1.原理的区别 主要区别在于，非加权组平均法（UPGMA）是基于平均链接方法的聚集层次聚类方法，而邻接法（NJ）是基于最小演化准则的迭代聚类法。 UPGMA的假定条件是：在进化过程中，每一世系发生趋异的次数相同，即核苷酸或氨基酸的替换速率是均等且恒定的。 UPGMA生成有根树，而NJ生成无根树。由于 ...
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2021-03-06 14:32:23
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样 ...
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2021-01-20 11:55:49
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转录组紧紧围绕基因表达量和功能分析两部分，结合生物学问题来进行数据分析。 高表达基因已经研究比较透彻，应该更多关注中低表达基因。 层次聚类的妙用： -- 全部基因——>（差异分析）——>根据趋势挑选部分特异性基因——>功能分析； -- 功能大类聚类——>根据趋势挑选部分特异性功能——>功能小类聚类； ...
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2020-07-19 16:14:49
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介绍一种对热图（heatmap)和树状图（dendrogram）添加注释信息条（side bar)的方法。 ...
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2020-04-19 22:06:22
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聚类 数据是么有标签的，属于无监督学习 hierarchical clustering 层次聚类法 linkage:聚合距离函数 fcluster：层次聚类函数 使用scipy包中的函数 kmeans 均值聚类 使用vq函数将样本数据中的每个样本点分配给一个中心点，形成n个聚类 "vq" white ...
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2020-03-03 12:39:48
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目录 K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较 层次聚类(BIRCH)算法参数比较 DBSCAN算法 一、K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较 1 2 3 4 5 6 7 ... ...
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2020-02-24 00:51:18
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目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习（无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类）。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性... ...
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2020-02-24 00:03:55
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线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结 目录 背景 简述 内容详解 密度聚类 层次聚类 模型效果判断 附件：手写推导过程练习 一、线性回归函数定义 二、线性回归的模型函数和损失函数由来 原因：中心极限定理 实际问题中，很多随机现象可以看做众多因素的独立影... ...
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2020-02-23 22:00:31
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Anaconda详细安装及使用教程（带图文）原创代码帮 最后发布于2018-08-15 17:48:52 阅读数 440437 收藏展开Anacond的介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，A ...
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2020-02-15 18:19:37
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1. 概述 系统聚类法也称为多层次聚类法，分类的单位由高到低呈树状结构，且所处的位置越低其包含的样本点就越少，共同特征越多。这种方法适合于数据量较小的情况，当数据量较大时系统聚类法的速度较慢。 2. 算法核心思想 其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的两个或若干个样品（即距离最小的群品）首 ...
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2020-02-06 13:04:45
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