如何将一组近似点聚类为单个点？ - 腾讯云开发者社区

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关于空转数据聚类的一点思考

先从早一点的文章看起，在2020年7月发表于Cell的文章Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous...图片其中空间聚类的分布大致跟形态学是近乎一致的，但是这里我们要注意空间聚类还是针对单个样本的数据分析，文章的目的在于寻找TSK所在的空间区域，那么空间聚类将空间划分了几个区域之后，这几个区域代表了不同的功能区域...文章首先对空间的数据进行了数据的整合聚类，当然，也对空间进行了去批次处理，空间数据整合聚类之后命名为niche，当然，包括空间的分子聚类和细胞聚类。...图片最后，我们可以解释为空间聚类就是生态位的问题，在2022年1月发表于杂志Cell的文章Spatial proteogenomics reveals distinct and evolutionarily...conserved hepatic macrophage niches充分说明了这一点，图片作者对空间聚类之后，针对独有的细胞类型进行聚类的数据分析，发现围绕巨噬细胞的生态位。

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【点云论文速读】点云分层聚类算法

这篇文章中，我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage（p-linkage），能够用来聚类任意维度的数据，然后高效的应用于3D非结构点云的分类中，P-linkage 聚类算法首先计算每个点的特征值...，例如计算2D点的密度和3D点的平滑度，然后使用更为具有特征性的数值来描述每个点与其最邻近点的链接关系，初始的聚类能够通过点对的链接更容易的进行，然后，聚类融合过程获得最终优化聚类结果，聚类结果能够用于其他的应用中...，基于P-Linkage聚类，我们在3D无结构点云中发明了一个高效的分割算法，其中使用点的平滑度作为特征值，对于每一个初始的聚类创立切片，然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果，所提的P-linkage...聚类和3D点云分割方法仅需要一个输入参数。...实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性，大量的实验结果在车载，机载和站式激光点云证明我们提出所提方法的鲁棒性。

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第一层次降维聚类分群最好是分辨率调大一点

GSM4711414_P5_gene_cell_exprs_table.txt.gz GSM4711415_P6_gene_cell_exprs_table.txt.gz 所以很容易读取它们，后进行降维聚类分群...所以我打开看了看代码，原来是因为第一层次降维聚类分群的时候选择了0.1的分辨率然后去命名，而不是我们常规的0.8，因为选择0.1这样的低分辨率得到的亚群少一点，这样的话手动命名并不会那么累。。。...是否具有病人异质性我的实战经验是，第一层次降维聚类分群最好是分辨率调大一点，然后根据我们给大家的基因列表背后的生物学意义去给它们亚群进行生物学命名。...然后针对不同的单细胞亚群进行细分即可，这样的单细胞转录组数据分析的标准降维聚类分群，并且进行生物学注释后的结果。可以参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释，我们演示了第一层次的分群。...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较

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聚类(二)：k-means算法（R&python）

聚类算法属于无监督的机器学习算法，即没有类别标签y，需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种，通过计算距离，将相似性高的数据分在一起。...算法流程随机选择k个点作为聚类中心，计算其他点与中心点的距离，选择距离最近的中心并归类，归类完成后计算每类的新中心点，重新计算每个点与中心点的聚类并选择距离最近的归类，重复此过程，直至中心点不再变化。...下图为从网上截取的图片，可以直观看到通过4次迭代，将点聚为3个簇（cluster）的过程。 ? R语言实现在R中实现k-means聚类，可以直接使用kmeans()函数。...颜色代表聚类后得到的结果，形状代表真实的划分，“*”为聚类中心点。如下可查看每个样本点的聚类结果： ?...当潜在簇的形状为大小相近的近似圆形，且每个簇之间聚类较明显，k-means聚类结果比较理想。

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单细胞去除聚类的离群点

最近收到学员提问，关于单细胞转录组聚类分群后可视化发现有极个别细胞是离群点，如下，想去除掉这几个少数分子，其实我指点了应该是提取坐标即可，本质上仍然是对seurat包的熟练程度罢了。...为了解释如何提取坐标，我需要使用大家都理解的数据集，然后创造出上面的聚类图。...object = sce_test, reduction = "tsne") #DimPlot(object = sce_test, reduction = "umap") # 针对PCA降维后的表达矩阵进行聚类...质量控制 step3: 表达量的标准化和归一化 step4: 去除干扰因素(多个样本整合) step5: 判断重要的基因 step6: 多种降维算法 step7: 可视化降维结果 step8: 多种聚类算法...step9: 聚类后找每个细胞亚群的标志基因进行亚群命名 step10: 继续分类如果你真的认真学了，这样的问题轻而易举就可以回答，可惜的是，知道这个课程的人寥寥无几，或者购买了也很少有人静下心来花费十几个小时听我絮叨

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FEC：用于点云分割的快速欧几里德聚类方法

这是一种新的快速欧几里德聚类（FEC）算法，该算法在现有工作中使用的聚类方案之上应用了逐点方案，该方法概念简单，且易于实现（在C++中为40行），与经典分割方法相比，实现快两个数量级速度，同时产生高质量的分割结果...基于聚类的方法。聚类算法根据元素的相似性将元素划分为类别，可应用于点云分割。...因此，K均值、均值漂移、DBSCAN和欧几里德聚类提取（EC）常被用于这项任务，尽管基于聚类的方法简单，但点云中每个点的高迭代率导致了高计算负担并降低了效率。...B.快速欧几里得聚类与EC类似，我们使用欧几里得（L2）距离度量来测量无组织点云的接近度，并将相似性分组到同一聚类中，可以描述为：算法1中描述伪代码步骤用图2所示的示例进行演示，请注意，所提出的算法使用逐点方案...使用KITTI真实点云数据集上测试了这三种方法，实践中有两种常见的分割风格，即类间分割（使用单类点云作为输入，例如汽车、建筑或树）和类内分割（使用多类点云为输入）.如表2、我们观察到，在所有配置中，与现有方法

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PCL—低层次视觉—点云分割（超体聚类）

与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割(over segmentation)，将场景点云化成很多小块，并研究每个小块之间的关系。...这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了，在图像分割中，像素聚类形成超像素，以超像素关系来理解图像已经广为研究。...点云和图像不一样，其不存在像素邻接关系。所以，超体聚类之前，必须以八叉树对点云进行划分，获得不同点团之间的邻接关系。与图像相似点云的邻接关系也有很多，如面邻接，线邻接，点邻接。其具体解释如下图： ?...基于超体聚类的点云分割，使用点邻接（蓝色）作为相邻判据。 2.超体聚类的实现步骤　举个简单的例子来体会下超体聚类，其过程和结晶类似。但不是水结晶成冰，而是盐溶液过饱和状态下的多晶核结晶。...超体聚类实际上是一种特殊的区域生长算法，和无限制的生长不同，超体聚类首先需要规律的布置区域生长“晶核”。晶核在空间中实际上是均匀分布的,并指定晶核距离（Rseed)。再指定粒子距离(Rvoxel)。

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跟牛老师一起学WEBGIS——WEBGIS实现（点聚类）

概述在地图上展示的点比较多的时候，我们通常会用聚类的方式来展示。本文讲述点聚类的展示方式。...点聚类的实现与绘制方式代码如下： /** * 在地图上聚类 * @private */ ClusterLayer.prototype...._showResult2Map(); } /** * 初始化聚类 * @param feature * @private */ ClusterLayer.prototype...._clusterData.push({ feature: feature, cluster: [] }); } /** * 展示聚类结果 * @private..._params.clusterDistance; } 上面的代码中，_clusterTest方法是聚类实现的核心，里面有一个参数clusterDistance，决定了在屏幕上聚类展示的密集程度。

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代码实战 | 用LeGO-LOAM实现BFS点云聚类和噪点剔除

他也是我们课程学员：基于LiDAR的多传感器融合SLAM：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM LeGO-LOAM的软件框架分为五个部分：分割聚类：这部分主要操作是分离出地面点云；同时，对剩下的点云进行聚类...，会发现BFS起到了在Rang Map 上的聚类，这样聚类出来的点云，要么同类簇点云，要么只是深度距离值存在明显差异的点云；然后再进一步使用角度阈值分离出在深度距离上存在明显差异的不同类点云；最后，对点云起到了一个很好的聚类分割效果...LeGO-LOAM源码实现地表点云聚类分割点云分割的主要流程是先进行地面提取(在上一篇文章中已进行说明)，然后对剩下的点云进行分割聚类，最后拿分割好的点云进一步进行特征提取。...如下图所是：图4 点云聚类分割效果图上图(a) 是原始点云，图(b)是经过聚类分割后的点云，红色的点表示地面点，剩下的点是分割后的点云。下面对照官方代码详细说明这个过程是如何实现的。...row, col] 为中心，进行BFS(广度优先搜索)，在BFS的基础之上进行角度对比以进一步判断两点是否为同类点。

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基于曲率的体素聚类的三维激光雷达点云实时鲁棒分割方法

尽管其重要性，但现有的方法不能同时满足速度和精度；特别是，在3D视觉领域中执行分割的方法速度太慢，无法在实时处理中使用，在本文中，我们提出了曲率体素聚类（CVC），这是一种利用激光雷达优化的曲率体素快速准确地分割三维激光雷达点云的方法...，CVC通过考虑三维激光雷达点云聚类的三个重要方面来实现精细识别：距离传感器的距离、方向分辨率和点云的稀有性，CVC通过使用哈希表管理曲率体素，成功地提供了实时性能，特别是CVC在稀疏的3D点云上运行良好表现...主要贡献本文提出了基于曲率的体素聚类（CVC）方法，这是一种快速而准确的3D激光雷达点云分割方法。...2）弯曲体素聚类（CVC）：一种使用曲率体素的新分割算法。提出了一种基于曲率体素的三维激光雷达数据快速准确分割方法CVC。...在最后一步4中，我们将相邻点组合成一个簇。请注意，附近的点被分组为不同颜色的簇。

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论文笔记13 -- （层次聚类）Performance guarantees for hierarchical clustering

为了更具建设性地重新阐述这一点，必须始终存在一个层次聚类，其中对于每个k，产生的k聚类（分组为k个类）在一些合理的成本函数下接近最优k聚类吗？...正如我们已经看到的，很有可能通过合并最优k+1聚类的类不能获得最优的基于cost的k聚类。它们能被如此远的移除以至于它们甚至不能近似地协调成一个层次结构吗？...它基于一组点的最远的第一次遍历，由Gonzalez[7]，用于密切相关的k中心问题的近似算法。他使用这种遍历进行聚类是巧妙的，事实上，对于他的结果，只需粗略检查其属性就可以了。...我们的主要贡献是演示一种简单而优雅的方法，即使用遍历找到的信息来创建层次聚类。我们的算法还有一个随机变量，具有更严格的近似常数。...在单链（single- linkage）聚类中，两个类之间的距离是它们最近的一对点之间的距离。

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ICCV2023论文精读：用于三维分析的基于聚类的点云表示学习

其次，它对大规模点云训练很高效。为避免对海量点数据进行时间消耗的聚类，作者选择Sinkhorn-Knopp算法，它使用快速的矩阵向量运算求解聚类分配。...为此，我们在点嵌入空间 \phi 上执行类内聚类。因此，属于类c的训练点，即 P_{c}={p_{n}|l_{n}=c} ，被划分为M个子类，可以直观地表示为相应的聚类中心。...等分约束有助于避免所有点样本被分配到单个聚类的退化解。...由于迭代网络训练导致的点表示漂移，在每个训练批次后重新计算聚类分配将是非常花费资源的过程。为避免这样计算代价高昂的离线聚类分配过程，我们将运输多面体限制在小批量内，通过动量近似聚类中心Q _{c} 。...对于基于聚类的记忆库，我们从每个场景为每个聚类采样10个点特征，并存储所有训练点云{P _{k} } _{k} 的所有采样特征。

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使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分

任务需求：现有140w个某地区的ip和经纬度的对应表，根据每个ip的/24块进行初步划分，再在每个区域越100-200个点进行细致聚类划分由于k值未知，采用密度的Mean Shift聚类方式。...步骤从N个点随机选取K个点作为质心对剩余的每个点测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类重新计算已经得到的各个类的质心迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束优点... plt.show() 运行截图如下： image.png image.png 其中第一部分是每一个点在聚类之后所属的类的标识，可以看出最高有7,说明该集合最多聚集了8个类，显示的数值为5则是聚类中类数目大于...关于项目最后 140w个经纬数据，按照ip/24分类，分出19660个24块，对每一个24块聚类，将分类结果和游离点标记，重新写回数据库，项目完结。总计运算时间约半小时。...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 Related posts: 机器学习-聚类算法

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五种聚类方法_聚类分析是一种降维方法吗

聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。...基于这些分类的点，我们通过求取每一组中所有向量的均值，重复计算每一组的中心点。重复上述步骤，直到每一组的中心点不再发生变化或者变化不大为止。...然后在后处理（相对‘预处理’来说的）阶段对这些候选窗口进行滤波以消除近似重复，形成最终的中心点集及其相应的组。...请查看下面的图片： Mean-Shift聚类用于单个滑动窗口为了解释平均偏移，我们将考虑像上图那样的二维空间中的一组点。我们从以C点（随机选择）为中心并以半径r为核心的圆滑动窗口开始。...自下而上算法首先将每个数据点视为单个群集，然后连续合并（或聚合）成对的群集，直到所有群集合并成包含所有数据点的单个群集。自下而上的层次聚类因此被称为分层凝聚聚类或HAC。

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数据科学家们必须知道的 5 种聚类算法

聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。...每一个数据点，是通过计算该点与每一组中的点之间的距离，来进行分类的，然后将该点归类到距离中心最近的组。基于这些分类的点，我们通过求取每一组中所有向量的均值，重复计算每一组的中心点。...然后在后处理（相对‘预处理’来说的）阶段对这些候选窗口进行滤波以消除近似重复，形成最终的中心点集及其相应的组。请查看下面的图片： ?...Mean-Shift 聚类用于单个滑动窗口为了解释平均偏移，我们将考虑像上图那样的二维空间中的一组点。我们从以 C 点（随机选择）为中心并以半径 r 为核心的圆滑动窗口开始。...五、凝聚层次聚类分层聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上算法首先将每个数据点视为单个群集，然后连续合并（或聚合）成对的群集，直到所有群集合并成包含所有数据点的单个群集。

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TPAMI 2024 | 像素就是你所需要的一切：用于显着目标检测的对抗性时空集成主动学习

我们的目标是找到一个集合来最小化任何点到其最近聚类中心的最大距离，这是一个 NP-hard 问题：为了解决这个问题，我们引入了一个贪心近似算法（见算法 2）来找到像素，使其最大化。...首先，我们需要获得最优解的粗略近似。其次，我们使用这个最优解来限制所有数据点的最坏情况影响。这里，为了简单起见，我们以k均值聚类为例。...对于k均值聚类，一个(α, β)-双标准近似是一组βk个中心B，使得：其中OPT是最优解。这里，我们利用D2-采样[68]来选择聚类中心（见算法 3）。...考虑一个集合X ⊂ Rd，其基数为n，其中µX (x) = 1/n，设B ⊂ Rd是关于最优k-聚类的(α, β)-双标准近似，使用平方欧几里得距离。...引理 1引入了敏感性σ(x)，这有助于量化每个数据点x对整体聚类过程的影响。这在理解某些点如何在聚类中产生不成比例的影响时至关重要，特别是在点分布不均匀或存在异常值的情况下。

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Azure Machine Learning 上如何选择合适的机器学习算法

此类别包括以下模块：单类支持向量机、基于 PCA 的异常检测。分类分类算法用于预测单个数据实例的类或类别。例如，电子邮件筛选器使用二元分类来确定某封电子邮件是否为垃圾邮件。有两种形式的分类任务。...、一对多多类、双类平均感知器、双类贝叶斯点机、双类提升决策树、双类决策林、双类决策森林、双类逻辑回归、双类神经网络、双类支持向量机、双类局部深层支持向量机。...聚类聚类算法可以基于一组特征学习了解如何将一组项分组在一起。例如，聚类通常在文本分析中使用，以便将包含常见单词的文本片段分组在一起。...可以使用聚类通过找出最接近的数据点，然后确定每种组合的质心或中心点，来分组未标记的数据。训练算法后，可以使用它来预测数据实例所属的聚类。...类别 Modules References.Machine Learning.Initialize Model.Clustering 包括模块：K 平均值聚类回归回归算法是学习预测单个数据实例的实际函数字的算法

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R语言绘图练习——ggplot2画tSNE的聚类点图（带圈带阴影）

咱们生信技能树马拉松课程七月份学习班正在火热进行中，统计可视化知识点授课结束后照例给大家布置一些作业！...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。...最后再对图片进行一些微调：点的大小、圆圈实线改虚线、圆圈线的粗细、坐标轴的出戏以及主题等等。...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

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scRNA分析| 和SCI学定制化聚类点图（Dotplot ），含二行代码出图方式

（1）Seurat优化点的颜色，大小，主题，翻转等（2）complexheatmap 自定义聚类点图（3）scCustomize 一键式得到聚类点图一载入R包，数据仍然使用之前注释过的sce.anno.RData...+ #legend scale_color_gradientn(colours = c('#330066','#336699','#66CC66','#FFCC33')) #颜色三 “定制” 聚类点图...row_names_gp = gpar(fontsize = 3), #row_km = 4, border = "black") 这里可以设置km参数，设置后根据k值聚类为几簇...前面在scRNA分析 | 定制美化FeaturePlot 图，你需要的都在这也提到了scCustomize包优化的方便，这里也可以很快得到聚类点图。...', '#DCC1DD', '#CCE0F5', '#CCC9E6', '#625D9E', '#68A180', '#3A6963', '#968175' ) ###聚类点图

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