单细胞聚类第2页

数据挖掘与数据分析的区别是什么

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

中琛源科技·2025-03-03 17:24

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

机器学习之经典算法（十六） Birch算法

（一）Birch算法简介：BIRCH（BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。

AI专家·2025-03-03 01:14

2024华为OD机试真题-根据某条件聚类最少交换次数(C++/Java/Python)-E卷-100分

2024剑指offer·2025-03-02 23:57

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果

乔大将军·2025-03-01 08:59

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

数据挖掘与数据分析

目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例

「已注销」·2025-02-27 21:55

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。

rockfeng0·2025-02-27 09:01

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用，而FastSAM作为一种高效的图像分割算法，结合了像素的局部特征与全局信息，以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。

写代码的中青年·2025-02-26 08:48

复杂脑网络之图论参数计算（BCT工具包）

有错误请尽管指出，感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路：功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--

addBr·2025-02-26 06:02

对比学习小综述

（2）基于聚类的方法（Clustering-BasedContra

wintercoming111·2025-02-25 15:50

ProgramHan·2025-02-25 09:05

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析

本文从**聚类（Clustering）、相关（Correlation）、关联（Association）、回归（Regression）**四个角度探讨数据标注的优化，并结合Python代码示例进行说明。

小宝哥Code·2025-02-24 10:23

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中，朴素贝叶斯算法

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)

1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法（EuclideanClustering）是一种将点云数据分割成不同聚类（簇）的算法。

点云客户·2025-02-23 13:52

ragflow-RAPTOR到底是什么？请通俗的解释！

它的核心思想是通过递归地嵌入、聚类和总结文本块，构建一个多层树状结构。通俗来说，就像把一本书的内容分成章节、小节，然后逐层总

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2025-02-23 11:13

生物信息数据库开发之单细胞数据库scrna db（一）

单细胞数据库构建优质已整合的单细胞数据库背景知识需求分析数据库类型数据库构建过程优质已整合的单细胞数据库如果读者只想获得一个现成的内容丰富的单细胞数据库加入至自己的PC或linux服务器，可以跳过下面的详细理论教程数据库下载链接

北京生信课堂·2025-02-23 04:18

DeepSeek 新注意力架构NSA

最近这一路线的进展包括多种策略：KV缓存淘汰方法、块状KV缓存选择方法以及基于采样、聚类或哈希的选择方法。尽管这些策略前景广阔，现有的稀疏注意力方法在实际部署中往往表现不佳。

Twilight-pending·2025-02-22 00:47

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同

路野yue·2025-02-21 15:32

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。

数据媛·2025-02-21 14:53

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

centos操作系统安装R包单细胞拟时序分析CytoTRACE2

探序基因肿瘤研究院整理作者操作系统为centosstream8，R版本为4.3.3devtools::install_github("digitalcytometry/cytotrace2",subdir="cytotrace2_r")中途出现错误：*installing*source*package‘RcppGSL’...**成功将‘RcppGSL’程序包解包并MD5和检查**usingstag

探序基因·2025-02-20 15:56

基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据

探序基因·2025-02-20 15:26

单细胞轨迹分析-monocle包的使用

探序基因肿瘤研究院整理安装：monocle源码下载：https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/monocle.htmlR版本，4.2.0BiocManager::install("monocle")不过在安装过程中还是报错了：Warning:无法在https://bioconductor.org/packages/3.15/bi

探序基因·2025-02-20 15:26

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。

golemon.·2025-02-17 08:38

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

单细胞分析（11）——scRNA-seq数据整合

单细胞RNA-seq数据整合：SeuratIntegrationandHarmony1.研究背景在单细胞RNA测序（scRNA-seq）研究中，批次效应（batcheffect）是不可忽视的问题。

生信小鹏·2025-02-16 01:15

k均值聚类python实现

K均值聚类（K-MeansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。

小尤笔记·2025-02-15 23:29

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在

开心星人·2025-02-14 19:10

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)

引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程，持续更新，欢迎关注，转发！简介现在，很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。

·2025-02-13 20:18

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

单细胞数据整合-解决AnnData合并时ValueError: cannot reindex from a duplicate axis问题

项目场景：使用scanpy包进行单细胞数据分析时，往往需要整合多个样本的数据，也就是将多个AnnData对象合并为一个AnnData对象。

bamboo_shoot_kk·2025-02-11 00:20

KMeans聚类实战2

目录NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess

浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

目录iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns

浊酒南街·2025-02-10 22:34

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。

鱼弦·2025-02-09 16:08

ggalign：热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展

无论是自包含排序图形的对齐，还是在多个图形中应用一致的分组和排序（如k-means聚类），ggalign都可以帮助简化这一过程。

万木春❀·2025-02-09 13:43

为了实现对不同说话人的处理，可以加入一些专门的层和技术，来区分和识别说话人的特征。

实现方式：说话人分离可以通过加入深度聚类（DeepClustering）或端到端分离网络（如DPRNN）实现，这些方法擅长分离出多个声源。适用层：说话人分离层

苏西月·2025-02-07 23:12

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类

荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立

theskylife·2025-02-07 06:16

单细胞数据h5ad格式转换成seurat

探序基因肿瘤研究院整理比如宫颈癌单细胞文章：Multiomicanalysisofcervicalsquamouscellcarcinomaidentifiescellularecosystemswithbiologicalandclinicalrelevance

探序基因·2025-02-06 04:20

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