cluster p值聚类

cluster p值聚类是一种常见的聚类分析方法，主要用于生物信息学领域中的基因表达数据分析。该方法通过计算每个基因在不同样本之间的表达水平差异，然后根据这些差异的p值进行聚类分析。具体来说，该方法首先计算每个基因在不同样本中的表达水平，然后使用统计学方法比较不同样本之间的表达水平差异，得到每个基因的p值，即差异显著性水平。然后，将所有基因按照p值从小到大进行排序，将p值较小的基因聚在一起，形成一个聚类簇。这个过程不断重复，直到所有基因都被聚类到一个簇中。最终得到的结果是一棵聚类树，树的每个节点代表一个聚类簇，树的叶子节点代表每个基因。cluster p值聚类方法可以帮助研究人员快速发现在不同条件下表达差异显著的基因，从而进一步分析这些基因的生物学功能和调控机制。

相关问题

kmean聚类matlab

在MATLAB中，可以使用自带的kmeans函数进行k-means聚类。首先，使用kmeans函数将数据分成指定数量的簇，例如cluster_num=3，即将数据分成3个簇。然后，可以使用unique函数找出分类出的个数，并使用cell数组存储每个簇中的数据索引。接下来，遍历每个簇，获取对应的数据并使用scatter函数绘制散点图表示每个簇的数据。同时，可以使用plot函数绘制簇的中心点。最后，可以计算轮廓系数（SC）来评估聚类效果。轮廓系数可以使用mean函数计算silhouette函数返回的值。整个过程的代码示例如下：

cluster_num=3; %自定义分类数
[index_km,center_km]=kmeans(data,cluster_num); %MATLAB自带kmeans函数

a=unique(index_km); %找出分类出的个数
C=cell(1,length(a));
for i=1:length(a)
    C(1,i)={find(index_km==a(i))};
end

figure
subplot(2,1,2)
for j=1:cluster_num
    data_get=data(C{1,j},:);
    scatter(data_get(:,1),data_get(:,2),100,'filled','MarkerFaceAlpha',.6,'MarkerEdgeAlpha',.9);
    hold on
end
plot(center_km(:,1),center_km(:,2),'kd','LineWidth',2);
hold on
sc_k=mean(silhouette(data,index_km));
title_str1=['MATLAB自带kmeans函数',' 聚类数为：',num2str(cluster_num),' SC轮廓系数:',num2str(sc_k)];
title(title_str1);

可以在MATLAB中运行以上代码来进行k-means聚类，并可视化聚类结果。

此外，您还可以参考GitHub的一个示例代码，链接如下：[https://github.com/Qyokizzzz/AI-Algorithm/tree/master/K-means](https://github.com/Qyokizzzz/AI-Algorithm/tree/master/K-means) 。

另外，您还可以通过分析数据，选择最佳的k值进行聚类。例如，可以加载fisheriris数据集，并使用其meas的前两个维度来进行聚类。以下是一个示例脚本：

load fisheriris
data = normalization(meas);
[idx,C,~ = Kmeans(data(:,1:2),3,0,5000);
figure
gscatter(data(:,1),data(:,2),idx,'bgm')
hold on
plot(C(:,1),C(:,2),'kx')
legend('Cluster 1','Cluster 2','Cluster 3','ClusterCentroid')

上述代码将fisheriris数据集进行了归一化处理，并使用Kmeans函数将数据聚类成3个簇。通过gscatter函数绘制散点图表示不同簇的数据，并使用plot函数绘制簇的中心点。

最后，您还可以编写一个计算"有序属性"距离的函数来计算样本点之间的闵可夫斯基距离。例如，可以使用cal_dist函数计算两个样本点之间的欧氏距离或曼哈顿距离。以下是一个示例代码：

function dist = cal_dist(X,p)
    dim = size(X);
    sum = 0;
    for i = 1:dim(2)
        sum = sum + abs(X(1,i)-X(2,i))^p;
    end
    dist = sum^(1/p);
end

该函数可以根据指定的p值计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离，其中p=2为欧氏距离，p=1为曼哈顿距离。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

分层聚类迭代 matlab

分层聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将样本逐步划分成越来越小的子集，直到每个子集只包含一个样本为止。 MATLAB 中提供了 `linkage` 函数来实现分层聚类，其语法如下：

Z = linkage(X, 'method')

其中，`X` 是一个 $n \times p$ 的矩阵，表示 $n$ 个样本的 $p$ 个特征，`method` 是指定的聚类算法。常用的聚类算法包括单链接、完全链接和平均链接等。聚类算法的选择需要根据具体情况进行。

分层聚类迭代可以通过逐步合并相似的样本来生成聚类树，实现过程如下：

1. 初始化：将每个样本看作一个簇。
2. 计算相似度矩阵：计算任意两个簇之间的相似度，可以使用聚类算法中定义的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 合并簇：找到相似度最高的两个簇，将它们合并成一个新的簇，并更新相似度矩阵。
4. 重复步骤 2 和 3 直到只剩下一个簇为止。

MATLAB 中可以使用 `cluster` 函数来实现分层聚类迭代，其语法如下：

T = cluster(Z, 'cutoff', c)

其中，`Z` 是聚类树，可以使用 `linkage` 函数生成；`cutoff` 是指定的截断值，表示生成的簇的最大距离；`T` 是样本的聚类标签。