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SpatialCPie:用于空间转录组聚类评估的工具

新兴的空间转录组(ST)领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域,将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。...数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集,用户可以自由定义使用哪种聚类算法。...结果以两种方式可视化:用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况;用二维数组图,其中每个点用饼图表示,表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图(图1,左)是一个可视化的图,可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点,而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...流出道的均匀性也很明显;它的大部分“斑点”都表现出与单个聚类(cluster 2)的高度相似性,并且该聚类在颜色空间中与其他聚类明显分离。

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    SpatialCPie:用于空间转录组聚类评估的工具

    新兴的空间转录组(ST)领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域,将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。...数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集,用户可以自由定义使用哪种聚类算法。...结果以两种方式可视化:用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况;用二维数组图,其中每个点用饼图表示,表示其与不同聚类中心点的相似度。 SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现的。...Cluster graph 聚类图(图1,左)是一个可视化的图,可以显示不同分辨率之间的聚类重叠情况。“簇”在图中表示为节点,而边缘则表示连续分辨率中“簇”的重叠程度。...流出道的均匀性也很明显;它的大部分“斑点”都表现出与单个聚类(cluster 2)的高度相似性,并且该聚类在颜色空间中与其他聚类明显分离。 ? ?

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    探索Python中的聚类算法:层次聚类

    在机器学习领域中,层次聚类是一种常用的聚类算法,它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量,而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。...本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次聚类? 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法,它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇的层次结构。...层次聚类的原理 层次聚类算法的核心原理可以概括为以下几个步骤: 初始化:首先,将每个样本点视为一个单独的簇。 计算相似度:计算每对样本点之间的相似度或距离。...Python 中的层次聚类实现 下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的层次聚类模型: import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结 层次聚类是一种强大而灵活的聚类算法,能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。通过本文的介绍,你已经了解了层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

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    单细胞转录组基础分析五:细胞再聚类

    本专题将针对10X Genomics单细胞转录组数据演示各种主流分析,包括基于Seurat的基础分析、以及基于clusterProfiler、Monocle、SingleR等R包的延伸分析。...单细胞数据分析中,一般需要对可以细分的细胞再聚类,比如本次分析中的T细胞群体可以细分为Navie T cells、CD8+ T cells、Treg cells、Tmemory cells等。...因为再聚类的细胞之间差异比较小,所以聚类函数FindClusters()控制分辨率的参数建议调高到resolution = 0.9。...往期回顾 单细胞转录组基础分析一:分析环境搭建 单细胞转录组基础分析二:数据质控与标准化 单细胞转录组基础分析三:降维与聚类 单细胞转录组基础分析四:细胞类型鉴定 欢迎加入生信技能树小圈子 期待单细胞工具的大浪淘沙...,洗尽铅华 空间转录组听课收获 把tcga大计划的CNS级别文章标题画一个词云 单细胞基因组学前沿会议推荐(*冷泉港亚洲学术会议) 并不是所有的批次效应都可以被矫正 ?

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    盘点季 | 空间转录组工具合辑(下):聚类

    新兴的空间转录组(ST)领域的技术发展开辟了一个未经探索的领域,将转录信息置于空间环境中。聚类通常是分析这类数据的核心组成部分。...因此,开发团队推断,通过对RNA的物理密度和基因身份进行联合聚类,可以直接从原位转录组数据中确定有生物学意义的模式和结构。...利用这个空间表示可以在一个空间转录组数据集中量化任何两个基因之间的关系,利用UMAP将这个数据集中的所有SE基因可视化,并通过常见的聚类算法分配模式。...BayesSpace是一种基于空间转录组模型的聚类方法,通过对基因表达矩阵的低维表示进行建模并通过空间先验鼓励相邻点属于同一簇来实现空间聚类。...这些结果说明了BayesSpace在促进从空间转录组数据中发现生物学洞见方面的实用性。

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    DBSCAN聚类算法Python实现

    原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。...通过将紧密相连的样本划为一类,这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别,则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。 一些概念 ? ? ?...python代码 from sklearn import datasets import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt...gama = set([x for x in range(len(X))]) # 初始时将所有点标记为未访问 cluster = [-1 for _ in range(len(X))] # 聚类...鸢尾花数据集更改 from sklearn.datasets import load_iris X = load_iris().data 缺点 参数敏感Eps , MinPts ,若选取不当 ,会造成聚类质量下降

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    机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解

    另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类(L,M,S)等 2.然后我们需要选择最初的聚类点(或者叫质心),这里的选择一般是随机选择的,代码中的是在数据范围内随机选择,...开发包的导入 本次实践导入的包有numpy(更强的数值表达和计算能力),matplotlib(主要是用里面的pyplot,画图展示用的),因为针对不同的应用,会用到不同的包,所以强烈建议需要用到python.../data.txt')     for line in fileIn.readlines():         lineArr = line.strip().split(' ')         # Python...形成二维数组     ## step 2: 开始聚类...     print "step 2: clustering..."     ...原创文章,转载请注明: 转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.

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    聚类模型评价(python实现)

    在使用聚类方法的过程中,常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题,本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标,并展示相关指标在python中的实现方法。...2 2 Python实现 轮廓系数(Silhouette Coefficient) 轮廓系数可以用来选择合适的聚类数目。...%d簇的calinski_harabaz分数为:%f'%(i,score)) #聚类2簇的calinski_harabaz分数为:3535.009345 #聚类3簇的calinski_harabaz分数为...:3153.860287 #聚类4簇的calinski_harabaz分数为:3356.551740 #聚类5簇的calinski_harabaz分数为:3145.500663 #聚类6簇的calinski_harabaz...兰德系数用来衡量两个分布的吻合程度,取值范围[-1,1],数值越接近于1越好,并且在聚类结果随机产生时,指标接近于0。为方便演示,省去聚类过程,直接用样例数据展示实现方法。

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    【Python】机器学习之聚类算法

    2.2 研究准备 (1)安装机器学习必要库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等; (2)配置环境用来运行 Python、Jupyter Notebook和相关库等内容。...2.4 研究内容 1.选择一种聚类算法对鸢尾花做聚类; 2.读入要分类的数据; 3.设置初始聚类中心; 4.根据不同的聚类算法实现聚类; 5.显示聚类结果; 6.按照同样步骤实现学过的所有聚类算法...最终,返回聚类结果和最终的聚类中心。...设置聚类数量k为3。 调用k_means()进行聚类,得到聚类结果clusters和聚类中心centers。...首先,初始化聚类中心,然后进行以下步骤:分配样本点到最近的聚类中心,更新聚类中心,直到达到最大迭代次数或聚类分配不再改变为止。函数返回最终的聚类结果和聚类中心。

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    全面解析Kmeans聚类算法(Python)

    一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息...聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: 传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。 深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。...二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标...核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射,将输入空间中的数据点映射到高位的特征空间中,并在新的特征空间中进行聚类。...非线性映射增加了数据点线性可分的概率,从而在经典的聚类算法失效的情况下,通过引入核函数可以达到更为准确的聚类结果。

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    基于聚类的图像分割-Python

    让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术,它会帮助我们在一定程度上提高模型性能,让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割? 想象一下我们要过马路,过马路之前我们会做什么?...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割? 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。...如果我们能把这些点聚在一起,我们就能正确地区分每个物体,这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。...图像中有五个色段 苹果的绿色部分 橙子的橙色部分 苹果和橙子底部的灰色阴影 苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分 白色背景 让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类...img.shape[2]) plt.imshow(clustered_3D) plt.title('Clustered Image') plt.show() 效果非常好,我们能够将五个部分组合在一起,这就是聚类分割的工作原理

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