如果您在Python中的scipy中有此分层聚类调用:
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
# dist_matrix is long form distance matrix
linkage_matrix = linkage(squareform(dist_matrix), linkage_method)
那么,从这里开始对单个点的分配进行聚类的有效方法是什么?即长度为N的向量,其中N是点数,其中每个条目i是点i的簇数,给定给定阈值thresh在结果聚类上生成的簇数?
需要说明的是:簇号是在对树应用阈值之后它所在的簇。在这种情况下,您将为它
我正在使用点云库,并且在过滤一个点云并使用欧几里得聚类提取进行分割后,我正在提取第一个聚类的点。下面的代码是我认为可以用来提取聚类点的代码:
std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
typename pcl::search::KdTree<PointT>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<PointT>);
tree->setInputCloud(out_cloud);
pcl::EuclideanClusterExtraction<PointT>
我有一个Rna-seq数据集(rows=samples,columns=genes),它具有聚类功能.这些基因被分类为n个簇,其中属于0簇的基因是非聚类基因。这些聚类又回到聚类中,我们又得到了n个标记数的簇,其中0又是非聚类基因。这一过程一直进行到没有进一步的基因被分类为第0组。我需要循环进入这个过程,以便在每次迭代时返回最终的聚类结果以及属于群集0的基因的合并。我知道这可以用时间或重复来完成。我试过使用重复,但没有工作,问题是,我没有真正清楚如何正确设置这一点。
#define my dataset
dat<-my_dataset
repeat{
#run the cluster