13、静态建模：K-均值聚类在生物信息学中的应用

静态建模：K-均值聚类在生物信息学中的应用

1 引言

在生物信息学领域，静态建模是一种重要的数据分析方法，旨在揭示基因表达数据中的内在模式。其中，K-均值聚类（K-means clustering）作为一种简单且高效的算法，被广泛应用于基因表达谱的聚类分析中。通过将具有相似表达模式的基因归为一类，K-均值聚类可以帮助研究人员识别共调控基因、揭示基因功能模块，并为后续的生物学实验提供指导。

2 K-均值聚类的基本原理

K-均值聚类算法的核心思想是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。具体来说，算法的目标是最小化簇内对象之间的距离平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）。以下是K-均值聚类的基本步骤：

1. 初始化聚类中心 ：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
2. 分配数据点 ：计算每个数据点到各个聚类中心的距离，将其分配给最近的聚类中心。
3. 更新聚类中心 ：重新计算每个簇的质心（即簇内所有数据点的平均值），作为新的聚类中心。
4. 重复步骤2和3 ：不断迭代，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。

2.1 算法流程图

graph TD;
    A[初始化聚类中心] --> B[分配数据点];
    B -->