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PCA聚类分析
使用DESeq2标准化之后的数据进行
PCA
、
聚类
等可视化
答:
前者 而后者 如果提取了 counts(dds, normalized=T) 的数据,是否再进行scale或者log转换,可以达到类似 rlog 和 VST 的效果呢?使用 counts(dds, normalized=T) 标准化count值,然后再进行scale,
PCA
效果接近 rlog ,但不是完全一样。How can I extract normalized read count values from DESeq...
无监督学习可以进一步分为( )和
聚类
问题。
答:
无监督学习可以进一步分为降维和
聚类
问题。监督学习中的降维和聚类分别指以下两个方面:1、降维:指通过对数据的处理和
分析
,将高维数据转化为低维数据,以便更好地进行数据的可视化和处理,减少数据的冗余信息和处理难度。常见的降维方法有主成分分析(
PCA
)、线性判别分析(LDA)、t-SNE等。2、聚类:指将...
NBIS系列单细胞转录组数据
分析
实战(八):拟时序细胞轨迹推断
答:
这里,我们将使用封装函数对单轨迹数据集进行谱系
分析
,稍后将在分叉数据集上演示分步函数的用法。 为了使用
PCA
降维产生的空间坐标信息和高斯混合建模识别的细胞
聚类
簇标签来运行slingshot,我们将执行以下操作: 如上所述,如果未提供聚类分群信息,slingshot则假定所有细胞都是同一个聚类群,并且将构建一条拟合曲线。如果未...
三维
聚类
如何可视化?
答:
基于投影的方法:基于投影的方法是将高维数据投影到低维空间(如二维或三维),然后使用传统的可视化方法进行展示。常见的基于投影的方法包括主成分
分析
(
PCA
)、t-SNE和UMAP等。这些方法可以在保留数据结构的同时,将数据降维到较低维度,便于可视化和分析。总之,三维
聚类
可视化方法有很多,选择合适的方法...
机器学习非监督机器学习算法有哪些
答:
如:Apriori算法。非监督学习,该算法没有任何目标/结果变量要预测/估计。这个算法将种群
聚类
到不同的分组中,例如被广泛用于将用户分到不同的用户组从而对不同的用户组进行特定的干预。非监督学习的例子有:关联算法和k均值算法。想要学习了解更多机器学习非监督机器学习的知识,推荐CDA数据
分析
师课程。CD...
单细胞数据处理小细节汇总
答:
5. 关于有些细胞属于同一个cluster但是在umap或者tsne图上相聚较远的问题:UMAP和TSNE是各自的算法在
PCA
降维的基础上再进行非线形降维,在二维图上把其各自...⚠️PC数的选择:Seurat官网提供的三种方法只能给出PC数的粗略范围,选择不同PC数目,细胞
聚类
效果差别较大,因此,需要一个更具体的PC数目。作者提出一个确...
多元统计的相关知识有哪些?
答:
因子分析:这是一种统计方法,用于描述观察到的变量之间的相关性,通过一组未观察到的变量(称为因子)来解释。因子分析可以帮助我们理解观察到的变量背后的潜在结构。
聚类分析
:这是一种无监督学习方法,用于将数据点分组成不同的类别或集群,使得同一类别中的数据点彼此相似,而不同类别中的数据点彼此不...
Ribo-seq实验总结
答:
5 差异TE(Translation Efficiency翻译效率)基因
聚类分析
Ribo-C vs Ribo-T 显著差异TE基因聚类示例。差异表达基因聚类图。每行代表一个基因,每列代表一个样本。红色代表TE上调显著差异基因,绿色代表TE下调显著差异基因。注:TE的计算需要同时做原样本的RNA SEQ。显著差异TE基因聚类示例 6 差异显著TE...
单细胞系列课程-10 Trajectory inference analysis of scRNA-seq data...
答:
Monocle3进行
聚类
的原理与Monocle2类似 Monocle3的工作流程:scRNAseq数据 --> 预处理(标准化+
PCA
)--> 降维 --> 聚类 --> 拟时间轴的建立(DDRTree、SimplePPT、L1-graph)--> 差异
分析
和Monocle2相比,Monocle3的主要update: RNA velocity是基于真实的转录动力学,可用于细胞基因表达的动态分化的研究。 如上左...
如何用Python和机器学习炒股赚钱
答:
但是,当我们
分析
数据时,我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。 选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式 和基因一样,股票也会受到一个巨型网络的影响,其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。其中一些影响和关系是可以预测的。 我的一个目标是创建长的和短的股票
聚类
,我...
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