利用建立分级树对酵母基因表达数据进行聚类分析 一.原理 根据基因表达数据,得出距离矩阵 ↓ 最初,每个点都是一个集合 每次选取距离最小的两个集合,将他们合并,然后更新这个新集合与其它点的距离 新集合与别的集合距离的计算方法 ①两个集合之间的最短距离 ②两个集合所有点之间求距离求平均   → 把这个新集合加入距离矩阵中,原来的两个小集合就被替换掉 如此循环,直到剩下一个集合,那就建立了一棵树 在树的某一处横断,就可以得到6类 230个酵母基因表达数据 http://bioinformaticsal

-------------------------------- 不管是GMM,还是k-means,都面临一个问题,就是k的个数如何选取?比如在bag-of-words模型中,用k-means训练码书,那么应该选取多少个码字呢?为了不在这个参数的选取上花费太多时间,可以考虑层次聚类. 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,基本步骤就是: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度: 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了

系列不小心又拖了好久,其实正儿八经的 blog 也好久没有写了,因为比较忙嘛,不过觉得 Hierarchical Clustering 这个话题我能说的东西应该不多,所以还是先写了吧(我准备这次一个公式都不贴  ).Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那样,是层次化的聚类,得出来的结构是一棵树,如右图所示.在前面我们介绍过不少聚类方法,但是都是“平坦”型的聚类,然而他们还有一个更大的共同点,或者说是弱点,就是难以确定类别数.实际上,(在某次不太正式的电话面试里)我曾

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef

Discuz开源论坛网页细分图结果分析(Web Page Diagnostics) 续LR实战之Discuz开源论坛项目,之前一直是创建虚拟用户脚本(Virtual User Generator)和场景(Controller),现在,终于到了LoadRunner性能测试结果分析(Analysis)这部分了. LoadRunner结果分析图表功能中最重要图表分析之一,就是网页诊断细分图,在Controller场景设计运行之前,需要在菜单栏中设置启用网页诊断功能(诊断-网页诊断-启动),如图: 网页

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网络协议图形化分析工具EtherApe   在对网络数据分析的时候,渗透测试人员往往只关心数据流向以及协议类型,而不关心具体数据包的内容.因为这样可以快速找到网络的关键节点或者重要的协议类型. Kali Linux提供的EtherApe可以满足这个需求.该工具需要用户使用命令apt-get install etherape手动安装.它支持导入数据包和实时抓包两种方式,来获取网络数据.根据获取的数据,它可以实时显示数据流向,并通过颜色标识对应的协议类型. 本期作业: (1)使用以下命令安装软件Et

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

初次启动活动图 version 1 version 2 version 3 根据上图的活动图分析,可能存在较严重的问题: 主线程中如果发现是sdcard的url,则可能进行重命名 FirstEnterTask线程启动安全校验线程去校验 如果在安全线程校验过程中,文件夹被主线程给重命名了,则会出现问题!(如何处理较好?)

登录模块 某基于C/S的即时聊天系统登录模块功能描述如下: 用户通过登录界面(LoginForm)输入账号和密码,系统将输入的账号和密码与存储在数据库(User)表中的用户信息进行比较,验证用户输入是否正确,如果输入正确则进入主界面(MainForm),否则提示“输入错误”. 根据以上描述绘制初始类图. 考虑到系统扩展性,在本实例中引入了抽象数据访问接口IUserDAO,再将具体数据访问对象注入到业务逻辑对象中,可通过配置文件(如XML文件)等方式来实现,将具体的数据访问类类名存储在配置文件中,

以前一直以为count(0)查询效率比count(*)比较高,原因大概是这么认为count(0)只是第一列进行统计,而count(*)所有列放在一起统计(亲,不要误会,这里不是所有列累加哦) 结果真的是这样么?刚好手上有2000w某xx房记录,测试一下... 见证奇迹时候,不想废话,见图说话 1.count(0) 查询时间右下角大家都可以看到 30s 2.count(*)查询时间如何呢? 你绝对没看错,查询时间几乎为0秒,秒查有木有啊!!!! 哥以后再不相信count(0),凡事都要自己尝试才行

#!/usr/bin/python # coding:utf-8 from PIL import Image, ImageDraw from HierarchicalClustering import hcluster from HierarchicalClustering import getheight from HierarchicalClustering import getdepth import numpy as np import os def drawdendrogram(clu

文化         经管 ....略 结论: 一个模块的评分与评论数相关,评分为 [8.8——9.2] 之间的书籍评论数往往是模块中最多的

假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤:        1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度:        2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个):        3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度:        4.重复2和3直到所有样本点都归为一类,结束      整个聚类过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个类的距离大于这个阈值,则认为

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包,GraphScoep 兼容 NetworkX 接口.本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在(大)图上进行分析. NetworkX 是什么 NetworkX 是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具,它内置了常用的图与复杂网络分析算法,提供了一套简单易用的图分析接口,可以方便地进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.NetworkX 的接口设计十分简洁,对于作为刚进入图算法领域的小白来说,Ne

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

绘制函数调用关系图对理解大型程序大有帮助.我想大家都有过一边读源码(并在头脑中维护一个调用栈),一边在纸上画函数调用关系,然后整理成图的经历.如果运气好一点,借助调试器的单步跟踪功能和call stack窗口,能节约一些脑力.不过如果要分析的是脚本语言的代码,那多半只好老老实实用第一种方法了.如果在读代码之前,手边就有一份调用图,岂不妙哉?下面举出我知道的几种免费的分析C/C++函数调用关系的工具. 函数调用关系图(call graph)是图(graph),而且是有向图,多半还是无环图(无圈图)

摘要:类图(Class Diagram)可能是用得最多的一种UML图.类图的基本语法并不复杂,你可能最多学习两三天就可以掌握,然而要真正做到活用类图则可能需要几年的功力.类图是锻炼面向对象分析(OOA:Object-Oriented Analysis)和面向对象设计(OOD:Object-Oriented Design)思想的重要的工具,是业务结构建模的重要工具.本章将会有大量的实战练习,你的OOA思想将会接受极大的考验和提升. 3.8 小结与练习 小结 类图是最常用的UML图,是用来训练你OO

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个人的一些碎碎念: 聚类,直觉就能想到kmeans聚类,另外还有一个hierarchical clustering,但是单细胞里面都用得不多,为什么?印象中只有一个scoring model是用kmean进行粗聚类.(10x就是先做PCA,再用kmeans聚类的) 鉴于单细胞的教程很多,也有不下于10种针对单细胞的聚类方法了. 降维往往是和聚类在一起的,所以似乎有点难以区分. PCA到底是降维.聚类还是可视化的方法,t-SNE呢? 其实稍微思考一下,PCA.t-SNE还有下面的diffusion