开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何用每个组的顶点列表和R的边列表绘制重叠聚类？

重叠聚类是一种将数据点划分为多个聚类，并允许数据点同时属于多个聚类的方法。要用每个组的顶点列表和R的边列表绘制重叠聚类，可以按照以下步骤进行：

准备数据：将每个数据点的特征表示为顶点列表，并将数据点之间的关系表示为边列表。顶点列表应该包含所有的数据点，边列表应该包含每对相关的数据点以及它们之间的权重或相似度。
构建图表示：使用顶点列表和边列表构建一个图表示。图中的顶点对应于数据点，边对应于数据点之间的关系。根据边的权重或相似度，可以使用不同类型的图，如加权图或无向图。
选择重叠聚类算法：根据任务需求选择适当的重叠聚类算法。常见的重叠聚类算法包括Louvain算法、谱聚类算法、GN算法等。这些算法可以根据图中的节点之间的连接性和相似度，将节点划分为多个聚类。
执行重叠聚类算法：使用选择的重叠聚类算法对构建的图进行聚类分析。算法将根据节点之间的连接性和相似度，将节点划分为多个聚类，并允许节点同时属于多个聚类。聚类结果可以表示为每个数据点所属的聚类标签。
可视化聚类结果：根据聚类结果，可以使用可视化工具将数据点和它们的聚类关系可视化出来。常见的可视化方法包括绘制节点和边的图形表示，并根据聚类结果对节点进行着色或分组。

总结：

重叠聚类是一种将数据点划分为多个聚类并允许数据点同时属于多个聚类的方法。使用顶点列表和边列表构建图表示，选择适当的重叠聚类算法执行聚类分析，并使用可视化工具将聚类结果可视化出来。腾讯云提供了多个与图计算和数据分析相关的产品和服务，例如云原生数据库TDSQL、腾讯云图数据库TGDB等，可以根据具体需求选择适当的产品进行支持。

参考链接：

腾讯云图数据库TGDB产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tgdb
腾讯云云原生数据库TDSQL产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

比如说，聚类内平方和（Within-Cluster Sum-of-Squares）可以测量每个聚类内的方差。聚类越好，整体 WCSS 就越低。...用 R 语言 3.3.3 版中的 igraph 绘制的图这些顶点的颜色表示了它们的团体关系，大小是根据它们的中心度（centrality）确定的。可以看到谷歌和 Twitter 是最中心的吧？...每行和每列的交点处的值表示对应的顶点对之间是否存在边。比如说，在 Medium 和 Twitter 之间有一条边，所以它们的行列交点是 1。...类似地，将每个顶点的 degree 除以 2，则能得到边的数量，也称为链接（link），用 L 表示。行/列的数量即是该网络中顶点的数量，称为节点（node），用 N 表示。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。

1.1K7 0

机器理解大数据的秘密：聚类算法深度详解

比如说，聚类内平方和（Within-Cluster Sum-of-Squares）可以测量每个聚类内的方差。聚类越好，整体 WCSS 就越低。...下面是该网络的邻接矩阵（adjacency matrix）：每行和每列的交点处的值表示对应的顶点对之间是否存在边。...类似地，将每个顶点的 degree 除以 2，则能得到边的数量，也称为链接（link），用 L 表示。行/列的数量即是该网络中顶点的数量，称为节点（node），用 N 表示。...k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree——可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。...当我们将括号中的项与克罗内克 δ 函数相乘时，我们发现对于嵌套求和 Σ，当有大量「意外的（unexpected）」连接顶点的边被分配给同一个聚类时，其结果是最高的。

1.1K10 0

通过局部聚集自适应的解开小世界网络的纠结

局部聚类系数被定义为一个顶点v的封闭三元组的百分比 ? λ(v)是顶点v涉及的闭合三元组(三角形)的数目。...当删除的边被包含在图中每个顶点的三角形中时，就会给出这样的情况(例如，算法1的例子)。...为了计算一个图的聚类系数,我们只需要知道每个顶点的三角形数量,时间复杂度为O(α(G)m),α(G)是图的荫度,或是图g所需的能覆盖所有的边的最小生成森林。...当主干结构和聚类系数计算考虑到图的所有顶点时，在计算phi值时则会忽略一个缺失宿舍值的顶点。因此，大量缺失的值可能会将phi值作为评估准则。...根据这些建议，一个图形聚类(或社区检测)方法应该关注于强大的、可能是重叠的社区，以及一组参与者，它们在那里，但不是这些强大社区的一部分。

1.1K1 0

tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（二）

重叠统计量和测试（Overlap statistics and tests）计算给定的重叠矩阵中的值的OZ-scores(“重叠Z分数”)，即对于每个值，计算离矩阵平均值的标准偏差数。...①例：计算在两个或两个以上的人中发现的氨基酸CDR3序列和V基因的共享库，并从输入列表中的每个数据框中返回此类克隆型的Read.count列。...CDR3长度和读数分布图 vis.count.len绘制CDR3核苷酸序列长度图，vis.number.count绘制counts直方图。输入数据数据框或数据列表。...d) 七、突变网络突变网络(或突变图)是一个图，顶点代表核苷酸或框内氨基酸序列（框外氨基酸序列在创建突变网络的时候会被过滤掉），边代表用hamming距离连接(parameter .method =...”) （5）进行组库的比较(Jaccard指数、Morisita重叠指数、Horn’s指数、Tversky指数、重叠系数) （6）V基因和J基因usage和分析(PCA, Shannon Entropy

3K3 0

OpenOrd-面向大规模图布局的开源算法-研读

在每个层次上，顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。分组的顶点会被重新绘制，上述过程不断重复。...事实上，节点聚类和空白都可以通过忽略或切割长边来控制。...我们的聚类算法是基于一个平均链接聚类agglomerative模型，在此模型中，我们使用两点之间的边权值和两点之间的距离来产生顶点的聚簇。距离是由我们的力-导向布局算法从图的布局中获取的。...获取其余的粗化图是使用相同的过程完成的。我们的聚类算法的第一步是用我们的力导向布局算法加之最大化的边切割来绘制G0。...我们使用的算法是一种平均链接层次hierarchical聚类的形式33,34。在这个算法中，每个顶点最初被分配给一个特定unique的聚簇。

3.5K1 0

机器理解大数据秘密：聚类算法深度剖析

比如说，聚类内平方和（Within-Cluster Sum-of-Squares）可以测量每个聚类内的方差。聚类越好，整体 WCSS 就越低。...用 R 语言 3.3.3 版中的 igraph 绘制的图这些顶点的颜色表示了它们的团体关系，大小是根据它们的中心度（centrality）确定的。可以看到谷歌和 Twitter 是最中心的吧？...类似地，将每个顶点的 degree 除以 2，则能得到边的数量，也称为链接（link），用 L 表示。行/列的数量即是该网络中顶点的数量，称为节点（node），用 N 表示。...k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree——可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。...当我们将括号中的项与克罗内克 δ 函数相乘时，我们发现对于嵌套求和 Σ，当有大量「意外的（unexpected）」连接顶点的边被分配给同一个聚类时，其结果是最高的。

1.1K4 0

数据科学家必须了解的六大聚类算法：带你发现数据之美

目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。...聚类中心朝最大点密度聚集的事实也是非常令人满意的，因为理解和适应自然数据驱动的意义是非常直观的。它的缺点是窗口大小/半径「r」的选择可能是不重要的。...使用 GMMs 的 EM 聚类我们首先选择簇的数量（如 K-Means 所做的），并随机初始化每个簇的高斯分布参数。也可以通过快速查看数据来尝试为初始参数提供一个好的猜测。...其中 L 代表网络中边的数量，k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree，它可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。

1.4K11 0

【深度学习】六大聚类算法快速了解

目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。...我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。...聚类中心朝最大点密度聚集的事实也是非常令人满意的，因为理解和适应自然数据驱动的意义是非常直观的。它的缺点是窗口大小/半径「r」的选择可能是不重要的。...如下图所示：模块性可以使用以下公式进行计算：其中 L 代表网络中边的数量，k_i 和 k_j 是指每个顶点的 degree，它可以通过将每一行和每一列的项加起来而得到。...两者相乘再除以 2L 表示当该网络是随机分配的时候顶点 i 和 j 之间的预期边数。整体而言，括号中的项表示了该网络的真实结构和随机组合时的预期结构之间的差。

5681 0

人类大脑皮层折叠的遗传结构

(C)脑沟深度的10个最显著的基因功能通路，如y轴所示，x轴上表示三个指标的−log10(P值)。(D)每个指标的基因表达随时间的变化。灰色阴影表示95%的置信区间。...首先，我们选择一个通过全基因组显著性阈值5×10−8的SNPs子集，并使用PLINK在连锁不平衡(LD)r2=0.6处执行聚类程序，以确定显著的SNPs列表。...其次，我们在LD r2=0.1阈值下的确定显著的SNPs列表，以识别先导SNPs。第三，我们查询了LD的 r2=0.1或更高值的所有候选SNP的参考面板。...此外，对于每个先导SNP，其对应的基因组位点被定义为先导SNP染色体的一个相邻区域，包含r2=0.1或更高版本的LD中带有先导SNP的所有候选SNP。...此外，我们还根据Enhancing Neuroimaging Genetics联盟使用的定义进行了聚类，以便与以前的成像GWAS研究进行比较。

5613 0

使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。...从特征之间的相关矩阵中绘制一个图表，显示可能相似的特征组，然后将研究谱聚类如何在这个数据集中工作。...下一步就是要证明拉普拉斯特征映射误差F和E之间的相似性。对于特征(上面定义的V集)的给定划分(聚类)，定义一个矩阵Z，其形状为(D, m)。该矩阵的列表示簇的元素。...聚类步骤取拉普拉斯算子的前 7 个特征向量来构造 Z，并采用分层聚类方法寻找Z行内的聚类。我们检查树图，决定设置n_cluster = 6。这些特征簇是: 这6个组都有有意义的解释。...该方法可以说的确成功地找到了邻接图的分组总结本文中我们绘制了特征的邻接图，展示了如何通过拉普拉斯矩阵的行发现特征之间的公共相关性，并进行聚类。

1K2 0

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）

所有的类Pregel系统采用的几乎都是这种计算和通信模式。拉取模式通常将顶点分为主副本和镜像副本，通信发生在每个顶点的两类副本之间而非每条边连接的两个顶点之间。...从一顶点出发，可能不能到达所有其它的顶点，如：非连通图；也有可能会陷入死循环，如：存在回路的图一般情况下，可以为每个顶点保留一个标志位 (mark bit)：算法开始时，所有顶点的标志位置零...三角计数计算图中由节点组成的三角形的数量，要求任意两个节点间有边（关系）连接。聚类系数算法的目标是测量一个组的聚类紧密程度。该算法计算网络中三角形的数量，与可能的关系的比率。...聚类系数为 1 表示这个组内任意两个节点之间有边相连。...下图是三三角计数聚类系数计算示意图：全局聚类系数是局部聚类系数的归一化求和。当需要计算一个组的稳定性或者聚类系数时，我们可以使用三角计数。

1.9K1 0

Cytoscape插件3：Enrichment Map(2)

材料和方法 1.微阵列数据分析所有的微阵列表达数据下载与GEO数据库。Raw.CEL文件用bioconductor的affy包进行RMA。...5.EM:重叠检测和网络可视化基因集定义和富集列表文件在cytoscape插件EM中加载，并且通过显著性进行过滤，用户可以自行设置p-value和FDR阈值。...image.png 当等级聚类组织的基因集集合（如GO）被分析时，CO更有优势。Parent-child重叠产生最大的得分，这意味着所有的等级关系都会在网络中呈现。...OC或JC定义了边的权重。 6 EM：应用 EM作为一个java插件免费在cytoscape网络中可视化和分析。插件和代码也是免费的。这个插件可以读取两种类型的输入格式，GSEA专有的和一般的。...Case2中使用的热图可视化，可以对任何选定的基因集使用。任何用户选择的基因集和基因集集合都可以被上传并执行query set post-analysis，就像在case3中描述的。

1.6K3 0

关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）系列【一】

所有的类Pregel系统采用的几乎都是这种计算和通信模式。拉取模式通常将顶点分为主副本和镜像副本，通信发生在每个顶点的两类副本之间而非每条边连接的两个顶点之间。...从一顶点出发，可能不能到达所有其它的顶点，如：非连通图；也有可能会陷入死循环，如：存在回路的图一般情况下，可以为每个顶点保留一个标志位 (mark bit)：算法开始时，所有顶点的标志位置零...三角计数计算图中由节点组成的三角形的数量，要求任意两个节点间有边（关系）连接。聚类系数算法的目标是测量一个组的聚类紧密程度。该算法计算网络中三角形的数量，与可能的关系的比率。...聚类系数为 1 表示这个组内任意两个节点之间有边相连。...下图是三三角计数聚类系数计算示意图：图片全局聚类系数是局部聚类系数的归一化求和。当需要计算一个组的稳定性或者聚类系数时，我们可以使用三角计数。

8074 0

用R语言作社群关系分析

上面的社交网络图中大部分顶点重叠在一起，根本不能看出社交网络中顶点之间的连接关系。下面需要对顶点和边的格式做调整。...3.对顶点和边的格式做调整设置vertex.size来调整顶点大小，设置vertex.color来改变显示颜色。...下图是walktrap算法，step=10的情况下得出的结果。原本的2个社区网络被分为66类。把两个大社区分成了一类，把两大社区重叠的部分分成了很多类。显然这不是我们所希望看到的分类结果。...社交网络图是近年来展示复杂网络的一种直观的方式。利用社区发现算法对复杂网络进行聚类，可以挖掘出复杂网络包含的深层意义。例如，发现公司组织架构的相关性，利用群体相似性进行“猜你喜欢”的推荐活动。...directed=F,vertices=community[,1]) map=rep(0,length(label))#产生一个全零向量 color=rep("",length(label))#存放每个顶点的颜色

2.4K8 0

可视化算法VxOrd论文研读

一个抽象的，边缘加权的图，G=（V，E），是用一个节点列表和它们的相似点生成的，其中顶点V对应于数据对象，相似点对应于加权边，E，有大量的文献用于图形绘制和布局算法11-19 Fruchterman和Reingold...Ki(x,y) = 一个顶点在一个特定的x，y位置的能量 ni = 连接到顶点i的边数 wi,j = 顶点i与顶点j连接的顶点之间的边权值。...我们的实现：使用一个半径为r的圆和一个在圆的中心能量达到峰值的函数，同时从圆的中心向外的距离能量下降。总密度场是该区域每个顶点的贡献之和。...图9.有不同的随机初始条件的序列的布局结果 ? 图10.演示了增加边噪声对聚类的稳定性 ?...这些信息很容易获得，我们相信它应该是基于聚类的每个分析的一部分。结论理解和使用稳定性是这里提出的重要主题。

6741 0

圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

GraphLayout 试图找到满足输入邻接图的安排。实现是实验性的。第一个例子我们将首先创建一组不同大小的圆，然后找到可以用 ggplot 显示的非重叠排列。...as <- reta(rcs ,5) * maxaa 接下来，我们尝试找到一个不重叠的排列，允许圆圈占据边界正方形的任何部分。返回值是一个包含布局元素和执行迭代次数的列表。...切线图和结果堆积 GraphLayout 实现了算法的基本版本。下面的例子产生一个类似于上图的布局： ## 切线列表。矢量元素是圆 ID。...##每个向量的第一个元素是一个内圆 ## 和随后的元素是它的邻居。 ## 外圆半径。...## circleGraphLayout ## 获取圆顶点的数据 LayotVtics(laout,xyizcs = 2:4, dl = 1) ## 绘制带有 ID 注释的圆圈。

3.6K3 0

networkx是什么

图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。...边和顶点都可以有自定义的属性，属性称作边和顶点的数据，每一个属性都是一个Key:Value对。...一是因为这只是一个空对象，并没有具体实际的数据（有点类似C#中类的概念）；二是因为Networkx库设计的初衷也并非为了绘制网络图，创建了对象后不会自动绘制其图像，通常需要借助matplotlib库加以实现...同时设置边得属性 ##边的权重weight是非常有用和常用的属性，因此，networkx模块内置以一个函数，专门用于在添加边时设置边的权重，该函数的参数是三元组，前两个字段是顶点的ID属性，用于标识一个边...；对于有向图，顶点的图分为入度和出度，朝向顶点的边称作入度；背向顶点的边称作出度。

4.8K6 0

2018 升级版Jaspar数据库

R包ggseqlogo 绘制seq logo图和Seq logo 在线绘制工具—Weblogo介绍了如何用R脚本和在线工具绘制seq logo图，用于展现转录因子或修饰酶等结合序列的偏好性。...引入316个物种的TF flexible models (TFFMs), 对每个物种和物种内TF家族的结合PFM进行相似性聚类。...界面介绍如下是Jaspar主页面，左边是工具栏；中间显示的是数据库中收录的六大类生物，可点击查看每个大类中收集的数据总量；右侧是用户使用导航，第一次使用的用户可以点击JASPAR interactive...在基因组范围的结合位点，可点击下载）、外部链接、版本信息、ChIP-seq centrality、TFFM和其它信息。...聚类结果以径向树的形式展示，可以点击每个logo图做进一步研究。 ?

1.9K2 0

图神经网络 | BrainGNN: 用于功能磁共振成像分析的可解释性脑图神经网络

通过将感兴趣的大脑区域（ROI）定义为顶点，将ROI之间的功能连接性定义为边，将fMRI时间序列定义为成对相关性，文章把大脑建模为图作为输入，然后输出预测结果和解释结果。...BrainGNN由Ra-GNN和R-pool块组成。它以图为输入，并输出图级预测。考虑到脑图的特殊性质，研究人员设计了新的脑ROI感知图卷积层（Ra-GNN），它利用了fMRI的拓扑和功能信息。...然后，通过聚合节点自己的嵌入及其邻居的嵌入，将更新的表示分配给图上的每个节点。(c)显示R-pool如何选择要保留的节点。首先，将所有节点的表示投影到可学习的向量上。...Ra-GNN层中的节点聚类模式研究人员根据Ra-GNN第一层的核参数嵌入图像(在Eq.(3)中学习)对所有ROI进行聚类，分别在下图a和图b中显示了Biopoint和HCP数据的节点聚类结果。...从Ra-GNN层的θ1参数学习ROI聚类，不同的颜色代表不同的社区研究人员同时使用t-SNE来可视化下图a中每个社区ASD的原始节点特征，以及下图b中第一个Ra-GNN层所嵌入的潜在空间。

1.7K2 0

OpenCV Subdiv2D 平面细分

平面细分(Subdiv2D)是OpenCV中一个强大的类，用于在平面上进行细分操作，并提供了一系列函数来管理和操作这些三角形。...在本文中，我们将详细介绍Subdiv2D类的使用方法，并提供相关的源代码。简介 Subdiv2D 类用于对一组 2D 点（表示为 Point2f 向量）执行各种平面细分。...连接到顶点的第一个边ID。....SUBDIV2D_NEXT_AROUND_DST) 返回边列表 - getEdgeList 返回所有边的列表。...edge 输出点所属的边或位于其右侧的边。 vertex 可选输出顶点，如果输入点与该顶点重合。

1121 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭