估计阅读时长: 16 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC/ 线性规划(Linear programming,简称LP),是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 Order by Date Name Attachments linear-programming-example • 22 kB • 247 click 11.08.2021lppsolve_screen […]
Visual a KDtree
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC 在进行无监督聚类分析的方法之中,我们在算法代码之中一般会遇到求解与某一个样本数据点最相似的数据点的计算过程。对于这个计算过程,一般而言我们是基于欧几里得距离来完成的。 Order by Date Name Attachments Visual a KDtree Search • 274 kB • 244 […]
Automated Optimal Parameters for T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding Improve Visualization and Allow Analysis of Large Datasets
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 • 198 click 09.08.2021Automated Optimal Parameters […]
Metavirome network
估计阅读时长: 11 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC Louvain算法是基于模块度的网络节点集群发现算法。该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的网络节点集群结构,其优化目标是最大化整个网络集群模块的模块度(Modularity)。 Order by Date Name Attachments graph • 2 MB • 200 click 07.08.2021Metavirome network […]
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/xieguigang/sciBASIC/tree/master/Data_science/Mathematica/SignalProcessing 进行峰识别是在代谢组学原始数据分析之中进行定量分析的很重要的一环。在代谢组学之中,定量分析分为靶向定量,以及非靶向定量计算这两大部分。 Order by Date Name Attachments Figure12.36 • 50 kB • 207 click 10.07.2021view_signal • […]
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 • 189 click 30.06.2021Ms1Contour • […]
估计阅读时长: 8 分钟 https://github.com/rsharp-lang/R-sharp 对于0,1两类分类问题,一些分类器得到的结果往往不是0,1这样的标签。如神经网络得到诸如0.5,0.8这样的分类结果。这时,我们人为取一个阈值,比如0.4,那么小于0.4的归为0类,大于等于0.4的归为1类,可以得到一个分类结果。同样,这个阈值我们可以取0.1或0.2等等。 Order by Date Name Attachments ROC • 221 kB • 218 click 28.06.2021Roccurves • […]
MNIST-LabelledVectorArray-60000x100
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 • 245 click 27.06.2021MNIST-LabelledVectorArray-60000x100Euclidean_Distance • […]
估计阅读时长: 7 分钟 https://github.com/xieguigang/mzkit SMILES字符串是一种在计算化学领域内使用线性ASCII字符串描述一个具有空间立体结构的分子结构所使用的一种语言规范。因为在工作中会需要使用到SMILES字符串做一些分子结构相关的数据建模分析,所以编写了一个很方便的用于SMILES字符串解析操作的模块,在这篇文章中为大家讲解具体的工作原理。 Order by Date Name Attachments science-connection-structure-with-molecules-simple-modern-white-background-illustration_46577-719 • 36 kB • 216 click 09.06.2021abstract-molecules-structure-with-connect-spherical-particles_46577-689 • […]
Computational Analysis of Biochemical Systems
估计阅读时长: 6 分钟 今天在这里和大家聊一下《生物化学系统的计算分析》这本书,生物化学系统的计算分析这本书可以说得上是我的生物信息学学习生涯的启蒙书。 Order by Date Name Attachments Computational Analysis of Biochemical Systems • 875 kB • 174 […]
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  1. 针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量