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
可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3,5个指标支持聚类数为2,所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.
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。
k-medoids是另一种聚类算法,可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似,除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中,我们将研究k-medoids聚类。
如果不对数据进行scale处理,本身数值大的基因对主成分的贡献会大。如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献,则应SCALE,以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果,因为定标后变量之间的权重就是变得相同。如果我们的变量中有噪音的话,我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同,但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下,我们就不必做定标。
数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans/Wine.csv
k均值聚类是一种比较常用的聚类方法,R语言里做k均值聚类比较常用的函数是kmeans(),需要输入3个参数,第一个是聚类用到的数据,第二个是你想将数据聚成几类k,第三个参数是nstarthttps://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/
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。
主成分分析法是很常用的一种数据降维方法[1]。该方法可以减少数据的维数,并保持对方差贡献最大的特征,相当于保留低阶主成分,忽略高阶主成分。
机器学习算法可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签),但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集(数据不是预分配好的),目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间,每次预测都有一定形式的反馈,但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下,也是我们后续学习的课程目录的主要内容:
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:
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
factoextra是一个R软件包,可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出,其中包括: 主成分分析(PCA),用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续(即定量)多变量数据中包含的信息。 对应分析(CA),它是适用于分析由两个定性变量(或分类数据)形成的大型列联表的主成分分析的扩展。 多重对应分析(MCA),它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。 多因素分析(MFA)专用于数据集,其中变量按组(定性和/或定量变量)组织。 分层多因素分析(HMFA):在数据组织为分
一般来说,类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了,如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢 ? 很遗憾,上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数,选择一个最合适的数目。 下面介绍不同的方法,帮助我们在K-means,PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目,这些方法包括直接方法和统计检验方法。 直接方法 设置一些适合的划分标准,比如elbow和average silhouette法 统计检验方法 就是常用的假设
在视觉性方面,人类普遍能够感知的是二维和三维空间。对于高维数据的可视化是将高维数据投影到二维或三维空间,去掉冗余属性,同时保留高维空间的数据和特征。说白了,高维数据的可视化就是使用降维度方法,主要分成线性和非线性两大类,关于非线性的非度量多维尺度分析NMDS见往期文章非度量多维尺度分析(NMDS),关于线性的PCA方法,见往期文章PCA做图最佳搭档-ggbiplot,本文主要针对迷弥小粉丝关于绘制线性PCA图数据处理过程遇到的问题进行记录。
网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改,今天为大家介绍更好用的R包,在之前聚类分析中也经常用到:factoextra和factoMineR,关于主成分分析的可视化,大家比较常见的可能是ggbiplot,这几个R包都挺不错,大家可以比较下。
观察仔细的小伙伴可能发现,在上面这张图里面有三个点比其他点要大一些,其实这三个点是三个组的中心点。那么我们怎么去除各组的中心点呢?其实只需要修改mean.poin这个参数就可以了
今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法,K均值算法。 K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms library(factoextra) # clustering algorithms & visualization # 数据准备 df <- USArrests # 数据缺失值处理 df <- na.omit(df) # 删除含有缺失值的样本
一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下,更多见博客),今天就用数据来实际操练一下。
这个图来自链接 http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/
今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra,很多SCI文章中都用到了这个R包。换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。
主要讲了如何展示样本的主成分分析结果,即样本在新的空间中的分布情况,便于查看样本分群的结果。
fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数,具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。
Rplot_FVIZ.png可以很明显的看到,第一个主成分就把我们的NSCLC和SCLC区分的还不错 更多完整的PCA教程看群主之前的推文:
原文链接:http://tecdat.cn/?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
PCA是为了更好地展示多维数据,通过线性转化,展示保留最多信息的主成分;将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的;
PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用广泛的数据降维算法。详细的概念可以参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/37777074 一般将多个样本降维就可以得到二维的分布,相似的样本成为一群,但有时候我们想知道哪些特征导致了这样的分群。 这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的特征: 用R实现PCA有多个方法: prcomp() and princomp() [built-in R stats package], PCA() [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package]
PCA是一种无参数的数据降维方法,常用的机器学习算法一种,这篇文章主要从PCA应用于解释两个方面介绍。关于PCA原理,详情这里
降维方法分线性降维和非线性降维两大类,其中线性降维包括主成分分析PCA,多为尺度分析MDS,非矩阵分解NMF等;非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套,tSNE等。
PCA分析和可视化常用的是FactoMineR和factoextra的组合,分析和出图都很方便,比如将iris数据集的四个参数降维(示例使用):
在require()函数中,如果直接传递包的名称作为参数,不需要加引号;如果包的名称以字符串形式存储在变量中,则需要使用character.only = TRUE来指定这个变量是一个字符串
三周合计15天的数据挖掘授课学员一点一滴整理的授课知识点笔记哦,还有互动练习题哈,欢迎大家点击文末的阅读原文去关注我们学员的公众号哦!
获得探针ID与序列——> //读取gtf文件
上次我们说到把代谢基因做差异分析,由于TCGA中上传整理的并不是严格的tumor-normal实验设计,我们前期一直探索的LAML数据,就是没有normal样本的,那么就得选取别的分组做差异分析。而在差异分析前不能忘记的就是——再次强调表达量矩阵分析一定要三张图,根据老师的要求先尝试质控三张图的pca图,我们最关心的生存结局,在这个时候就是没有显著差异的——这时我们会很自然地想到用其他临床特征来分组。
随着我国经济的快速发展,上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素,并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究,帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行了因子分析与聚类分析。
箱型图不显示原始数据点,而是采用样本数据,根据四分位数用盒和线来显示值的范围。此外,它们用星号显示落在箱须之外的离群值
**Z值(z-score)**又称标准数,能够将不同量级的数据转化为相同量级,实现标准化。
数据挖掘3 sunqi 2020/7/11 概述 对下载好的基因初步分析,进行PCA分析和热图绘制 PCA 绘制 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load(file = 'step1-output.Rdata') table(group_list) ## group_list ## Control Vemurafenib ## 3 3 # 查看数据 dat[1:4,1:4] ## GSM
有时eSet里面有两个对象,可以到网页看一下,可能是因为测了两种芯片,我们分开分析就好。
异常值是偏离数据集中大多数样本点的数据点。出现异常值的原因有很多,例如自然偏差、欺诈活动、人为或系统错误。不过,在我们进行任何统计分析或训练机器学习模型之前,对数据检测和识别异常值都是必不可少的,这个预处理的过程会影响最后的效果。
机器学习可以分为两个主要领域:有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法,利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集:
github代码在:https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/archive/master.zip
R中的做主成分分析(PCA)有很多函数,如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数,要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数(绘图可以搭配factoextra包)。
#与原文存在差异的原因是原文mRNA-seq要对注释gtf文件对进行过滤甲基化区域和polyA尾以及原文用的hg19 74gtf 本文用的hg38.
曼哈顿图(manhattan plot),是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。
BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)是一种用于大规模数据集上的层次聚类算法。该算法于1996年首次提出,目的是在不牺牲聚类质量的前提下,减少大数据聚类问题的计算复杂性。
它起初是为了解决他们课题组自己的tRNA相关转录组测序表达量矩阵的归一化标准化问题,之前的文章是Quantitative tRNA-sequencing uncovers metazoan tissue-specific tRNA regulation. Nat Commun. 2020 Aug 14;11(1):4104. doi: 10.1038/s41467-020-17879-x. 对应的数据集是GSE141436. 是一个tRNA expression dataset ,里面有 21 different samples from seven mouse tissues ,这样的矩阵确实是超出了我的能力范围:
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