聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类（K-means），因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。
本次scikit-learn 1.3更新增加了许多错误修复和改进，并引入了一些重要的新功能（增功能：标签编码、决策树缺失值处理 等众多新特性）。要查看所有更改的详尽列表，请参阅发布说明。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类：
聚类分析（cluster analysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。
在python基本语法入门之后，就要准备选一个研究方向了。马上就要进行春季实习招聘了，加油！总结一下python机器学习方面的资料吧。 1、数据处理 1.1 综合 Scipy SciPy is a
激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。
simplifyEnrichment可以将GO富集分析的结果简化，让用户能够得到最重要的信息！
在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
在机器学习的众多子领域中，聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据，就能将数据集分组，组内元素相似度高，组间差异大。这种无监督学习的能力，使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这一领域的杰出代表，它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示了数据中潜藏的自然结构。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
许多算法，不管是有监督的还是无监督的，都会使用距离测量。这些度量方法，如欧氏距离或余弦相似度，经常可以在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
但使用工具只能让人入门，我们有没有可能自己写一个优秀的机器学习工具库，为开源做贡献，同时积累经验呢？
许多算法，无论是监督或非监督，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，经常可以在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中找到。
距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。最常见的距离度量有欧式距离和余弦距离，本文将会分享九种距离，分析其优缺点以及相应的应用常见，如果对你有所帮助，在看完之后，可以分享给你朋友圈的好兄弟，好姐妹们，共同成长进步！
前一篇从个人角度介绍英文论文实验评估（Evaluation）的数据集、评价指标和环境设置如何撰写。这篇文章将带来USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能，来自于佐治亚理工学院。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！同时文章末尾有我的论文感受和精句摘要，欢迎各位老师和博友批评指正。
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文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别。它是一种无监督的技术，因为我们没有文件的标签，它在信息检索和搜索引擎中得到了应用。
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。 然而，就实践经验来看，这些都不是实战过程中最有效的分类算法的方式。
文本聚类( text clustering ，也称文档聚类或 document clustering )指的是对文档进行的聚类分 析，被广泛用于文本挖掘和信息检索领域。 最初文本聚类仅用于文本归档，后来人 们又挖掘 出了许多新用途，比如改善搜索结果、生成同义词，等等。
推荐理由 对于机器学习算法的盘点，网上屡见不鲜。但目前，还没人能结合使用场景来把问题说明白，而这一点正是本文的目的所在。 在文章中，作者将结合他的实际经验，细致剖析每种算法在实践中的优势和不足。 本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。尽管人们已做过不少盘点，但始终未能给出每一种算法的真正优缺点。在这里，我们依据实际使用中的经验，将对此详加讨论。 归类机器学习算法，一向都非常棘手，常见的分类标准是这样的：生成/判别、参数/非参数、监督/非监督，等等。 举例来说，Scikit-Learn
该研究的实验设计很清晰，就是 5 个正常人加上13个患者 的 血液进行单细胞转录组 ：
这两个方向都需要掌握基础的单细胞转录组数据集的降维聚类分群，如果这个环节有问题就会造成数据挖掘文章很尴尬，比如：2023的文章：《 Integrated analysis of single‐cell and bulk RNA‐sequencing identifies a signature based on NK cell marker genes to predict prognosis and immunotherapy response in hepatocellular carcinoma 》，下载了数据集GSE162616里面的3个样品的单细胞数据，数据分析其实中规中矩，使用我们给大家的示范代码，三五分钟就可以出结果，但是我看到了它里面的NK细胞数量非常多，不太符合基础认知，如下所示：
1-ML算法，包含-机器学习分类算法、聚类算法、属性降维算法、协同过滤算法 2-特征化：特征抽取、特征转换、特征选择、特征降维 3-管道Pipeline：将数据处理或特征工程的流程按照管道的方式去串联 4-持久化Persistence：保存模型，保存管道 如何理解保存模型？ 原因就是不可能每次都去训练模型，而将已经训练好的模型进行保存，保存在本地或hdfs中，在本地或hdfs中加载已经训练好点模型，直接可以做预测分析 5-工具：包括线性代数、统计学、数据处理科学
因为这个Seurat的V5版本还是有一些优势的，比如可以轻轻松松拿捏这130万单细胞的数据集，需要参考Seurat官网的3个资料：
作者：Maarten Grootendorst 翻译：陈超校对：赵茹萱 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了使用图片主题进行建模。
日志解析：https://github.com/logpai/logparser 异常检测：https://github.com/logpai/loglizer 预备知识：需要对逻辑回归、决策树、SVM、PCA、聚类等有一些了解 论文原文： https://github.com/AmateurEvents/article/blob/master/System-Log-Analysis-for-Anomaly-Detection.pdf
插件机制是代码/功能反向依赖注入到主体程序的一种方法，编译型语言通过动态加载动态库实现插件。对于Python这样的脚本语言，实现插件机制更简单。
文章标题是：《The Human Motoneuron Expression Signature is Defined by ALS-Related Genes》
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
harmony应用主成分分析，将转录组表达谱嵌入到低维空间中，然后应用迭代过程去除数据集特有的影响
前面一节对单细胞轨迹的数据过滤和降维已经做了解析，而其实主要用这个软件的是用后面的拟时序分析的内容。因此下面对拟时序的内容进行解析。
聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
精神分裂症（SZ）、双相情感障碍（BD）和重性抑郁症（MDD）是在精神疾病领域常见的三种疾病，合称为重大精神疾病（MPD），长期以来都是依据不同的核心症状被作为不同的疾病诊断，但一系列遗传学、分子学、组织学和神经影像学的研究都一致表明这三种疾病之间存在着共同的核心特征，提示我们这三种疾病之间的连续性是非常紧密的。因此，了解MPD的核心变化对于我们绘制导致精神病理的主要神经通路，以及导致诊断内和诊断间不同临床现象的交叉路径是至关重要的。静息态功能磁共振成像技术是一项已经非常成熟的对大脑内在功能进行无创性探索的技术，利用测量血氧饱和度依赖性（BOLD）信号中的自发低频波动（LFFs）已经被广泛应用于神经影像学。低频波动幅度（ALFF；一般在0.01-0.08 Hz范围内）是静息态时局部自发神经元活动的有效指标，ALFF的区域变异性可以反映了一个给定的体素的自发波动，与它的邻近、区域或网络连接无关，此外ALFF还表现出中等至高度的测试-再测试的可靠性，确保了其作为区域功能测量的有效性的高上限，这些特征都使ALFF成为一个检测个体差异良好指标。 此研究基于脑影像ALFF数据运用深度学习的方法将跨诊断的三种MDP疾病人群（SZ,BD,MDD）聚类，并从皮层厚度、白质完整性（FA)、多基因风险评分（PRS）和风险基因组织表达多层面数据对聚类出的两个生物亚型进行了验证，还进一步研究了药物治疗状态在不同亚型中对症状严重性的影响，以阐明不同亚型可能的药理作用。
在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。
可以看到是4个分组，野生型和突变型的两种小鼠，各种都是疾病模型与对照的两个样品，都没有生物学重复，所以四个分组就是四个样品啦。跟我们在2021的尾巴在《生信技能树》和《单细胞天地》等公众号推出来的10X单细胞转录组钜惠套餐，详见：2个分组的单细胞项目标准分析，原价15~20万的6个10x单细胞转录组套餐，现价10万，比较类似。
# 来源：NumPy Cookbook 2e Ch10 加载示例数据集 from __future__ import print_function from sklearn import datas
《Elasticsearch 向量搜索的工程化实战》文章一经发出，收到很多留言。读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇，所以就有了今天的文章。
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记：大数据测试 整个学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号：开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具，个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下（包括但不限于）： numpy pandas SciPy Scikit-L
数据在 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA632854 ：
其实文章所演示的研究者们开发的GPTCelltype做单细胞亚群注释这个过程，我们自己也是在chatGPT界面操作过，就是拿到了各个单细胞亚群的基因后的跟chatGPT普通的对话而已：
输出文件非常的多，为了方便查看结果，提供了一个所有结果汇总的html页面，即web_summary.html。该网页的结果分成了summary和analysis两部分， summary部分包含如下结果
文章标题：《Mapping systemic lupus erythematosus heterogeneity at the single-cell level》
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
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