , 样本分布稀疏的数据 ; ② 增加聚类模式复杂度 : 聚类算法可以识别任意形状的分布模式 , 如上图左侧的聚类分组模式...基于方格的方法优点 : 处理速度很快 , 将每个方格都作为一个数据 , 如果分成少数的几个方格进行聚类操作 , 聚类瞬间完成 ; 其速度与数据集样本个数无关 , 与划分的数据方格个数有关 ; 3 .

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五种聚类方法_聚类分析是一种降维方法吗

理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。...聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。...由于K-means算法选择的聚类中心是随机的（即初始化是随机的），因此它可能会因为类数不同而运行算法中产生不同的聚类结果。因此，结果可能不可重复且缺乏一致性。相反，其他集群方法更一致。...分层聚类方法的一个特别好的用例是基础数据具有层次结构并且您想要恢复层次结构;其他聚类算法无法做到这一点。...与K-Means和GMM的线性复杂性不同，这种层次聚类的优点是以较低的效率为代价，因为它具有O（n3）的时间复杂度。结论数据科学家应该知道的这5个聚类算法！

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降维聚类分群的umap图真的重要吗

E-MTAB-10607 可以看到，但是小伙伴在降维聚类分群的时候实在是没办法达到原文的漂亮的结果：原文的漂亮的结果文献里面提到了是标准的商业化的10x技术的单细胞转录组，After standard...首先呢，毫无疑问，我们的结果确实是比较丑，如下所示：我们的结果确实是比较丑但是我们的结果合理性是没有问题的，因为这个是算法本身的限制，如果想要非常完美非常漂亮大家结果，这个单细胞转录组数据分析流程里面的降维聚类分群的每个步骤都需要大量的调整参数...我们的图虽然丑爆了，但是只需要它的降维聚类分群后的单细胞亚群的生物学名字是ok的，就不怕，因为我们做单细胞转录组数据分析的核心是给每个细胞一个合理的身份，而不是“屎上雕花”让这个umap或者tSNE图多好看...我猜测，无论是怎么样的过滤或者调参，其实仍然是有一些髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面，或者各种混入，但是它们无伤大雅的，因为我们还会进行第二层次的降维聚类分群啊，到时候再明确它的身份也不晚的...髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面我们的《标记基因》专辑目前主要是介绍了肿瘤相关单细胞转录组的第一层次降维聚类分群后的细分亚群： immune (CD45+,PTPRC), epithelial

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单细胞转录组数据处理之降维聚类分群

去除细胞效应和基因效应理论上我们已经足够认识表达矩阵了，现在可以开始单细胞转录组数据的主角：降维聚类分群。...降维聚类分群是一条龙分析我们并不是开发单细胞数据处理算法，所以大概率上，大家其实会把降维聚类分群一起做了，在seurat3里面的代码是： sce 聚类分群聚类分群是紧密连接的，细胞可以看做是空间的不同点，如果是二维平面空间，点与点之间的距离很方便计算，距离的远近就决定着细胞是否属于一个类群。...可以看到他们的第一步降维是，选取top 5000的表达量离散度大的基因，第二步降维是选取top20的主成分。使用KNN-graph的聚类，最终定下来了10个细胞亚群。...如果你看的文献足够多，还会发现，在降维聚类分群之后，通常是有一个细胞在二维平面的散点图展示，如下所示： ? 如果你足够心细，也会发现其实细胞的空间距离排布坐标通常是tSNE和umap来展现。

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详解 R 语言的PCA与TSNE的降维聚类

为了查看降维聚类的可视化效果，我们先用相似样本降维聚类，然后使用具有差异的样本查看聚类效果。同时使用 PCA 与 TSNE 来观察两种不同方法的聚类效果。...文章目录一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 2、构建两个相似样本数据集 3、绘制热图 4、绘制PCA 5、绘制TSNE 二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 2、绘制热图...3、绘制PCA 4、绘制TSNE 全部代码一、相似样本的降维聚类 1、载入所需的包 rm(list=ls()) library(pheatmap) library(Rtsne) library(ggfortify...) library(mvtnorm) 2、构建两个相似样本数据集 # 生成数据（随机）================================ # 设置基因数和细胞数 gene_num=100...二、差异样本的降维聚类 1、构建第三个具有差异的数据集 # 第三个样本中表达量每个值加2 sample3=rnorm(gene_num*cell_num)+2;dim(sample3)=c(gene_num

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不是造假胜似造假的单细胞降维聚类分群

胃癌单细胞数据集GSE163558，我做了解读，详见：单细胞转录组降维聚类分群过滤基因和过滤细胞的区别。...而且前面已经是完成了降维聚类分群，在学习单细胞亚群命名的层次结构演示了一个降维聚类分群结果。然后大家就可以使用这个全流程代码去处理任意单细胞转录组数据集，但是每个数据都有自己的特殊性。...》，文献里面给出来的是如下所示第一层次降维聚类分群结果：第一层次降维聚类分群结果可以看到，并没有我们授课的数据集那样的不同单细胞亚群的泾渭分明。...如果一定要让每个亚群泾渭分明呢我在有监督的挑选了特征之后的无监督的分析还可靠吗跟大家讨论了层次聚类或者pca分析这样的无监督数据分析方法理论上是本应该是在数据前期处理做有监督的挑选，比如选择了差异基因...但是，如果我们本来就是要做有监督的分析，比如降维聚类分群后想把不同单细胞亚群泾渭分明的区分开，那么就可以在数据前期处理做有监督的挑选，比如我们仅仅是挑选那些不同单细胞亚群的特异性高表达量基因去做降维聚类分群

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什么是高维数据可视化的降维方法_数据降维具体算法有哪几种

参考sklearn官方文档对数据降维比较熟悉的朋友可以看这篇博客 t-SNE实践——sklearn教程数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显...但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。...原始空间中的相似度由高斯联合概率表示，嵌入空间的相似度由“学生t分布”表示。虽然Isomap，LLE和variants等数据降维和可视化方法，更适合展开单个连续的低维的manifold。...method="exact"时，传统的t-SNE方法尽管可以达到该算法的理论极限，效果更好，但受制于计算约束，只能对小数据集的可视化。 ...当我们通过t-SNE嵌入到二维空间中后，可以看到数据点之间的类别信息完美的保留了下来 # coding='utf-8' """# 一个对S曲线数据集上进行各种降维的说明。"""

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R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

p=22838 原文出处：拓端数据部落公众号问题：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 ...画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。...绘制上述聚类方法的树状图。问题01：使用R中建立的鸢尾花数据集。 (a)：k-means聚类讨论和/或考虑对数据进行标准化。...2.R语言中不同类型的聚类方法比较 3.R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 4.r语言鸢尾花iris数据集的层次聚类 5.Python Monte Carlo K-Means...聚类实战 6.用R进行网站评论文本挖掘聚类 7.用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络 8.R语言对MNIST数据集分析探索手写数字分类数据 9.R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类

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十种方法实现图像数据集降维

f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。本项目将依托于MNIST数据集，手把手实现图像数据集降维。 MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所，是入门级的计算机视觉数据集。...LLE降维主要包括四种方法standard,modified,hessian和ltsa，下面进行一一展示，并且输出它们的重构误差（从低维空间的数据重构原始空间的数据时的误差）。...4、总结本案例使用多种降维方法对手写数字图片数据进行降维及可视化展示，包括PCA、LDA和基于流形学习的降维方法等。...相比较而言，非线性降维方法（这里没有提到KPCA和KLDA，有兴趣的可以试一试这两类非线性降维方法）中的流形学习方法可以很好的保留高维空间中的非线性结构信息。...在进行数据降维时，我们一定要弄清楚我们降维的目的，是为了进行特征提取，使得之后的模型解释性更强或效果提升，还是仅仅为了可视化高维数据。在降维的方法的选择上，我们也要尽量平衡时间成本和降维效果。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 一维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、一维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代 3、第三次迭代 4、第四次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介...( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 将每个对象分配给距离其最近的中心点对应的聚类 ; ④ 计算中心点 : 根据聚类分组中的样本 , 计算每个聚类的中心点 ; ⑤ 迭代直至收敛 : 迭代执行 ② ③ ④ 步骤 , 直到聚类算法收敛...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

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人人都能读懂的无监督学习：什么是聚类和降维？

机器之心在这里编译了这一系列文章的第三部分「无监督学习」，对主要的聚类和降维算法进行了介绍，其中包括 K 均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。...我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？...我们将在这里探索的两种无监督学习任务是：1）将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分组；2）降维（reducing dimensionality），以便在保留数据结构和有用性的同时对数据进行压缩...每个聚类的重心的新位置是通过计算该聚类中所有数据点的平均位置得到的。重复第 2 和 3 步，直到每次迭代时重心的位置不再显著变化（即直到该算法收敛）。这就是 K 均值聚类工作方式的精简版！...这种变换后的维度比原来的维度更小。仅需使用重映射空间的前几个维度，我们就可以开始理解这个数据集的组织结构。这就是降维的目的：减少复杂度（即这里的维度），同时保留结构（方差）。

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单细胞转录组降维聚类分群过滤基因和过滤细胞的区别

使用这些过滤参数的目的是从原始数据中移除不可靠或不相关的信息，从而提高后续分析（如聚类、差异表达分析等）的准确性和可解释性。过滤后的数据集应该更加聚焦于生物学上有意义的变异，减少分析结果中的假阳性。...nFeature_RNA > 200：过滤掉表达特征数少于200的细胞，这有助于去除测序深度不足或背景噪声较高的细胞。请注意，这些阈值的设定需要根据具体的数据集和实验目的来确定。...什么时候过滤基因呢其实过滤基因的操作就是单细胞转录组标准流程里面的降维聚类分群环节的降维啦，过滤基因（Filtering Genes）：根据特定的标准（如表达水平、检测到的细胞数等）去除那些可能不可靠或生物学意义不大的基因...降维（Dimensionality Reduction）：降维技术用于减少数据集中的变量数量，同时尽可能保留数据的重要结构和变异。...在单细胞转录组分析中，常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）。

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基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群

CD4和CD8的T细胞的细分亚群可以看到，在CD4和CD8的T细胞的各自矩阵内部降维聚类分群，这6个细分亚群都并不是泾渭分明的界限。...我们仍然是以 pbmc3k 数据集为例子给大家展现一下基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群； library(SeuratData) #加载seurat数据集 getOption('timeout...： DotPlot 然后降维聚类分群可视化前面的非负矩阵分解相当于是替代了PCA操作，但是它的结果需要导入到seurat对象里面。...非负矩阵分解的其它应用从上面的演示来看，我们的基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群特殊性在于，预先就指定了待分解的单细胞亚群数量，而且可以找到每个单细胞亚群的各自的特征基因，而无需走常规的降维聚类分群流程...，但是它们其实是肿瘤的不同恶性程度，不同状态，虽然我们可以从算法是进行降维聚类分群，并且给出各个亚群的高表达量基因，但是它们会大量受肿瘤病人个体异质性的影响，因为如果不抹除病人特异性出来的结果就是各个病人的恶性肿瘤细胞独自成为一个亚群

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R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。...画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。...使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类讨论和/或考虑对数据进行标准化。...本文选自《R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集》。...Multilevel linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告 R语言惩罚logistic

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一种面向高维数据的集成聚类算法

一种面向高维数据的集成聚类算法聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。...、基因数据进行描述，然后在这八个数据集上比较和分析了我们的方法(SSLB)和传统K均值算法和基于链接的聚类集成算法(LB)在四个聚类评价标准上的聚类性能；第5节是对全文的总结。...根据上述方法对特征进行降维，得到了最具代表的数据子集。...根据上述方法对特征进行降维，得到了最具代表的数据子集，进行后面的数据集的聚类集成。...并在8个实际数据集包括文本、图像、基因数据上进行实验，在这8个数据集上分析和比较了我们的方法和集成前的K均值算法以及基于链接的聚类集成算法在四个评价标准上的聚类性能，能够看出我们的算法在聚类性能上有一定改善

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、二维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法...| 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个聚类 ;...; ④ 计算中心点 : 根据聚类分组中的样本 , 计算每个聚类的中心点 ; ⑤ 迭代直至收敛 : 迭代执行 ② ③ ④ 步骤 , 直到聚类算法收敛 , 即中心点和分组经过多少次迭代都不再改变..., 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、二维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2

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【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - OPTICS 方法 ( 算法流程 | 算法示例 )

主要工作 : 计算每个数据集样本对象的核心距离与可达距离 , 目的是生成族序 ; 族序 : 处理数据集样本时 , 样本对外扩展的顺序 ; 核心距离 : 是使得 O 能成为核心对象...与欧几里得距离的较大的值 ; 第二阶段聚类分组 : ① 使用族序信息 : 使用第一阶段生成的数据集样本的族序信息 ; ② 聚类分组 : 主要是选择一个核心样本 , 然后向外扩展 , 划分聚类分组...已知条件 : ① 数据集 : 将如下含有 16 个样本的数据集 , 进行聚类分析 ; ② 数据样本的属性 : 该数据样本是二维数据 , 有两个属性值 , 可以在一个平面进行模拟 , 一个是 x...; 内层分组 : 如下图绿色的圈代表的聚类 ; 外层分组 : 如下图红色的圈代表的聚类 ; OPTICS 算法示例第一次迭代 ---- 选择样本 A 开始分析 : 样本 A 的核心距离是...两个聚类分组的情况 : 下图中 , 绘制的红色线的 y 轴值代表的 \varepsilon , 此时按照此 \varepsilon 进行聚类 , 凹形的分在一组聚类中 , 如聚类分组

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人人都能读懂的无监督学习：什么是聚类和降维？

机器之心在这里编译了这一系列文章的第三部分「无监督学习」，对主要的聚类和降维算法进行了介绍，其中包括 K 均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。...我们将在这里探索的两种无监督学习任务是：1）将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分组；2）降维（reducing dimensionality），以便在保留数据结构和有用性的同时对数据进行压缩...每个聚类的重心的新位置是通过计算该聚类中所有数据点的平均位置得到的。重复第 2 和 3 步，直到每次迭代时重心的位置不再显著变化（即直到该算法收敛）。这就是 K 均值聚类工作方式的精简版！...如果你有一张简单的 128×128×3 像素的图像（长×宽×RGB 值），那么数据就有 49152 维。如果你可以给这个图像空间降维，同时又不毁掉图像中太多有意义的内容，那么你就很好地执行了降维。...这种变换后的维度比原来的维度更小。仅需使用重映射空间的前几个维度，我们就可以开始理解这个数据集的组织结构。这就是降维的目的：减少复杂度（即这里的维度），同时保留结构（方差）。

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内置降维、聚类等算法，时间序列数据分析Python库Deeptime

【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

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什么是高维数据可视化的降维方法_数据降维具体算法有哪几种

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