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基因共表达聚类分析及可视化

聚类过程需要考虑下面3点: 1.需要确定聚出的类的数目。可通过遍历多个不同的聚类数计算其类内平方和的变化,并绘制线图,一般选择类内平方和降低开始趋于平缓的聚类数作为较优聚类数, 又称elbow算法。...library(cluster) library(fpc) # iter.max: 最大迭代次数 # nstart: 选择的随机集的数目 # centers: 上一步推测出的最优类数目 center =...两者的差别类似于平均值和中值的差别,中值更为稳健。...获取分类信息 fit_cluster <- fit_pam$pamobject$clustering 数据提取和可视化 以pam的输出结果为例 (上面两种方法的输出结果都已处理为了同一格式,后面的代码通用...等高线的颜色越深表示对应的Y轴的点越密,对平均值的贡献越大;颜色浅的点表示分布均匀。不代表点的多少。等高线的变化趋势与平均值曲线一致。

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使用R语言进行聚类的分析

. 3:当样本量很大的时候,需要占据很大的计算机内存,并且在合并类的过程中,需要把每一类的样本和其他样本间的距离进行一一的比较,从而决定应该合并的类别,这样的话就需要消耗大量的时间和计算机资源 二:动态聚类分析...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...=10,代表的是最大迭代数缺省时为10 nstart表示随机集合的个数 algorithm,代表的是动态聚类的算法 现在通过一个实例来介绍这个过程: 第一步:载入原始数据并且做处理 ?...这个生成的size表示的是每一个类的个数,means代表着每一个类的平均值,clustering表示每个类的分类情况 第三步:查看分类结果 通过sort()函数查看分类结果,从而得到每个类的成员 ?

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    「Workshop」第十期:聚类

    : K-mean聚类 K-medoids clustering (PAM) CLARA algorithm K均值聚类 k表示我们想要数据聚成的类数,最终的结果是实现高的类内相似性和低的类间相似性...迭代3,4步,直到聚类状态不再变化或者达到最大的迭代数目(R中默认是10) R kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1) x: 数值矩阵,数据框或者数值向量...centers: 类数或者起始的距离中心,如果输入的是一个数值的话则随机选取x的行作为初始聚类中心 iter.max: 迭代的最大次数 nstart: 开始选择随机聚类中心的次数,比如nstart=5...Medoids) PAM 算法 随机选择k个点作为medoids(或者指定k个点) 按照距离最佳,将剩余的点分配到最近的中心点 在每一类里面,对除初始的medoids点外的所有其他点,按顺序计算当其为新的...image-20200722142645591 「所有样本的 的均值称为聚类结果的轮廓系数,是该聚类是否合理、有效的度量」 和肘方法相似,计算不同聚类数目的轮廓系数,轮廓系数最大的聚类数为最佳聚类数

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    R语言数据分析与挖掘(第九章):聚类分析(1)——动态聚类

    动态聚类法有许多种方法,本文介绍比较流行的K均值法和K中心法。...函数介绍 在R语言中,用于实现k-means聚类的函数为kmeans(),其的数的基本书写写格式为: kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,...函数K-means()的返回结果是一个列表,包括: cluster表示存储各观测值所属的类别编号; centers表示存储最终聚类结果的各个类别的质心点; tots表示所有聚类变量的离差平方和; wihiness...在R语言中,用于实现k-medoids聚类的函数为pam(),该函数存储在R包cluser 中,其函数的基本书写格式为: pam(x, k, diss = inherits(x, "dist"),...上诉代码表示,随机生成两列正态分布数据,第一列的均值为0,标准差为0.2,第二列的均值为1,标准差为0.3,散点图的结果如上图,不难看出,样本点大致分为2类,下面我们进行k-means聚类。

    3.2K41

    R语言的三种聚类方法

    upper为TURE的时候给出上三角矩阵上的值。 r语言中使用scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。...#把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 >center R 的时候更占内存。 动态聚类,先抽几个点,把周围的点聚集起来。然后算每个类的重心或平均值什么的,以算出来的结果为分类点,不断的重复。直到分类的结果收敛为止。...r语言中主要使用kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm =c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”,”Forgy”, “...centers是初始类的个数或者初始类的中心。iter.max是最大迭代次数。nstart是当centers是数字的时候,随机集合的个数。algorithm是算法,默认是第一个。

    3.2K80

    R语言的三种聚类方法

    upper为TURE的时候给出上三角矩阵上的值。 r语言中使用scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。...#把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min)) #极差正规化变换 R 的时候更占内存。 动态聚类,先抽几个点,把周围的点聚集起来。然后算每个类的重心或平均值什么的,以算出来的结果为分类点,不断的重复。直到分类的结果收敛为止。...r语言中主要使用kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm =c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”,”Forgy”, “...centers是初始类的个数或者初始类的中心。iter.max是最大迭代次数。nstart是当centers是数字的时候,随机集合的个数。algorithm是算法,默认是第一个。

    1.4K80

    (数据科学学习手札11)K-means聚类法的原理简介&Python与R实现

    但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定,离不开实践经验的积累。...有时也可借助系统聚类法,以一部分样本(简单随机抽样)为对象进行聚类,其结果作为K均值法确定类数的参考。...kmeans算法以k为参数,把n个对象分为k个聚类,以使聚类内具有较高的相似度,而聚类间的相似度较低。相似度的计算是根据一个聚类中对象的均值来进行的。...聚类: 一、低维 这里我们生成两类正态分布随机数据,分别是0均值0.7标准差,和3均值0.7标准差,将其拼接在一起,共10000x2的矩阵作为输入变量,设置k分别等于2,3,4,5来看看聚类结果的不同:...二、高维 当样本数据的维度远远大于3时,就需要对其进行降维至2维以进行可视化,和前面所说的TSNE类似,R中也有同样功能的降维包Rtsne,下面我们就对一个维度较高的(10维)的样本数据集进行聚类及降维可视化

    2.2K70

    为什么我代码里面选择top1000的sd基因绘制热图呢

    左边的热图,说明我们实验的两个分组,normal和npc的很多基因表达量是有明显差异的 中间的PCA图,说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异 右边的层次聚类也是如此,说明我们的normal...method 表示计算哪种距离。method 的取值有: euclidean 欧几里德距离,就是平方再开方。...重心法 ward 离差平方和法 r 语言中主要使用 kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm =c(“Hartigan-Wong...centers 是初始类的个数或者初始类的中心 iter.max 是最大迭代次数 nstart 是当 centers 是数字的时候,随机集合的个数 algorithm 是算法,默认是第一个。...比较不同的top基因聚类的差异 同样的是一个表达矩阵和分组,如下: > dat[1:4,1:4] GSM312896 GSM312897 GSM312898 GSM312899 ZZZ3

    1.7K10

    R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

    在每个群集中选择一个新点,以使该群集中所有点与自身的距离之和最小。 重复  步骤2,  直到中心停止变化。 可以看到,除了步骤1  和  步骤4之外,PAM算法与k-means聚类算法相同  。...k-medoids聚类代码 在本节中,我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集,并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。...k-均值聚类与k-medoids聚类 现在我们已经研究了k-means和k-medoids聚类,它们几乎是完全相同的,我们将研究它们之间的区别以及何时使用哪种类型的聚类: 计算复杂度:在这两种方法中,k-medoids...离群值的存在:k均值聚类比离群值更容易对离群值敏感。 聚类中心:k均值算法和k聚类算法都以不同的方式找到聚类中心。...使用k-medoids聚类绘制一个图表,显示该数据的四个聚类。 使用k均值聚类绘制四簇图。 比较两个图,以评论两种方法的结果如何不同。

    2.8K00

    R语言做K均值聚类的一个简单小例子

    / https://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/ 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...默认的nstart是1,推荐使用较大的值,以获得一个稳定的结果。比如可以使用25或者50。...这时候直接指定k 下面用鸢尾花数据集做k均值聚类 df<-iris[,1:4] iris.kmeansnstart = 25) names(iris.kmeans...第二种情况是我不知道想要聚成几类,这个时候就可以将k值设置为一定的范围,然后根据聚类结果里的一些参数来筛选最优的结果 比如这篇文章 https://www.guru99.com/r-k-means-clustering.html

    2.3K20

    Python 无监督学习实用指南:1~5

    N[k]代表属于群集k的样本数,而N[out](r)是位于以每个群集中心为中心且最大半径为r的球外部的样本数。 在上图中,我们假设考虑到样本到中心的最大距离,所以大多数样本将被一个球捕获。...假设我们有一个数据集X ∈ R^(M×N)(即MN维样本),我们希望将其拆分为K群集和一组K个重心,它们对应于分配给每个群集K[j]的样本均值: 集合M和质心具有一个附加索引(作为上标),指示迭代步骤...从初始猜测M^(0)开始,K 均值尝试最小化称为惯性的目标函数(即总平均集群内距离) 分配给群集K[j]和其质心μ[j]的样本之间): [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...为了对其进行计算,必须按以下方式定义数量: a:表示带有相同的真实标签(y[i], y[j])的样本对(x[i], x[j])的数量:y[i] = y[j]并分配给同一集群K[c] b:R代表样本对的数量...即A(X[i])),并且可以表示为返回对应于每个点的赋值的向量函数,因此d(·)可以简单地计算不同标签的数量,假设算法(如果需要)以相同的方式播种,并且数据集显然没有被改组,则算法的不稳定性(对于k*X

    1.3K20

    非层次聚类:k-means

    k-均值划分 k-均值(k-means)算法是一种迭代求解的线性聚类算法,它需要给定起始的聚类簇数目,根据给定的聚类簇数目随机选取相同数目的对象作为初始聚类中心,根据所有对象与聚类中心的距离来划分聚类簇...,直到所有对象划分完毕,然后根据目前归类情况计算目标函数值: 其中N为对象总数,K为给定的聚类簇数目,rik表示当样本xi划为聚类簇k时为1,否则为0,首次聚类uk为初始聚类中心坐标,初次迭代完则选择每个聚类簇坐标的均值作为下一次的聚类中心...,这也是k-均值得名的由来。...下面我们使用相同数据集,给定聚类簇数目为5,比较对象欧氏距离的层次聚类与k-均值聚类,如下所示: #读取数据 data=read.table(file="otu_table.txt", header=TRUE...右图为每一个分类水平下终止分类(也即迭代结束)时的统计量,这里以ssi值表示。由此我们可以看出,与层次聚类不同的是,非层次聚类不同聚类水平均是独立运行的。

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    无监督学习 聚类分析②划分聚类分析

    划分聚类分析 K 均值聚类 最常见的划分方法是K均值聚类分析。...); 分配每个数据到它最近的中心点; 重复步骤(3)和步骤(4)直到所有的观测值不再被分配或是达到最大的迭代次数(R把10次 作为默认迭代次数)。...K均值聚类能处理比层次聚类更大的数据集。由于K均值聚类在开始要随机选择k个中心点,在每次调用函数时可能获得不同的方案。使用 set.seed() 函数可以保证结果是可复制的。...(Rand index)来量化类型变量和类之间的协议: library(flexclust) randIndex(ct.km)#-1是完全不同意,1是完全同意 ARI 0.897495...与其用质心(变量均值向量)表示类,不如用一个最有代表性的观测值来表示(称为中心点)。K均值聚类一般使用欧几里得距离,而PAM可以使用任意的距离来计算。

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    R语言实现常用的5种分析方法(主成分+因子+多维标度+判别+聚类)

    先将数据用MDS进行降维,然后以不同的的形状表示原本的分类,用不同的颜色来表示聚类的结果。...二、K均值聚类 K均值聚类又称为动态聚类,它的计算方法较为简单,也不需要输入距离矩阵。...在R中使用kmeans函数进行K均值聚类,centers参数用来设置分类个数,nstart参数用来设置取随机初始中心的次数,其默认值为1,但取较多的次数可以改善聚类效果。...model2=kmeans(data,centers=3,nstart=10) 使用K均值聚类时需要注意,只有在类的平均值被定义的情况下才能使用,还要求事先给出分类个数。...一种方法是先用层次聚类以决定个数,再用K均值聚类加以改进。或者以轮廓系数来判断分类个数。改善聚类的方法还包括对原始数据进行变换,如对数据进行降维后再实施聚类。

    8.4K90

    数据科学家们必须知道的 5 种聚类算法

    DBSCAN 的主要缺点是,当簇的密度不同时,DBSCAN 的性能不如其他组织。 这是因为当密度变化时,用于识别邻近点的距离阈值ε和 minPoints 的设置将随着群集而变化。...通过查看下面的图片,我们可以明白为什么这不是选取聚类中心的最佳方式。 在左侧,人眼看起来非常明显的是,有两个半径不同的圆形星团以相同的平均值为中心。...K-Means 的两个失败案例 高斯混合模型(GMMs)比 K-Means 更具灵活性。对于 GMM,我们假设数据点是高斯分布的。这是一个限制较少的假设,而不是用均值来表示它们是循环的。...这样,我们有两个参数来描述群集的形状,均值和标准差。以二维数据为例,这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形(因为我们在 x 和 y 方向都有标准偏差)。 因此,每个高斯分布被分配给单个集群。...我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数,其中权重是属于该特定群集中的数据点的概率。为了以可视化的方式解释这一点,我们可以看看上面的图片,特别是黄色的群集。

    1.2K80

    R语言笔记完整版

    【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘:公式;数据;方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过,一个命名必须以 ....不同的数据,x和y是没有重复的同一类数据,比如向量集,重复不同不记 setequal(x, y)——判断x与y相同,返回逻辑变量,True为相同,False不同。...计算百分位数,是五数总和的扩展,probs设置分位数分位点,用seq(0,1,0.2)设置,表示以样本值*20%为间隔划分数据。...,标明矩形框的颜色;例如:rec.hclust(hclust(),k=3) kmeans(x,centers,iter.max,nstart=1,algorithm)——K均值方法,centers...(scale(data),4,nstart=20),返回值中,size表示各类的个数,means表示各类均值,Clustering表示聚类后分类情况?

    4.5K41

    R语言确定聚类的最佳簇数:3种聚类优化方法|附代码数据

    我们将介绍用于确定k均值,k medoids(PAM)和层次聚类的最佳聚类数的不同方法。 这些方法包括直接方法和统计测试方法: 直接方法:包括优化准则,例如簇内平方和或平均轮廓之和。...肘法 回想一下,诸如k-均值聚类之类的分区方法背后的基本思想是定义聚类,以使总集群内变化[或总集群内平方和(WSS)]最小化。总的WSS衡量了群集的紧凑性,我们希望它尽可能小。...Elbow方法将总WSS视为群集数量的函数:应该选择多个群集,以便添加另一个群集不会改善总WSS。 最佳群集数可以定义如下: 针对k的不同值计算聚类算法(例如,k均值聚类)。...例如,通过将k从1个群集更改为10个群集。 对于每个k,计算群集内的总平方和(wss)。 根据聚类数k绘制wss曲线。 曲线中拐点(膝盖)的位置通常被视为适当簇数的指标。...平均轮廓法 平均轮廓法计算不同k值的观测值的平均轮廓。聚类的最佳数目k是在k的可能值范围内最大化平均轮廓的数目(Kaufman和Rousseeuw 1990)。

    1.9K00

    五种聚类方法_聚类分析是一种降维方法吗

    这是因为当密度变化时,用于识别邻近点的距离阈值ε和minPoints的设置将随着群集而变化。 对于非常高维的数据也会出现这种缺点,因为距离阈值ε再次难以估计。...在左侧,人眼看起来非常明显的是,有两个半径不同的圆形星团以相同的平均值为中心。K-Means无法处理这个问题,因为这些集群的平均值非常接近。...对于GMM,我们假设数据点是高斯分布的。这是一个限制较少的假设,而不是用均值来表示它们是循环的。这样,我们有两个参数来描述群集的形状,均值和标准差。...以二维数据为例,这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形(因为我们在x和y方向都有标准偏差)。 因此,每个高斯分布被分配给单个集群。...为了找到每个群集的高斯参数(例如平均值和标准偏差),我们将使用期望最大化(EM)的优化算法。 看看下面的图表,作为适合群集的高斯图的例证。

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