15、构建相似性网络与二分网络的应用

构建相似性网络与二分网络的应用

一、构建相似性网络的基础操作

1.1 蛋白质数据二值化

在处理蛋白质数据时，我们可以将其进行二值化处理。假设 protein 列表包含每个食物项中的蛋白质量，以下是实现二值化的代码：

import statistics
# 假设 protein 是包含蛋白质量的列表
protein = [...]
threshold = statistics.mean(protein)
# 也可以选择中位数确保平衡分割
# threshold = statistics.median(protein)
protein_bin = [p >= threshold for p in protein]

使用 Pandas 库也能实现相同的功能：

import pandas as pd
protein_ser = pd.Series(protein)
protein_bin = protein_ser >= protein_ser.mean()
# 同样可以使用中位数
# protein_bin = protein_ser >= protein_ser.median()

1.2 选择合适的距离度量

在构建基于相似性的网络时，下一步是计算节点之间的距离并将其转换为加权边。以下是几种常见的距离和相似性度量方法：

1.2.1 汉明距离（Hamming Distance