python数据分析聚类第4页

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

scanpy以anndata数据结构存储的单细胞基因表达数据，包括预处理、可视化、聚类、轨迹推断和差异基因鉴定等功能。基于python实现可以有效处理超过100万个细胞的数据集的强大功能。

BBio·2024-02-12 20:44

Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql个性化购物商城推荐系统电子商务推荐系统基于用户、项目、聚类、混合的协同过滤推荐算法WebShopRSM 源代码下载

Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql个性化购物商城推荐系统电子商务推荐系统基于用户、项目、聚类、混合的协同过滤推荐算法WebShopRSM源代码下载一、项目简介

linge511873822·2024-02-12 18:19

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现（附源代码）

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵：publicObjectreadFile(StringfileName

linge511873822·2024-02-12 18:48

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法，算法很简单，主要是将距离最近的点聚到一起，不断遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合

linge511873822·2024-02-12 18:48

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

引言之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下：首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中，从理论上

程序员老冉·2024-02-12 16:34

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

Python三维体素化网格和点云计算

3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据

亚图跨际·2024-02-12 09:25

Python数据分析（Matplotlib、NumPy、Pandas）

Python数据分析(Numpy、Matplotlib、Pandas)教程：黑马程序员链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hx411d7jb?

侯静川·2024-02-12 01:37

聚类分析-R语言

1，原始数据，是矩阵，有行头和列名：data2，amap包的聚类分析：library(amap)clu<-hclusterpar(matx)plot(clu,sub="",hang=-1,xlab=NA

育种数据分析之放飞自我·2024-02-12 00:39

python从入门到精通（十七）：python的图形化界面开发

python数据分析和可视化基础TkinterTkinter模块的概念导入模块实例化窗口对象调用窗口设置窗口大小设置窗口位置设置窗口的标题添加标签控件添加标签定位添加输入框定位添加点击按钮设计按钮功能TkinterTkinter

HACKNOE·2024-02-11 22:40

Python数据分析与展示_Numpy_Matplotlib_Pandas

一、Python数据分析与展示掌握表示、清洗、统计和展示数据的能力主题思想与一组数据相关的那些事儿：如何理解一组数据表达的含义摘要：有损地提取数据特征的过程内容组织全课程包括：8个内容单元，共12个单元全课程总长

qq_繁华·2024-02-11 18:31

r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据

简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。

·2024-02-11 18:10

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

跟着Cell Research学单细胞分析：以小提琴图、热图为例

涉及到的知识点包括且不限于：小提琴图，添加均值标记，拼图ggplot2绘制聚类热图，数据框长宽转换单细胞分析如何使用特定的基因聚类使用每个cluster的均值画热图，分组统计

TOP生物信息·2024-02-11 08:57

机器学习的几种基本算法

http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/K-均值聚类：一中非常简单

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

统计-聚类：K means 和 K nearest

K值选择原理：1目前尚没有明确的方法选择最佳，所以需要多尝试2K值低，会受离群值的影响3K值高，会导致一些小样本量的样本没有话语权K-means原理：1选择K值。2如果K=3，就随机选择3个母点3计算每个点到这三个母点的距离d4找到距离d的最小值，这个点就属于哪一类5重复很多很多次，直至不再变化了，此时数据就被分成K=3类Knearest原理：1.将数据映射成PCA的格式2.随机找一个母点imag

PriscillaBai·2024-02-10 22:25

用 Python 分析过往 36 年春晚节目数据，发现一些趣事

分析内容接下来，通过Python数据分析，会回答下面这些问题，在知道答案之前，你可以先猜猜看：谁导演

Vincent8080·2024-02-10 22:49

python从入门到精通（十）：python爬虫的初级使用

python数据分析和可视化基础python爬虫分析python的4种爬虫方法第一种：基于urllib库的方法（一）任务介绍（二）认识爬虫2.1了解爬虫的商业价值2.2爬虫的原理（三）基本流程3.1准备工作

HACKNOE·2024-02-10 19:44

python从入门到精通（十）：python常见标准库的使用

python数据分析和可视化基础（一）Python中处理日期和时间的模块time导入time模块time获取当前时间戳localtime获取当前时间asctime获取格式化的时间ctime获取格式化的时间

HACKNOE·2024-02-10 19:44

python从入门到精通（七）：封装、继承、多态

python数据分析和可视化基础第二十六章：python面向对象编程（七）继承7.1面向对象三大特性7.2单继承7.3继承的语法7.3.1专业术语7.3.2继承的传递性7.3.3继承传递中的注意事项7.4

HACKNOE·2024-02-10 19:43

Python数据分析

Python数据分析\1.环境准备CPython—>Jupyter—>Pandas+周边库—>专业人士Anaconda—>CPython+conda+Jupyter+190+库—>适合小白Miniconda

顶峰相见_li·2024-02-10 15:47

Python数据分析实战【十一】：学习用scorecardpy搭建风控评分卡模型【文末源码地址】

文章目录评分卡模型一、数据预处理scorecardpy自带数据查看数据行列查看数据内容,用sample()比head()可以看更多的数据统计每个变量的缺失占比情况查看数据的信息查看每个变量有多少分类描述性统计数据之间的相关性二、数据筛选sc.var_filter()划分数据三、变量分箱woebin()woebin_plot()分箱调整四、WOE转化五、建立模型六、模型评估七、评分稳定性评分映射计算

帅帅的Python·2024-02-10 12:17

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

解读《对比Excel轻松学习Python数据分析》

内容：鹤鹤编辑：紫岸这本书是一本工具书，对于非专业领域的人来说，可能不是特别适合。我之前是看过一些关于写python的一些基础语法知识的书，但是在实际的工作应用中，暂时没有实操过，很多知识就忘记了。而我在工作中做数据处理比较常用的工具是Excel。所以我看这本书的初衷是希望能结合我日常处理数据的Excel的操作来做Python的实操，用以熟悉python的工作环境和相关语法。这本书比较好的一点是在

刹那流转·2024-02-10 09:42

聚类分析实验报告

聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场，基本思想是“物以类聚”，辨别事物在某些特征上的相似性或相异性，并按照这些特性将事物划分为几个类别，是在同一类别中的事物有较大的相似性，不同类别中的事物有较大的差异

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

python数据分析软件0代码,python数据分析软件开发

大家好，小编为大家解答python数据分析软件0代码的问题。很多人还不知道python数据分析处理软件，现在让我们一起来看看吧！

chatgpt002·2024-02-10 00:38

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

Seurat -- SCTransform

官方教程的流程整个流程缺少QC部分以及检查细胞周期和线粒体是否对聚类有影响时候regressout。#installglmGamPoi加速sctransform的运算if(!

All_Will_Be_Fine噻·2024-02-09 09:39

Seurat - 聚类教程 (1)

设置Seurat对象在本教程[1]中，我们将分析10XGenomics免费提供的外周血单核细胞(PBMC)数据集。在IlluminaNextSeq500上对2,700个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。我们首先读取数据。Read10X()函数从10X读取cellranger管道的输出，返回唯一的分子识别(UMI)计数矩阵。该矩阵中的值表示在每个细胞（列）中检测到的每个特征（即基因；行

冷冻工厂·2024-02-09 09:38

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas PART1

前言1.开发工具*文本类开发工具*IDLE适用于python入门*sublimetext第三方编程工具*集成式开发工具*eclipse*pycharm*针对科学计算数据分析的IDLE*canopyanaconda一个集合，包含conda、某版本python、一批第三方库，包含IPython、Spyder等，是conda的扩展，类似于nvm与node的关系包管理和环境管理工具conda–包管理，类似

哇哇哇哇池·2024-02-09 09:04

python数据分析之表示

1numpy库入门1.1数据的维度（1）一维数据：列表和数组的比较相同：一组数据的有序结构区别：数组的数据类型相同，列表的数据类型可以不同（2）数据维度的python表示一维数据：列表（有序）和集合（无序）类型二维数据：列表类型（列表中嵌套列表）多维数据：列表类型高维数据：字典类型或数据表示格式（JSON、XML、YAML格式）1.2数组对象：ndarray（1）N维数组对象：ndarray（元素

别辜负眼前·2024-02-09 09:33

Python数据分析(二)数据采集与操作

目录：常用格式的本地数据读写Python的数据库基本操作数据库多表连接爬虫简介BeautifulSoup解析网页爬虫框架Scrapy实战案例：获取国内城市空气质量指数数据一.常用格式的本地数据读写常用的数据分析文件格式：txt，csv，json，xml(Excel)，xls，HDF1.txt文件读写由字符串行组成，每行由EOL(EndOfLine)字符隔开，'\n'(1)打开文件，注意编码file

L是晴子的球迷·2024-02-09 09:32

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

图像搜索和分类

视觉单词通常通过特征描述子（SIFT）等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引，以索引的方式搜索图像。

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

关于二手房python数据分析及其可视化

python对杭州二手房数据分析该数据集来自网络公开数据，python语言，在数据分析方面，作为一柄利器，涵盖了“数据获取→数据处理→数据分析→数据可视化”这个流程中每个环节。环境搭建：环境：win10+Anaconda+jupyterNotebook库：Numpy，pandas，matplotlib，seaborn，missingno，各种包的管理和安装主要利用conda和pip。数据集：杭州二

杰瑞米的猫粮·2024-02-09 01:48

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值

菜鸟长安·2024-02-09 01:44

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0

Aaronlan·2024-02-08 12:15

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】

一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。

u013250861·2024-02-08 10:07

每天一个数据分析题（一百五十六）

B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。C.因子分析通常不适用于预测类模型，因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。

紫色沙·2024-02-08 09:51

每天一个数据分析题（一百五十五）

紫色沙·2024-02-08 09:20

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）在这之前我们已经学习了聚类分析，聚类分析的目的在于寻找数据的间断性，排序的目的就在于寻找数据的连续性（通过连续的排序轴展示数据的主要趋势）。

fafu生信小蘑菇·2024-02-08 07:20

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