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、
在生态学研究当中，有些环境中的对象是连续（或者离散）的，而有些对象是不连续的，聚类的目的是识别在环境中不连续的对象子集，从而探索隐藏在数据背后的属性特征。聚类分析主要处理那些对象有足够的相似性被归于一组，并且确定组与组之间的差异或分离程度。聚类可以分为特征聚类（Vector Clustering）和图聚类（Graph Clustering）。特征聚类是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现聚类，例如各种层次聚类和非层次聚类。而图聚类则针对的是复杂网络数据，有随机游走、贪心策略、标签传播等算法等。
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。
其中x, y为来自 p 维总体Z的样本观测值，Σ为Z 的协方差矩阵，实际中Σ往往是不知道的，常常需要用样本协方差来估计。马氏距离对一切线性变换是不变的，故不受量纲的影响。
文中公式有问题，有需要阅读原文 https://www.jianshu.com/p/18dd0ce65bb8
如前所述，在层次聚类中，起初每一个实例或者观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类，直到所有的类聚成单个类为止。算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元） 为一类；
各位小伙伴们大家好,这几天我在学习聚类分析这个统计方法,所以希望通过这个文章来概括下自己所学的知识,并且希望大家可以指出不足 1:什么是聚类分析? 聚类分析(cluster analysis)是一种
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。它可以把大量的观测值归约为若干个类。
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，
那么圆形的树状图如何实现呢？我查找了一下相关资料。R语言包dendextend这个包可以实现，利用help(package="dendextend")查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子
系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，
相比于聚类分析本身，我更喜欢它的结果可视化的部分，虽然之前介绍过很多了，但是今天这个方法，还是要强烈推荐一下。
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基
层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。
下面给出五个元素两两之间的距离，试利用最短距离法、最长距离法和类平均法做出五个元素的谱系聚类，画谱系图并做出比较。
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。
聚类分析是生信分析中常用的工具，在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起，以基因集的形式进行后续分析，今天小编给大家介绍其相关原理。
聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项，而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类，其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本，而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数，但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想，因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法，所以本篇前半段是笔者自己写的代码，如有不细致的地方，望指出。 一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现： '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Feffery
层次聚类（hierarchical clustering）就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止，常用的方法有UPGMA、ward.D2等。聚类树是层次聚类最常用的可视化方法，我们可通过比较聚类来确定最佳分类，详见往期文章层次聚类与聚类树和比较聚类。
关于更加精细化的细节修改，下次再介绍。或者可以借助其他R包快速绘制好看的聚类分析图形。
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类
示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类。
对于初学者来说如果要对gene ID进行转换，可利用Ensembl数据库的BioMart工具。因为相对于R包biomaRt，界面化的操作更加易懂，快捷。BioMart网页工具的原始界面如下所示：
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。
引言：上一期（这里可到达上一期）我们利用得到的肝癌的数据，进行了预处理，得到了最终的表达矩阵TCGA_LIHC_final.csv，今天我们的主要任务就是进行差异表达分析。此外，还会顺带讲两个进行富集分析和聚类分析的函数。
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。
共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集合，通常认为这些基因参与相同的生物学过程，比如参与同一个代谢通路，正是由于功能上的协同作用，导致表达量呈现出高度相关性。
简而言之，聚类分析就是将研究对象（若干个个集合）按照某种标准分成若干类。相似性的度量，参考多种距离计算公式：欧式距离，绝对距离，切氏距离，明氏距离，马距氏离，兰距氏离。你也可以根据研究对象特征自己定义出一种度量相似度的距离公式
colorhcplot将层次聚类分析的结果可视化为树状图，树状图的叶子和标签根据样本分组着色。直观的评估数据分组是否与自然发生的簇一致。
在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方
>source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，AI科技评论获其授权发布。 在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。 数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展
初步接触数据集，探索性分析后，经常需要做一个相关分析，得到各变量间的相关系数以及显著性水平。
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：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。
今天小编向大家介绍一下使用gapmap和dendsort包生成带间隙的热图绘制方法及效果。
不过，我这点战绩根本就算不上什么，其实这个WGCNA包已经是十多年前发表的了，仍然是广受好评及引用量一直在增加，破万也是指日可待。
在之前的文章中分享了一致性聚类的原理，本文介绍下如何用R语言进行分析。ConsensusClusterPlus这个R包，就是专门用于一致性聚类分析的，为了简化调用，甚至将所有的步骤都封装到了一个函数里面，所以其使用方法非常的简单，一共三步
1. 聚类产生的类别作为一个新的字段加入其他的模型搭建过程中，作为细分群体的建模依据。
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
今天和大家分享的是2019年12月发表在Annals of translational medicine（IF：3.297）上的一篇文章，“The application of weighted gene co-expression network analysis in identifying key modules and hub genes associated with disease status in Alzheimer’s disease ”，作者结合了微阵列数据和AD患者的临床数据进行了系统的WGCNA分析，识别与AD不同阶段临床特征有关的生物标志物，为AD的机制研究和临床决策提供了帮助。
概念定义共祖系数：共祖系数为概率fAB，表示一个来自个体A，另一个来自个体B的两个同源基因（或等位基因）在系谱上是一致或相同的概率，也就是说来自同一祖先基因的概率，
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
今天我们看下文本挖掘在R语言中是如何被实现。文本挖掘作为自然语言处理的一个分支，主要目的是一个抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。本次主要给大家介绍下tm包的使用。首先看下包的安装：
随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中，利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析，进而为借款人、出款人和管理人员提供服务就成为P2P网络金融平台在发展过程中面临的新的课题。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展。电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。
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