参考：https://stackoverflow.com/questions/59101791/seurat-dimplot-highlight-specifi...
概述： 前天有网友提到了这样的需求：1、地图的统计图展示；2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解，但是什么是统计图的聚类的？所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级，实现统计图的分级展示。... 添加统计图<
此篇文档旨在介绍类图以及如何通过StarUML工具画类图。...StarUML官网下载地址：http://staruml.io/download **什么是类图** 类图用于描述系统中所包含的类以及它们之间的相互关系，帮助简化对系统的理解。...**类与接口的表现形式** 矩形框: 它代表一个类（Class）。类图分三层，第一层显示类的名称，如果是抽象类，则就用斜体显示。第二层是类的特性，通常就是字段和属性。...第三层是类的操作，通常是方法或行为。前面的符号，+ 表示public，- 表示private，# 表示protected。 接口图:与类图的区别主要是顶端的显示。...在类图中用实心菱形 + 实线箭头来表示，菱形从局部指向整体： 说明： 安装好StarUML之后,在新建的file中画UML步骤如下： （1）单击左侧“Toolbox”中的选项（非表示关系的线条）；然后在中间的画布中单击就可以完成初步的显示
1、用python画出log1.5(x),log(2x),log(3x) import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x
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。...层次聚类的原理 层次聚类算法的核心原理可以概括为以下几个步骤： 初始化：首先，将每个样本点视为一个单独的簇。 计算相似度：计算每对样本点之间的相似度或距离。...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。
error-error-in-datamasknew-data-caller-env-argument-calle 如果遇到了这个报错可以按照这个方法试试，关于ggtree还录制了视频 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python
简介 ---- 层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。...根据上述步骤绘制谱系图，横坐标就是每个类，纵坐标表示合并两个类时的值： 根据谱系图，如果要聚类为2类，从上往下看首次出现了2个分支的地方，即将样品0分为一类，样品1、2分为另一类。...得到谱系图如下： 类平均法 ---- 设类 G_r 由 G_p,G_q 合并得来，包含 n_r=n_p+n_q 个样品，类平均法： D_{rk}=\frac{n_p}{n_r}D_{pk}+\...得到谱系图如下： （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 重心法 ---- 设类 G_r 由 G_p,G_q 合并得来，包含 n_r=...得到谱系图如下： python应用 ---- 使用scipy库中的linkage函数 linkage(y, method=‘single’, metric=‘euclidean’) method取值
类图 1.1类的内容 第一层：类的名称，如果是抽象类，则就用斜体显示。 第二层：字段和属性。 第三层：方法。...1.2 类与类之间的关系 1.2.1 继承关系： 空心三角形 + 实线 鸟也有生命这种属性，也有新陈代谢和繁殖的行为。
今天继续昨天推文的内容跟着Nature Methods学画图：R语言ggplot2画气泡图（dotplot）展示基因表达量，今天的内容介绍如何在气泡图和左侧和上方添加聚类树图，今天的内容主要参考 aplot...既然已经拿到了数据，就用ggplot2自己来画吧 读入数据做气泡图， data.final<-read.csv("NM/figure2f.csv",header=T,check.names=F) head...image.png 以y轴为变量，做层次聚类，并使用ggtree展示层次聚类结果 聚类用到的是平均表达量那一列 df<-data.final[,c(1,2,4)] 首先是长格式数据转换为宽格式 df1<...image.png 接下来就是在上方叠加聚类树，一样的操作 df2<-reshape2::dcast(df,features.plot~id,value.var = "Average expression...image.png 这里和论文中的<em>图</em>有些不一致，可能是<em>聚</em><em>类</em>算法的原因;ggtree有一个默认的从上到下排序，比如左侧的树现在第一个是H6,第二个是H5，如果想把H5放到第一个也是可以实现的，可以参考之前的推文
1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好...另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的选择一般是随机选择的，代码中的是在数据范围内随机选择，...形成二维数组 ## step 2: 开始聚类... print "step 2: clustering..." ...showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment) 聚类结果： 分别是2,3,4个k值情况下的 image.png image.png image.png...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.
must-known-methods-unsupervised-machine-learning 数据集 R语言内置数据集USArrests 1973年美国50个州每10万人中因袭击、谋杀和强奸而被捕的人数和居住在城市地区的人口比例 层级聚类法...```ggdendro```包对结构进行展示 安装ggdendro包并查看帮助文档 install.packages("ggdendro") help(package="ggdendro") 将层级聚类的结果转化为
6.xlsx") %>% column_to_rownames(var="Tissue") %>% t() %>% dist() %>% ape::bionj() 按行进行聚类
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
开始画图： 首先，可以看出这张图是张点图，而x轴、y轴和点的颜色分别对应数据中的tSNE_1、tSNE_2和cluster，所以用映射来实现。...修改图片细节： stat_ellipse()中增加参数，按cluster画填充 ggplot(dat,mapping = aes(x=tSNE_1, y...这次练习所get到的几个新的知识点： 画图时按照因子/数值/字符分组产生的区别 ggplot2画点图时可以使用stat_ellipse()画圆圈 坐标系微调的一些细节，更多内容参考https://blog.csdn.net
2、多图表支持，支持多种类型的图表，包括流程图、序列图、甘特图、类图、状态图和实体关系图等。 3、自动布局、Mermaid 提供了自动布局功能，可以减少手动调整图表布局的工作量。...序列图展示了两个参与者之间的交互过程，例如 Alice 和 Bob 之间的对话。...类图 (Class Diagram) classDiagram Class01 <|-- Class02: Inheritance Class03 *-- Class04: Composition...Class05 o-- Class06: Association 类图用于展示不同类之间的关系，如继承、组合和关联。...--> State3 状态图展示了对象可能处于的不同状态以及状态之间的转换。
qq图有两个作用：1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。...由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。...基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。 qq图原理是比较两组数据的累计分布函数来判断两组数据是否是服从同一分布，所以第一步我们应该做两组数据的累计分布。...所以根据qq图，我们得出结论目标数据组服从正太分布。 上面是为了说明qq图的原理以及怎么使用pyhton进行手动操作，作为数据分析领域里比较全能的Python，它当然也是有包可以直接绘制qq图。...://stats.stackexchange.com/questions/139708/qq-plot-in-python https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0
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。...本章主要涉及到的知识点有： 层次聚类 BIRCH算法 层次聚类 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法:分裂的层次聚类和凝聚的层次聚类。...image.png 图10.3単连锁图 两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离，该方式的缺陷是受噪点影响大，容易产生长条状的簇。...plt.xlim([-25, 25]) plt.title(u'Birch算法%s，耗时%.3fs' % (info, time_)) plt.grid(False) 画出原始数据的图
本文实例为大家分享了python画环形图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt...standardRedIndex - 1: colors.append('r') else: colors.append('#6CAD4F') return colors # 画环形图...更多精彩内容请点击专题： 《python图片处理操作》 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。...层次聚类怎么算 层次聚类分为自底向上和自顶向下两种，这里仅采用scikit-learn中自底向上层次聚类法。...将数据集中每一个样本都标记为不同类 计算找出其中距离最近的2个类别，合并为一类 依次合并直到最后仅剩下一个列表，即建立起一颗完整的层次树 以下为看图说话~ 感谢 Laugh’s blog借用下说明图 把所有数据全部分为不同组...将相邻最近的两组归为同一组 重复第二步，直到合并成为一个组，聚类结束 聚类过程的散点图变化一下，就是我们要的层次图 层次聚类 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster...3的聚类器 estimator = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data) print(estimator.labels
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。 根据对象归属方法，有以下两种： ⑴硬划分，也即将总体划分为不同的部分，每个对象或者变量只能归属于某一组（身份信息为0或1）。...⑶平均聚合聚类 平均聚合聚类（averageagglomerative clustering）是一类基于对象之间平均相异性或者聚类簇形心（centroid）的进行聚类的方法。...⑷最小方差聚类 Ward最小方差聚类是一种基于最小二乘法线性模型准则的聚类方法。分组的依据是使组内距离平方和（方差）最小化，由于使用了距离的平方，常常使聚类树基部过于膨胀，可取平方根再进行可视化。...聚类树 聚类树是聚类分析最常用的可视化方法。
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