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PCA聚类分析
样本均值标准化【一种基于类均值的肿瘤基因芯片数据的标准化方法】_百...
答:
Da-ta5经过CM标准化处理后,在层次
聚类
和K-均值聚类中的都得到了优于其它标准化处理的聚类结果,而且迭代次数不超过6次;Data4无论经过怎样的标准化,聚类结果的正确率都不高,这是因为Data1-3、5的类别差异比较显著,而Data4的两类样本交叉在一起,类别差异不显著,这一点可以由Madab7中的
PCA分析
得到,此处不再赘述...
Seurat 3.0 实例教程
答:
该对象充当一个容器,其中包含单细胞数据集的数据(如计数矩阵)和
分析
(如
PCA
或
聚类
结果)。 读取数据: data.dir 参数包含矩阵的目录。包含matrix.mtx,gene.tsv(或features.tsv)和barcodes.tsv。为了加载多个数据目录,可以给出一个向量或命名向量。如果给定了命名向量,则cell barcode 名称将以该名称为前缀。 gene....
无监督算法有哪些 知乎
答:
聚类分析
(Cluster Analysis)关联规则挖掘(Association Rule Mining)主成分分析(Principal Component Analysis,
PCA
)独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)降维(Dimensionality Reduction)奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)概率图...
数据
分析
工具软件有哪些
答:
3、R:是一个开源的分析软件,也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级分析工具。4、SPSS:是“统计产品与服务解决方案”软件,除了基本的统计分析功能之外,还提供非线性回归、
聚类分析
(Clustering)、主成份分析(
PCA
)和基本的时序分析。5、友盟+:是最常用的APP分析软件,友盟+作为一款自助式...
新手求助关于stata做
聚类分析
的几个问题
答:
先将变量标准化:egen z1 = std(x1)……进行主成分
分析
:
pca
x*, mineigen(1)主成分载荷分析:estat loading,cnorm(eigen)效果分析:estat kmo(一般要大于0.7才适合做主成分分析)碎石图:screeplot 主成分选择,一般选择前几个方差解释累计超过80%的因子主成分的因子 ...
目标检测算法是什么?
答:
目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器,然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像;每次扫描做一下分类,判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。检测算法的核心是分类,分类的核心一个是用什么特征,一个是用哪种分类器。
3.3-用户分群
分析
答:
四、 常用的聚类分群方法介绍 上面介绍了一些关于分群的方法和思路, 接下来重点讲解一下用户聚类分群,聚类分群可分为层次聚类(合并法,分解法,树状图)和非层次聚类(划分聚类,谱聚类等),而较常用的互联网用户聚类方法为K-means聚类方法和两步聚类法(均为划分聚类) 。
聚类分析
的特征 :简单、直观; 主要应用于探索...
大数据
分析
工具有哪些,有什么特点?
答:
常用的数据
分析
工具有如下几个 SAS 一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎。也正是基于此,它是最难掌握的软件之一。使用SAS时,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。数据管理。在数据管理方面,SAS是非常强大的...
correlation heatmap 图怎么
分析
答:
Ø 两点之间在横、纵坐标上的距离,代表了样品受主成分(PC1 或 PC2)影响下的相似性距离;Ø 样本数量越多,该分析意义越大;反之样本数量过少,会产生个体差异,导致
PCA分析
成图后形成较大距离的分开,建议多组样品时,每组不少于5个,不分组时样品不少于10个;Ø 图10中的圆圈为
聚类分析
结果,圆圈内的样品,其...
2019-10-22 R语言Seurat包下游
分析
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视频时间 1:10
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