【Nature子刊】协和医院王任直团队:自我监督对比学习在中枢神经...
scCM在大规模CNS数据集中提供有前途的聚类分析当使用前3,000个HVG时,scCM的性能在各种数据集中更加稳定。scCM在来自不同大陆、物种和疾病的CNS数据集上的Acc和ARI方面,具有高性能。在非神经组织数据集中,scCM也显示出良好的聚类结果。在对具有5种脑转移类型的Gonzalez数据集的分析中,相同的癌症亚型相邻。具体来说,...
四川中医药科学院: 基于高通量测序中江丹参“发汗”过程中优势微...
2.5.3“发汗”过程中的丹参样品微生物属水平相对丰度分布选取丰度排名为前30的真菌属,根据每个样本各属的丰度均值,分别对样本之间真菌相对丰度进行聚类分析,得到Heatmap热图。中江丹参“发汗”过程中所有真菌物种中含量前10的菌属与“发汗”过程的21个样本之间的相互关系,结果见图9。在前10的菌...
应用案例 | 城市活力是可持续发展动力,深入探索聚类分析的魅力
聚类,顾名思义,是将一堆散乱的数据点按照某种相似性准则组织到一起的过程。它可以帮助我们发现数据中的潜在模式、分类和结构,从而为决策提供有力的支持。那么聚类算法是如何为决策提供有力支持的呢?下面通过城市活力分析案例带您深入探索聚类分析的秘密。城市活力是城市可持续发展的动力,影响着城市居民的福祉。于是...
Nature Genetics | BANKSY:革命性算法,重塑空间组学数据分析
单细胞分析方法:如t-SNE和UMAP,主要用于单细胞数据的降维和可视化。传统空间聚类方法:例如K-means和层次聚类,适用于一般性数据集的聚类分析。BANKSY算法与其他方法的对比数据处理能力:BANKSY算法能够处理更复杂、更大规模的空间组学数据,相比于传统方法具有更高的数据吞吐量和处理速度。精确度和准确性:在细胞类型...
...基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析咸蛋黄热加工中的异味组分
咸蛋黄挥发性物质聚类热图分析从图2可知,2组样品分别聚类,表明两组咸蛋黄挥发性物质相对含量间存在显著差异,与感官评价结果一致;各样品的3个平行检测均分别聚类,说明本研究的实验条件和方法具有较好的稳定性。在2组样品中,正己醛、正壬醛、正辛醛、2-戊基呋喃、3-甲基丁醛、苯甲醛、苯乙醛和1-辛烯-3-醇的...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
比如,在实际情况中,我们拿到的初始数据往往包含缺失值、异常值或噪声(www.e993.com)2024年10月21日。而聚类或密度估计这类算法,可以帮助识别和处理这些不完整的或异常的数据点,从而提高数据质量。特征提取在特征提取方面,算法可以帮助识别数据中的重要特征,为后续的监督学习任务或其他分析提供更有用的数据表示。就像考试前,已经有一位学神帮...
解密大脑画师!Nat Commun|北京大学唐世明课题组揭示视皮层V4区...
借助模型在大量自然图片中搜索皮层各处的偏好图片,作者绘制出了V4脑区的偏好地图。基于偏好地图的聚类分析将V4划分成了多个偏好不同类型图片的功能区。这些功能区有的偏好特定颜色或纹理的表面、有的偏好特定朝向的边界、还有的偏好特定类型的物体。图2.对偏好地图做聚类得到的功能分区...
基于知识图谱的研究型审计研究热点及趋势分析
根据聚类分析得到的5个群集分别是:(1)审计思维模式,主要包含政治站位、系统思维、投资审计、审计思维、发展建议等关键词;(2)审计高质量发展,主要包含研究型审计、高质量发展、提质增效、内部审计、审计工作、大数据审计、经济责任审计、国家审计、审计实践、统筹谋划、审计对象等关键词;(3)全方位提升审计质量,主要包含全...
概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...
20.聚类分析使用K-means聚类:fromsklearn.clusterimportKMeansX=np.random.randn(300,2)kmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_)plt.title("K-meansClustering")...
结构中的创新:媒体融合创新模式及其影响因素的扎根研究
(二)创新行动的聚类分析与三大模式特征由于多案例在具体指标上的表现纷繁复杂,难以通过直观观察进行有效分类,于是基于创新行动较大的趋同性,我们借助k-均值聚类法的客观计算,可以将30个案例归纳为三大创新行动模式。这三大创新行动模式在创新领域与创新过程的表现可见图4。