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RSS订阅原创 机器学习--单细胞聚类(二)
本篇仍旧看一篇综述机器学习和统计方法在单细胞测序数据聚类中的应用Machine learning and statistical methods for clustering single-cell RNA-sequencing dataRaphael Petegrosso, Zhuliu Li, Rui KuangDimesion Reduction1.PCA投影的特征向量(主分量)与协方差矩阵的最大特征值相关联的数据点，以保留原始数据的大部分方差。例如，pcaReduce在聚类之前投射一个
2021-12-17 20:25:19
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原创 机器学习--单细胞聚类(一)
Challenges in unsupervised clustering of single-cell RNA-seq dataVladimir Yu Kiselev , Tallulah S. Andrews and Martin Hemberg *...
2021-12-16 20:52:35
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原创 使用机器学习算法实现单细胞测序数据的降维和聚类（二）
本篇主要记录一下几种常用的聚类算法使用的参考代码和数据集还是(一)里面的1.K-Means算法思想大致为：先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。根据以上描述，我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要四点： （1）簇个数 k 的选择 （2）各个样本点到“簇中心”的距离 （3）根据新划分的簇，更新
2021-12-01 17:36:56
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