层次聚类根据划分策略包括聚合层次聚类和拆分层次聚类，由于前者较后者有更广泛的应用且算法思想一致，因此本节重点介绍聚合层次聚类算法。
不同于分类和回归，聚类不需要事先的任何参考分类信息，可以简单地通过判断数据特征的相似性来完成对数据的归类。
聚类分析的思想:对于有p个变量的数据集来说,每个观测值都是p维空间中的一个点,所以属于同一类的点在空间中的距离应该显著小于属于不同类的点之间的距离
BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一种用于大规模数据集上的层次聚类算法。该算法于1996年首次提出，目的是在不牺牲聚类质量的前提下，减少大数据聚类问题的计算复杂性。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题，当时也不大清楚里面的原理，硬着头皮回答的，当然，最终面试也没过，哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西，就有种恍然大悟的感觉，这里分享给大家，欢迎拍砖~
在上期文章层次聚类与聚类树中，不同对象之间的关系可以通过聚类树展现出来，通过聚类树我们可以观察哪些对象比较相似，哪些对象距离较远，从而对所有对象的关系有一个整体的把握。然而，这时候我们并没有获得一个明显的聚类簇划分，也即不知道对象可以划分为几类、谁和谁归为一类，以及这个聚类结果是不是合理，这可以通过比较聚类来实现。
最近在做免疫浸润方面的分析，主要是重现5.6分文章《Classification of triple-negative breast cancers based on Immunogenomic profiling》的分析内容。其中有一张免疫分型的热图，非常的重要，通过该图（下图）可以发现，乳腺癌可以很好的分成3个免疫亚型。今天就教大家采用pheatmap 重现这张图。
在这个分析中，我们将看到如何创建层次聚类模型。目的是探索数据库中是否存在相似性组，并查看它们的行为。
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。
此次例子，我们选择了一套GEO数据库的肺癌数据，数据编号为GSE19804，120个样本，其中包含60个癌症样本和60个癌旁正常样本，前面我们使用t检验，并对p值进行BH校正，筛选fdr小于0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。
读取数据常见错误： 在读取数据过程中可能遇到以下问题，参照上一篇博客： 可能遇到报错： 1、Error in if (is.na(n) || n > 65536L) stop(“size cannot be NA nor exceed 65536”) : missing value where TRUE/FALSE needed 没有处理数据转化距离。 2、Error in hclust(dist(test)) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg
聚类特征（Clustering Feature，简称CF）是一种用来表征聚类特征的数据格式，他由以下三部分组成：簇中所含样本点的个数（用 N N N来表示）、簇中所有点的各项属性的线性和（用 L S LS LS来表示）以及簇中所有点的各项属性的平方和（用 S S SS SS来表示），假设存在簇 C = { ( 1 , 2 ) , ( 2 , 1 ) , ( 1 , 1 ) , ( 2 , 2 ) } C=\{\left(1,2\right),\left(2,1\right),\left(1,1\right),\left(2,2\right)\} C={ (1,2),(2,1),(1,1),(2,2)}，那么 N = 4 N=4 N=4， L S = ( { 1 + 2 + 1 + 2 } , { 2 + 1 + 1 + 2 } ) = ( 6 , 6 ) LS=\left(\{1+2+1+2\},\{2+1+1+2\}\right)=\left(6,6\right) LS=({ 1+2+1+2},{ 2+1+1+2})=(6,6)， S S = 1 2 + 2 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 = 20 SS=1^2+2^2+1^2+2^2+2^2+1^2+1^2+2^2=20 SS=12+22+12+22+22+12+12+22=20。因此这种结构具有很好的线性性质，即当需要合并两个簇时，总的聚类特性可以简单的通过两者聚类特性之和来表示。有了上述信息之后，就可以计算簇的质心以及方差（或标准差），其中方差可以用来表征簇的半径，还可以间接的计算两个簇质心之间的距离。 聚类特征树（Clustering Feature Tree，简称CF-Tree）是一棵高度平衡的树，这棵树由根节点、内部节点（或者称为非叶节点）以及叶节点，其中每个非叶节点和根节点都由形如 [ C F i , c h i l d i ] [CF_{i},child_{i}] [CFi,childi]的项组成， c h i l d i child_i childi代表第 i i i个节点的子节点，而叶节点（或者称为簇）通过 C F i CF_i CFi组成的序列来表示每个簇的特征，下图（图1）所示是一个CF-Tree实例。
之前的推文使用默认的plot函数进行聚类树的可视化，详情请点击:R语言聚类分析(1)，今天继续扩展聚类树的可视化。
此项目的成员包括Brett Amdur，Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目（Capstone Project）而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目，他们当时都是研究院的全日制学生
人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 本文接上篇《机器学习测试题(上)》，有对机器学习有兴趣的小伙伴可自行测试。 21.在一个包含5000个特征及超过一百万个观测值的数据集上建立一个机器学习的模型，下面哪种方法能更高效地训练模型？ A.从数据集中随机抽取样本来建立模型 B.使用在线学习算法 C.使用主成分分
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。 1 原理 聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。下面将选取普及性最广、
本文介绍了聚类算法的基本概念、常用聚类算法、以及其在数据挖掘和机器学习中的应用。主要包括K-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法、凝聚层次聚类算法、Chameleon算法等。
层次聚类 紧接上章，本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他聚类思想形成的聚类算法。 k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义，层次聚类就是一层一层的进行聚类，可以由上向下把大的类别（cluster）分割，叫作分裂法；也可以由下向上对小的类别进行聚合，叫作凝聚法；但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚方法。 本章主要涉及到的知识点有： 层次
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。
【新智元导读】在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林几乎是任何预测类问题（甚至非线性问题）的首选。本文介绍了随机森林的原理、用途，以及用 Python 实现随机森林的方法。 随机森林是一种高度通用的机器学习方法，广泛应用于市场营销、医疗保健、保险等各领域。它可用于模拟市场营销对客户获取、保持和流失的影响，或用于预测患者的患病风险和感病性。 随机森林能够进行回归和分类。它能处理大量的特征，有助于预估哪些变量在建模的底层数据中很重要。本文介绍
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。
尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子，因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾，但“物以类聚，人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归，这两类的应用场景都很清晰，就是对分类型变量或者数值型变量的预测。聚类分析是一种根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 有人不理解分类和聚类的差别，其实这个很简单：分类是一个已知具体有几种情况的变量，
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
在评估超过两个水平的表达变化时，DESeq2 还提供似然比检验作为替代方法。被确定为重要的基因是那些在不同因子水平上在任何方向上表达发生变化的基因。
较为详细介绍了聚类分析的各种算法和评价指标，本文将简单介绍如何用python里的库实现它们。
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类
本文将对超参数进行简要的解释，并推荐一本利用Python进行超参数调整的书籍，其中包含了许多超参数调整的方法，对于刚刚学习深度学习的小伙伴来说，是一个不错的选择。
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
“物以类聚，人以群分” 分群步骤即将基因表达（降维结果）相似的细胞归为同一个群体，往往对应一种特定的细胞类型或者细胞轨迹状态。从这一步开始，就可以开始叙述我们的生物学故事了~
人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移，我们将看到机器学习无处不在，从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行，你也不能忽视机器学习对你生活的影响。 引言 本次测试是面向对机器学习有一定了解的人。参加测试之后，参与者会对自己的机器学习方面知识有更深刻的认知。 目前，总共有 1793 个参与者参与到了测试中。一个专门为机器学习做的测试是很有挑战性的，我相信你们都已经跃跃欲试，所以，请继续读下去。 那些错过测试的人，
一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。别名有 簇类索引、聚集索引、聚类索引。
以下技术大多数已经发展了较长时间（在过去10年中），其中大部分缺点已经得到弥补，因此更新后的技术已经远不同于其原始版本，性能也大为提高。但通常情况下，这些有弊端的技术仍然被广泛使用。
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的，当我们程序启动起来的时候，就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时，必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据，然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的，所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
好像不少人问过我一个聚类后的树如何根据肉眼观察到的cluster情况来提前指定的树的子集，有点类似于WGCNA分析把几千个基因划分成若干个module后能提取各个module的基因集合。
学习了这么多年，越发感觉自己不会学习，越发的意识到死读书，读死书的套路已经行不通了，于是我想稍微改变一下学习方法，首先总览全局，高屋建瓴，之后再逐一突破！效果如何，从今天开始见证！
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
优势：可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；
到目前为止，我们所看到的细胞自动机不是物理模型；也就是说，他们不打算描述现实世界中的系统。 但是一些 CA 用作物理模型。
机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
天然的蛋白质通常具有形状互补性来生成适合功能的体系结构，这是进化选择的结果，目前的设计方法无法实现。在本文中，作者描述了一种Top-down的强化学习方法：在整体架构和功能约束的条件下，通过Monte Carlo tree搜索来对蛋白质进行采样。作者在圆盘状纳米孔和二十面体的模型上进行了测试，实际结构和计算模型非常接近。
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
当我开始涉足数据科学时，我经常面临为如何我的问题选择最合适的算法的问题。如果你像我一样，当你看到一些关于机器学习算法的文章时，你会看到许多详细的描述。但是，即使看了这么多的算法文章，你依然不懂得要如何选择合适的算法。
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
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