单细胞聚类

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

Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域
nantangyuxi·2025-02-06 02:06

主题聚类：精炼信息的关键步骤

标题：主题聚类：精炼信息的关键步骤文章信息摘要：主题聚类是一种关键的信息整合方法，通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。
XianxinMao·2025-02-05 22:00

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。
加德霍克·2025-02-04 10:36

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来，随着数字化和信息化的快速发展，越来越多的人开始使用智能手机。
kaka_R-Py·2025-02-03 23:43

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
飞Link·2025-02-02 15:26

《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》

而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。
·2025-02-02 15:08

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。
天波烟客00·2025-02-02 14:52

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

实战演练这个栏目就是带大家从头到尾完整复现单细胞文献分析流程。好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。希望大家能有所收获！
龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
qwmb919·2025-02-02 07:25

单细胞分析基础-第一节 数据质控、降维聚类

scRNA_pipeline\1.Seurat生物技能树可进官网查询添加链接描述分析流程准备：R包安装options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(!require("BiocManager"))install.packages("BiocManager",update=F,ask=F)options(BioC_mirror="htt
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-02 06:51

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
·2025-02-01 20:52

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
软件开发Java·2025-02-01 17:18

【单细胞-第三节 多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果
bee_dc·2025-01-31 23:26

【单细胞第二节：单细胞示例数据分析-GSE218208】

GSE2182081.创建Seurat对象#untar(“GSE218208_RAW.tar”)rm(list=ls())a=data.table::fread("GSM6736629_10x-PBMC-1_ds0.1974_CountMatrix.tsv.gz",data.table=F)a[1:4,1:4]library(tidyverse)a$`alias:gene`=str_split(a
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

单细胞-第五节 多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

bulk-seq数据和单细胞数据的联合分析

作者，EvilGenius随着现在研究的不断深入，越来越多的情况需要我们对多种数据的联合分析，其中在单细胞没有出来之前，普通转录组（bulk-seq）的测序结果是非常多的，也解决了我们很多的生物学问题，
追风少年ii·2025-01-31 09:50

（一）单细胞数据分析——单细胞数据预处理

由于毕业设计是单细胞数据的处理，所以把整个过程所用到的方法进行一个整理，这是第一个部分，对得到的单细胞数据进行质控、降维、聚类等预处理。
Kevin丶大牛·2025-01-31 08:13

层次聚类构建层次结构的簇

层次聚类（HierarchicalClustering）可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

机器学习建模流程 day02

机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤：问题定义与数据收集：确定问题的类型（分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容）和目标。收集相关数据，可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。
扫把星133·2025-01-30 01:34

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类
MengWoods·2025-01-30 01:01

python实现dbscan

python实现dbscan原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。
怎么就重名了·2025-01-29 03:12

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

利用MetaNeighbor验证重复性和跨物种分群

library(ggplot2)library(MetaNeighbor)library(SingleCellExperiment)library(dplyr)导入数据这里以海豚和两个公开人的PFC脑区单细胞转录组数
木与长清·2025-01-27 14:41

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。
呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他