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PCA聚类分析
空间
聚类
算法BayesSpace
答:
如果不想进行
PCA
这一步,在进行 spatialPreprocess() 的时候可以设置 skip.PCA=TRUE 。我们使用 qTune() 和 qPlot() 功能来帮助选择q值,也就是 用于后续
分析
的cluster数 。(q值直接决定了后面聚出多少个cluster)spatialCluster() 功能对spots进行
聚类
,并向 SingleCellExperiment 对象增加预测的cluster...
人工智能需要什么基础?
答:
回归分析(线性回归、L1/L2正则、
PCA
/LDA降维)
聚类分析
(K-Means)分布(正态分布、t分布、密度函数)指标(协方差、ROC曲线、AUC、变异系数、F1-Score)显著性检验(t检验、z检验、卡方检验)A/B测试 门槛二、英语水平 我这里说的英语,不是说的是英语四六级,我们都知道计算机起源于国外,很多有价值的...
RNA 19. SCI 文章中无监督
聚类
法(ConsensusClusterPlus)
答:
这个之前我们有讲过,机器学习里面又提过 MachineLearning 3.
聚类分析
(Cluster Analysis)。聚类一致性(cluster-consensus)样品一致性(item-consensus)RNA 1. 基因表达那些事--基于 GEO RNA 2. SCI文章中基于GEO的差异表达基因之 limma RNA 3. ...
patternize: 一个定量
分析
颜色模式的R包
答:
以及沿着主成分(PC)轴预测的颜色模式变化。在预测颜色图案变化的可视化中,正值表示该图案的预测表达量较高,负值表示该图案的缺失。注意,在所有考虑的样本中表示的颜色模式的部分预测值为零,因为这些像素对
PCA分析
没有贡献方差。DOI: 10.1111/2041-210X.12853 ...
目前最流行的机器学习算法是什么
答:
7.
聚类
算法:聚类是对一组对象进行分组的任务,使得同一组(集群)中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。每个聚类算法是不同的,比如:基于Centroid的算法 基于连接的算法 基于密度的算法 概率 降维 神经网络/深度学习 8. 主成分
分析
:
PCA
是使用正交变换将可能相关变量的观察值转换为主成分的线性...
数据预处理的无量纲化
答:
大多数机器学习算法中,都是用StandardScaler来进行特征的缩放,因为MinMaxScaler对异常值非常敏感,在
PCA
,
聚类
,逻辑回归,SVM,神经网络这些算法中,StandardScaler会是比较好的选择。 MinMaxScaler用在不涉及度量距离、梯度、协方差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使用,...
巨集基因组测序都能得到那些结果?可以用于什么研究?
答:
2. 基于物种丰度分析: 物种丰度列表 稀释曲线 3. 基于物种丰度分析: 丰度分布曲线图 生物多样性指数(α多样性)列表 物种丰度差异性分析列表 多样品物种分布柱图 丰度差异物种
聚类分析
PCA
图 Krona图 4. 基因丰度列表: 提取基因分级注释丰度列表(KO、NOG、subsystem) 功能基因列表 生成venn图 基因丰度差异性分析列表...
不要把归一化和标准化混为一谈
答:
一些算法需要计算样本之间的距离(如欧氏距离),例如KNN、kmeans等
聚类
算法。如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,从而与实际情况相悖。各个指标之间由于计量单位和数量级不尽相同,从而使得各指标间不具有综合性,不能直接进行综合
分析
,这时就必须采用某种方法对各指标数值进行无...
矩阵运算有哪些经典应用?
答:
生物学:在生物学中,矩阵运算被用于描述和
分析
基因表达、蛋白质结构和生态系统等问题。例如,基因表达数据通常以矩阵形式表示,可以通过矩阵运算进行归一化、
聚类
和差异表达分析等操作。最优化理论:在最优化理论中,矩阵运算被用于求解线性规划、二次规划和凸优化等问题。例如,单纯形法和内点法等算法都涉及...
无监督学习分为
聚类
与降维,聚类与降维有什么差别?举例说明?
答:
PCA
主成分
分析
LDA判别分析 MDS多尺度分析 (2)非线性降维方法 流形学习 ISOMAP等距特征映射 LLE局部线性嵌入
聚类
什么是聚类 聚类尝试在没有训练的条件下,对一些没有标签的数据进行归纳分类。根据相似性对数据进行分组,以便对数据进行概括。没有标签是指我们事先不知道任何样本的类别标号,希望通过某种...
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