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 • 174 click […]
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 • 246 […]
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 […]
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
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老师提到的这个问题，我这几天会写一个使用教程，老师后面可以用教程中对应的demo示例来了解下功能的使用