K-均值聚类及其在生物信息中的应用

最新推荐文章于 2024-09-28 21:27:32 发布
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#数据结构与算法 #python #人工智能

本文介绍了一种常见的机器学习算法——K均值聚类，并提供了详细的步骤说明及其实现过程。对于初学者来说，《机器学习实战》是一本不错的入门书籍，书中P93页介绍了K均值聚类的基础概念、算法流程以及使用Python实现的方法。

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如果一点基础没有最好先拿起一本教材开始学，《机器学习实战》还不错，P93，书上有python源码和练习数据，非常适合新手。

k均值聚类

名词：簇；相似度算法

伪代码

创建K个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生变化时：
    对数据集中的每个点：
        对每个质心：
            计算质心到数据点之间的距离
        将数据点分配到距离其最近的簇
    对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心

目前的例子里聚类的对象都是数值点，这个在计算均值时比较容易理解，如果换到对人进行聚类（非数值），那怎么计算均值呢？

 

二分k均值聚类

 

数值型数据的聚类比较简单，尤其是坐标型的数据，那如何对非数值型数据进行聚类呢？

用Python实现文档聚类

 

在生物信息中的应用

 

 

待续~

13、静态建模：K-均值聚类在生物信息学中的应用
alpha的博客
06-11 21
本博文介绍了K-均值聚类在生物信息学中的应用，包括基因表达数据分析、蛋白质功能分类和代谢途径分析。详细阐述了K-均值聚类的基本原理、算法流程及其改进措施，并结合实例研究展示了其实际应用效果与生物学意义。
聚类算法：K-均值聚类算法原理与应用
kkchenjj的博客
07-13 1643
处理大规模数据集的能力：随着大数据时代的到来，聚类算法需要能够高效地处理大规模数据集。这要求算法在保持聚类效果的同时，提高计算效率和存储效率。动态数据流的聚类：在实时数据流的场景下，聚类算法需要能够动态地调整聚类结果，以适应数据的实时变化。高维数据的聚类：在许多实际应用中，数据的维度非常高，传统的聚类算法在高维空间中效果不佳。未来聚类算法需要能够有效地处理高维数据。聚类结果的解释性：聚类算法的输出往往是一组簇，但如何解释这些簇的含义，如何将聚类结果与实际业务场景相结合，是未来聚类算法需要解决的问题。
聚类分析-K-means clustering 在生物信息学中的应用
aganlala的博客
02-04 4294
聚类分析-K-means clustering 在生物信息学中的应用 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，可以使用聚类算法将每个数据点到分类到图像中的特定组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性和特征，而不同组中的数据点的属性和特征则应高度不同。聚类是无监督学习的一种方法，是用于多领域统计数据分析的常用技术。在生物学领域， 有效地将不同的基因序列集进行有效的分类、功能基因识别、对蛋白质物理化学性质进行聚类可以预测其功能，推导植物和动物的分类，推断出物种的系统发育树，获得对种群固有的
聚类算法在生物信息学中的应用
AI天才研究院
01-07 689
1.背景介绍 生物信息学是一门融合了生物学、计算机科学、数学、统计学等多个领域知识的学科，主要研究生物数据的收集、存储、处理、分析和挖掘。随着生物科学的发展，生物信息学在分析基因组、研究基因功能、发现生物网络、预测蛋白质结构等方面发挥了重要作用。 聚类算法是一种无监督学习方法，主要用于根据数据点之间的相似性将其划分为不同的类别。在生物信息学中，聚类算法被广泛应用于分析高通量生物数据，如基因芯片...
K-均值聚类算法：原理、应用及实战代码示例
2401_85720680的博客
06-16 1646
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生物信息聚类热图_示例数据
09-08
用于‘生物信息可视化 01 | 聚类热图’的例子数据，其中数据均为虚拟数据，与实际生物学过程无关，原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/u011262253/article/details/100638123
根据《关于“k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用”的学习笔记总结》撰写的中期报告...
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04-16 489
XXXX大学2014届本科毕业设计（论文）中期报告 毕业设计（论文）题目：K-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用 专业（方向）：生物医学工程 学生信息：XXXXXX、XX、生医XXX 指导教师信息：XXXXXX、XX、讲师 报告提交日期：2014年4月18日 下面是在百度网盘中中期报告和实验数据的分享地址，可以直接下载。 http://pan.baidu.co...
算法——K-均值聚类K-Means Clustering
weixin_43156294的博客
05-04 2408
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深入理解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
最新发布
S_CuRrY666的博客
09-28 1548
聚类分析（Clustering）是一种探索性数据分析技术，旨在将一组对象根据其属性或特征划分为若干个簇（Cluster），使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象差异较大。聚类是一种无监督学习方法，因为它不依赖于预先标注的数据，而是根据数据自身的结构和分布来进行分组。
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
roc_ever的博客
07-24 646
K-均值算法的目标是找到簇中心的位置，使得各簇内的数据点与中心点的距离之和最小。K-均值聚类算法作为一种基础的聚类算法，因其简单高效而广泛应用于各个领域，但在实际应用中需要结合数据特点和业务需求进行适当调整和优化。簇的形状限制：K-均值假设簇是凸的和均匀分布的，不能很好地处理复杂形状的簇或大小差异较大的簇。对噪声和异常值敏感：K-均值算法对噪声和异常值非常敏感，这些异常点可能会显著影响簇的形成。对初始中心点敏感：K-均值算法对初始中心点选择敏感，不同的初始点可能会导致不同的结果。
各种聚类程序，包括生成聚类树、k-means，模糊k-means等
02-06
各种聚类程序，包括生成聚类树、k-means，模糊k-means等，中文注解
模糊C均值聚类（weka）
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仿照weka自带的简单K均值聚类算法，实现的一个简单的模糊C均值聚类算法。
模糊C均值聚类
02-24
Fuzzy C Means - Multi clustering and find center of clusters with Python模糊C均值聚类的python实现，用于实现图像分割
生信分析——聚类分析
qq_45478665的博客
07-30 5010
概念：将物理或者抽象的对象的集合分成有类似的对象组成的多个类或者多个簇的过程被称为聚类。 实现过程： 1.进行数据预处理（在生信中聚类分析的预处理是使用PCA进行主成分分析） 2.进行数据的标准化 主要的聚类算法都包括： 1.基于划分的的聚类方法（这主要就是生信聚类分析的主要算法）：对给定的包含n个样本的数据集，可以将数据划分为k个组，即构成数据的k个划分（与k-means关系？），每个划分表示一个聚簇。 要求：（1）每个组至少包括一个对象（2）每个对象必须且仅属于一个组 2.基于层次的聚类方
模糊C均值聚类（FCM）python
天下弈星~的博客
11-01 2147
详细介绍了模糊C均值聚类的原理，提供使用了skfuzzy和不使用skfuzzy的python实现代码。
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09-15 6477
原理简介   模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法，通过隶属度来表示样本属于某一类的概率，原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然，相比于k-means的硬聚类，模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。   模糊c均值聚类通过最小化一下目标函数来得到聚类中心： (1)Jm=∑i=1N∑j=1Cuijm∥xi−cj∥2,1≤m<∞J...
（python实现）一篇文章教会你k-means聚类算法（包括最优聚类数目k的确定）
LBW_优快云的博客
12-31 7683
python，k-means，k-means聚类，聚类算法
生物信息学中的机器学习：使用K-Means和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变？
fulk6667g78o8的专栏
12-03 1125
生物信息学中的机器学习：使用K-Means和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变？
Python学习--均值
leshushu01的博客
12-24 499
from functools import * import functools as ft from numpy import * import numpy as np v_list = [3,62,1,93,75,82,13,62,5,51] v_list_len = len(v_list) print('原列表 ：',v_list,'\n') #使用 mean()计算平均数 v_mea
掌握k-均值聚类算法：MATLAB程序与实验分析
此外，实验中提到的表格6包含了一系列三维数据样本，这些数据将被用作测试K-均值聚类算法的输入。通过对比表格中的数据点，可以直观地看到不同样本点的特征值，并对它们的分布情况有一个基本的认识。 总结来说，...
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