估计阅读时长: 14 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 层次聚类通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。基于层次聚类分析，我们可以初步可视化我们的一些原始数据： 例如对样本的层次聚类分类，可以让我们了解到样本在分组之间以及分组内的异质性。 对生物序列进行基于相似度的层次聚类分析，我们可以了解到序列之间的相似性程度或者进化关系 Order by Date Name Attachments metabolome • 14 kB • 647 click […]
估计阅读时长: 11 分钟PhenoGraph提供了与UMAP类似的算法过程进行单细胞组学数据的细胞分型处理操作。与UMAP方法相比，PhenoGraph并不会产生数据降维效果，仅仅产生数据点Cluster信息。如果需要将数据进行可视化，还需要借助于t-SNE算法将PhenoGraph的分型结果数据投影到一个二维平面上完成。 Order by Date Name Attachments Phenograph-image4 • 200 kB • 646 click 2021年8月9日Automated Optimal Parameters […]
估计阅读时长: 16 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。 Order by Date Name Attachments 1_Contour • 487 kB • 807 click 2021年6月30日Ms1Contour • […]
估计阅读时长: 23 分钟https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 降维是将数据由高维约减到低维的过程而用来揭示数据的本质低维结构。它作为克服“维数灾难”的途径在这些相关领域中扮演着重要的角色。在过去的几十年里，有大量的降维方法被不断地提出并被深入研究，其中常用的包括传统的降维算法如PCA和MDS；流形学习算法如UMAP、t-SNE、ISOMAP、LE以及LTSA等。 Order by Date Name Attachments MNIST-LabelledVectorArray-60000x100 • 230 kB • 822 click 2021年6月27日MNIST-LabelledVectorArray-60000x100Euclidean_Distance • […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/SMRUCC/GCModeller 在R语言之中，存在着一个用于进行表达数据的时间序列分析的程序包：TCseq。TCseq的全称为Time course sequencing，即时间序列分析，通过对表达矩阵进行时间上的模糊CMeans聚类，得到表达变化趋势一致的基因列表，进行基因表达的时间趋势分析。 在GCModeller之中，我仿照着TCseq程序包，自己编写了一个时间序列的聚类与可视化分析的R#程序包模块，在这里介绍给大家。 Order by Date Name Attachments Gene expression pattern visualization • 2 […]
估计阅读时长: 4 分钟https://github.com/xieguigang/bclusterTree 对于二叉树，大家肯定不会陌生。二叉树其实就是一个有向无环图（有向：访问的方向是从父节点指向子节点；无环：子节点不会成为其父辈节点的父节点），大家可以从根节点一直往下访问到任意一个叶节点；节点间的方向是根据键值的比较的大小结果来建立的，大的值在右边，小的值在左边（《左迁与右迁》），零值在当前节点。 二叉树示意图来自于这篇博文《Self-balanced Binary Search Trees with AVL in JavaScript》 Order by Date Name Attachments Rplot […]
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
I'm fine, thank you. and you?
起了个头而已，等后续更新🤣
Marvelous, what a weblog it is! This web site provides helpful facts to us, keep it up.
过来围观大佬的文章