首先做出下面的基因间相互关系图 1.准备sif文件 data.sif 网络数据文件 gene1 pp gene2 gene3 gene4 gene5 gene6 gene7 gene8 gene9 node.txt 网络属性文件 gene expgene1 0.2gene2 0.3gene3 0.7gene4 0.3gene5 0.9gene6 0.7gene7 0.3gene8 0.1gene9 0.5 2.将两个文件分别导入cytoscape File --> Import -->Netw

打开Cytoscape软件,根据菜单导入string_interactions.tsv文件 File ----> Import ----> Network from File 会弹出下图对话框,在对话框中设置如下:

衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.       pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数: 1//赋予a,b向量值 2a<-c(1,2,3) 3b<-c(11,12,14) 4 5//计算pearson相关系数 6cor.test(a,b,method="pearson") 结果 Pe

只有两个变量,做相关性分析,先来个一元线性回归吧 因为未处理的x,y相关性不显著,于是用了ln(1+x)函数做了个处理(发现大家喜欢用ln,log,lg,指数函数做处理),处理完以后貌似就显著了..虽然R方也比较小 model <- lm(y1~1+x1) summary(model) plot(x1,y1,main=" ",xlab="ln(H+1)",ylab="ln(G+1)",cex.main=1) abline(model,col

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

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学号 <Java程序设计>第1周学习总结(1) 教材学习内容总结(第一章) Java最早是由Sun公司研发,原称Oak(橡树),开发者之一的James Gosling被尊称为Java之父.1995年5月23日Oak更名Java,Java诞生. Java根据应用领域公布三种体系构架,即Java SE.Java EE.Java ME. JCP是由sun公司成立的旨在促进Java演进的国际性组织. Oracle JDK同Open JDK在授权协议部署功能以及代码完整性等方面存在区别. JDK包含JR

本文属于文档检索过程分析的一部分,重点分析文档匹配百分比(percent)的计算过程. 1 percent是什么? 我们之前分析的检索demo: Xapian::Query term_one = Xapian::Query("T世界"); Xapian::Query term_two = Xapian::Query("T比赛"); Xapian::Query query = Xapian::Query(Xapian::Query::OP_OR, term_one,

B题原文 "拍照赚钱"是移动互联网下的一种自助式服务模式.用户下载APP,注册成为APP的会员,然后从APP上领取需要拍照的任务(比如上超市去检查某种商品的上架情况),赚取APP对任务所标定的酬金.这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调查的周期.因此APP成为该平台运行的核心,而APP中的任务定价又是其核心要素.如果定价不合理,有的任务就会无人问津,而导致商品检查的失

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要

转载: http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/48523267 CSDN-勿在浮沙筑高台 没有时间重新复制代码,只能一股脑的复制,所以代码效果不好...... 为了满足实时性的要求,前面文章中介绍过快速提取特征点算法Fast,以及特征描述子Brief.本篇文章介绍的ORB算法结合了Fast和Brief的速度优势,并做了改进,且ORB是免费. Ethan Rublee等人2011年在<ORB:An Efficient Alternat

Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之Search API. 1).Search API,实现对es中存储的数据进行查询分析,endpoind为_search,如下所示. 方式一.GET /_search,对es中所有的数据进行查询. 方式二.GET /my_index/_search,针对单个索引的数据进行查询. 方式三.GET /my_index1,my_index2/_search,针对两个索引的数据进行查询. 方式四.GET /my_*/_search,指定索引查询,可以一

摘要:本文由衣二三CTO程异丁为大家讲解了如何基于MaxCompute构建智能化运营工具.衣二三作为亚洲最大的共享时装平台,MaxCompute是如何帮助它解决数据提取速度慢.数据口径差异等问题呢?程异丁通过衣二三数据体系架构,从用户运营应用.商品运营应用以及算法推荐系统三方面给大家剖析了MaxCompute是如何助力衣二三构建智能化运营工具的. 以下是精彩视频内容整理. 衣二三是谁? 衣二三是亚洲最大的共享时装平台.衣二三提供女性服饰包月租赁制服务,会员们在APP上挑选喜爱的衣服,可以在平台上

一.项目介绍 UCI上有许多免费的数据集可以拿来练习,可以在下面的网站找寻 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 这次我使用的是人口收入调查,里面会有每个人的教育程度.每周工时.职业.性别等数据,并以50K为界线,分为收入大于50K和收入小于50K的人群. 首先利用pandas将数据抓下,由于数据是在网页上,直接抓网页就可以,并且用table的格式,以逗号区分列,由于原始数据没有列名称,所以需要为每列设定一个名称,下面为代码 import pan

利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起,虽然很基础,但是还是跟着书敲了一遍代码. 一.模型构建流程 1.获取数据 本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块 from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris() 查看一下数据: 可以发现iris_dataset类似一个字典,里面包含键和值,其中键值对包括数据的简介(DESC).标签值(target).数据样本(data

一.数据情况 purchase记录每个用户的购买信息: PUT purchase { "mappings":{ "properties":{ "id":{ "type":"keyword" }, "name":{ "type":"text" }, "goods":{ "properties":{ "

igraph语法简单,画图快速. Cytoscape专业,个性定制. 最终效果图: 当然也可以用Cytoscape来画. 参考:Network visualization with R Cytoscape http://www.360doc.com/content/17/0305/22/19913717_634279918.shtml

Gephi是一款优秀的复杂网络分析软件,支持导入多种格式的文件.gexf格式是Gephi 推荐的格式,基于 XML.本文是一个用python写的简单Demo,示例如何生成一个典型的gexf格式文件.代码基于pygexf包(下载地址:https://github.com/paulgirard/pygexf). 代码很简单不做解释. Python 代码: import sys,pprint from gexf import Gexf # test helloworld.gexf gexf = Gex

网络图(Network)看似复杂,其实构成非常简单,网络图是一种图解模型,形状如同网络,故称网络图,由节点(node)和连线(edge)两个因素组成的.其中 node 又分为 source node(源节点)和 target node(目标节点)两个因素组成的.这里的 node 就是我们的基因,edge 就是基因间的相互作用关系.任何网络图都不外乎这些构成成分.知道了网络图的构成之后,再做图分析就很简单了. 节点(node) 所谓的节点,就是我们要分析的基因.在一个网络图当中往往有数十个乃至上百