R调查包中的多向聚类标准误差 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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SC-MEB：空间转录组聚类R包！

结果解析 01 输入数据和预处理这里我们使用R包的真实数据CRC数据集拟合SC-MEB。...使用 BIC 选择集群数量 selectKPlot(fit, K_set = K_set, criterion = "BIC") 使用Modified BIC选择聚类集群的数量。...我们可以在BIC中修改参数c。...因此用户可以根据他们对组织或细胞的先验知识来调整参数c。 04 对空间cluster的可视化我们可以使用 ClusterPlot() 在点的空间位置上绘制聚类情况。...R包。

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R中轻松绘制聚类热图

论文关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后更新的绘图文档代码，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggtreeExtra...6.xlsx") %>% column_to_rownames(var="Tissue") %>% t() %>% dist() %>% ape::bionj() 按行进行聚类

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R中绘制环状聚类热图

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝最近有朋友需要绘制环状热图叠加多层注释，本节来通过一个例子来简单介绍一下如何实现，主要通过「ggtreeExtra」来实现，聚类分析使用「ape」包来进行更加适用于生物信息相关的数据...「数据代码已经整合上传到2023VIP交流群」，加群的观众老爷可自行下载，有需要的朋友可关注文末介绍加入VIP交流群。...❞ 关于永久群内容的说明 ❝给予长期支持我们的忠实读者们一个特别待遇：凡是购买过小编2022年或2023年VIP会员文档的朋友们，「将自动获得2024年及以后的绘图资料和代码更新，无需额外付费。」...目前这两年的会员文档已累记卖出1500+，质量方面各位无需担忧**。简要概括就是只要购买任意1年的会员内容，2024及后期公众号所更新的绘图文档均会在已经加入的会员群内分享。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(ggtree) library(treeio) library(ape) library(magrittr) library(ggnewscale

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探索Python中的聚类算法：层次聚类

在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。什么是层次聚类？层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法，它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...在层次聚类中，每个样本点最初被视为一个单独的簇，然后通过计算样本点之间的相似度或距离来逐步合并或分割簇，直到达到停止条件。...Python 中的层次聚类实现下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法，能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍，你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

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R语言中的划分聚类模型

p=6443 划分聚类是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。分区聚类，包括： K均值聚类（MacQueen 1967），其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示。...K-medoids聚类或PAM（Partitioning Around Medoids，Kaufman和Rousseeuw，1990），其中，每个聚类由聚类中的一个对象表示。...对于这些方法中的每一种，我们提供：基本思想和关键概念 R软件中的聚类算法和实现 R用于聚类分析和可视化的示例数据准备： my_data <- USArrests # 删除所有缺失值（即NA值不可用...0.00342 ## Alaska 0.5079 1.107 -1.212 2.48420 ## Arizona 0.0716 1.479 0.999 1.04288 确定k-means聚类的最佳聚类数................................ 50 ## .................................................. 100 计算和可视化k均值聚类

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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的.... 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源二:动态聚类分析...: 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本的业务逻辑是先粗略的进行一次分类,然后按照一些局部最优的算法来计算修改不合理的分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本的Q型聚类分析这样的聚类....三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max

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R语言聚类算法的应用实例

什么是聚类聚类将相似的对象归到同一个簇中，几乎可以应用于所有对象，聚类的对象越相似，聚类效果越好。...聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么，而聚类则预先不知道目标，但是可以通过簇识别（cluster identification）告诉我们这些簇到底都是什么。...比如用决策树回归模型和R2分数来判断某个特征是否必要。如果是负数，说明该特征绝对不能少，因为缺少了就无法拟合数据。...聚类有些问题的聚类数目可能是已知的，但是我们并不能保证某个聚类的数目对这个数据是最优的，因为我们对数据的结构是不清楚的。但是我们可以通过计算每一个簇中点的轮廓系数来衡量聚类的质量。...下面代码会显示聚类数为2时的平均轮廓系数，可以修改n_clusters来得到不同聚类数目下的平均轮廓系数。

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Spark中的聚类算法

Spark - Clustering 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：...Dirichlet allocation(LDA)： Bisecting k-means； Gaussian Mixture Model(GMM)：输入列；输出列； K-means k-means是最常用的聚类算法之一...，它将数据聚集到预先设定的N个簇中； KMeans作为一个预测器，生成一个KMeansModel作为基本模型；输入列 Param name Type(s) Default Description featuresCol...model.transform(dataset) transformed.show(truncate=False) Bisecting k-means Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法...：所有数据点开始都处在一个簇中，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans

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机器学习中的聚类

认识聚类算法聚类算法API的使用聚类算法实现流程聚类算法模型评估认识聚类算法聚类算法是一种无监督的机器学习算法。...聚类算法在现实生活中的应用用户画像，广告推荐，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别，图像分割，降维，识别离群点检测。...栗子：按照颗粒度分类聚类算法分类 K-means聚类：按照质心分类层次聚类：是一种将数据集分层次分割的聚类算法 DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法谱聚类是一种基于图论的聚类算法聚类算法与分类算法最大的区别...随机选择 K 个样本点作为初始聚类中心计算每个样本到 K 个中心的距离，选择最近的聚类中心点作为标记类别根据每个类别中的样本点，重新计算出新的聚类中心点（平均值）计算每个样本到质心的距离；离哪个近...根据每个类别中的样本点，计算出三个质心；重新计算每个样本到质心的距离，直到质心不在变化当每次迭代结果不变时，认为算法收敛，聚类完成，K-Means一定会停下，不可能陷入一直选质心的过程。

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R语言的三种聚类方法

r语言计算两向量的夹角余弦： y <- scale(x， center = F， scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数二、层次聚类法...r语言中使用hclust(d， method = “complete”， members=NULL) 来进行层次聚类。其中d为距离矩阵。...三、动态聚类 kmeans 层次聚类，在类形成之后就不再改变。...四、DBSCAN 动态聚类往往聚出来的类有点圆形或者椭圆形。...在r中的实现 dbscan(data， eps， MinPts， scale， method， seeds， showplot， countmode) 其中eps是距离的半径，minpts是最少多少个点

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R语言的kmeans客户细分模型聚类

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。...如果a_i趋于0，或者b_i足够大，那么s_i趋近与1，说明聚类效果比较好。 K值选取在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1....随机选取训练数据中的k个点作为起始点 2. 当k值选定后，随机计算n次，取得到最小开销函数值的k作为最终聚类结果，避免随机引起的局部最优解 3.

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R语言的三种聚类方法

r语言计算两向量的夹角余弦： y <- scale(x， center = F， scale = T)/sqrt(nrow(x)-1) C <- t(y) %*% y 相关系数用cor函数二、层次聚类法...r语言中使用hclust(d， method = “complete”， members=NULL) 来进行层次聚类。其中d为距离矩阵。...三、动态聚类 kmeans 层次聚类，在类形成之后就不再改变。...四、DBSCAN 动态聚类往往聚出来的类有点圆形或者椭圆形。...在r中的实现 dbscan(data， eps， MinPts， scale， method， seeds， showplot， countmode) 其中eps是距离的半径，minpts是最少多少个点

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使用R语言的TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群

事实上，能够实现类似功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等）的R包还有很多，本篇继续带来另一个R包的教程，TCseq包。...本篇主要通过一个涉及时间序列的蛋白质组学数据集，简单演示如何在R语言中使用TCseq包分析蛋白质表达的时间趋势，并根据时间表达模式的相似性实现聚类的过程。...使用TCseq包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示下文中所使用的示例数据和R代码的百度盘链接（提取码，xijb）： https://pan.baidu.com/s/1o_MltUDq7_mGFznAIVEx9g...加载TCseq包，将上述数据表读取到R中，转换为矩阵类型后，直接作为聚类函数timeclust()的输入。...接下来继续在上述已获得的聚类结果中，提取10个聚类群中包含的蛋白质集合。

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使用R语言的Mfuzz包进行基因表达的时间趋势分析并划分聚类群

本篇简介一个R包，Mfuzz（http://mfuzz.sysbiolab.eu）。...本篇不涉及Mfuzz的详细计算细节，主要简介如何在R语言中使用Mfuzz包执行聚类分析。...一篇使用到Mfuzz包聚类的相关文献案例首先来看一篇文献的部分内容，我当初也是在这篇文献中第一次看到了使用Mfuzz包对时间序列划分聚类群。...使用Mfuzz包执行时间序列的聚类分析根据帮助文档的操作过程，加载Mfuzz包后，将数据表读取到R中，执行数据转换、标准化、聚类等一系列操作，将具有相似的时间表达特征的蛋白聚在一类。...有一些机器学习方法，可以帮助自动评估最优的聚类群数量。例如在前文“k均值划分聚类”中，曾简单提到过一些，如NbClust包的NbClust()、vegan包的cascadeKM()等。

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探索Python中的聚类算法：DBSCAN

与传统的聚类算法（如K-means）不同，DBSCAN 能够发现任意形状的簇，并且可以有效地处理噪声数据。本文将详细介绍 DBSCAN 算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。...DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它将样本点分为核心点、边界点和噪声点。...Python 中的 DBSCAN 实现下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 DBSCAN 聚类模型： import numpy as np import matplotlib.pyplot...然后，我们构建了一个 DBSCAN 聚类模型，并拟合了数据集。最后，我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化。...总结 DBSCAN 算法是一种强大且灵活的聚类算法，能够有效地处理任意形状的簇，并且能够自动处理噪声点。

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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...，首先还是将tsnes这个矩阵变成数据框，然后增加一列group信息，最后映射在geom_point中 tsnes=as.data.frame(tsnes) group=c(rep('group1',cell_num...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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单细胞必学R包！~（一）（预处理与降维聚类）

2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据这里我们用一下准备好的示例数据，出自这篇paper： https://...cds <- preprocess_cds(cds, num_dim = 100) cds ---- plot_pc_variance_explained(cds) 5细胞聚类默认使用UMAP哦...cds <- reduce_dimension(cds) plot_cells(cds, color_cells_by="plate", label_cell_groups=FALSE) 7细胞聚类...这里我们根据pseudo_R2试试。...partition", ordering_type="maximal_on_diag", max.size=3) ---- 实际操作中，

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Openlayers2中聚类的动态实现

概述：前面的文章中，讲述了Arcgis for js中聚类分析与展示，在本文，讲述如何在Openlayers2中聚类分析的实现。实现效果： ? ? ?...实现：主要分为：1、点的聚类；2、聚类点随着地图缩放的更新；3、聚类点的详细。...1、点的聚类与更新 var style = new OpenLayers.Style({ pointRadius: "${radius}",...strategy.threshold = threshold || strategy.threshold; clusters.addFeatures(features2); 2、点的详细

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高级内相似性低级间相似性基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布...，将一组数据集拟合到聚类中。...有关高斯混合模型的详细信息基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...R中的建模 mb = Mclust(iris[,-5]) #定义聚类数 mb3 = Mclust(iris[,-5], 3) # 最优模型 mb$modelName # 最优聚类数 mb$G #...对于此示例，最可能的簇数为5，BIC值等于-556.1142。比较聚类方法在使用不同的聚类方法将数据拟合到聚类中之后，您可能希望测量聚类的准确性。

1.9K1 0

ChAMP R包安装中的事故

ChAMP 包提供了完整的分析illumina甲基化芯片的pipeline, 和普通的Bioconductor 包的安装一样，代码只有简单的两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用的电脑是windows 操作系统，64位的R-3.4.3，安装过程中除了网速较慢，花费一点时间安装之外，并没有出现任何的问题。...dll 文件就是windows操作系统下的动态链接库，在加载R包的过程中，如果这个R包有对应的动态链接库，那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统，R语言对应的环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...ChAMP的功能确实是更加的强大和完整，同时也意味它的依赖包会特别的多，从而出现dll文件达到上限的错误。本文记录的解决方案，适合于任何操作系统，希望可以帮助到大家。

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