TCGA的logTPM数据进行NMF聚类，算法中method最好选择什么？

在使用TCGA的logTPM数据进行NMF（非负矩阵分解）聚类时，选择method的最佳选项也会因数据集的特点和研究目的而异。以下是一些常见的选择建议：

1. "brunet"：这是NMF算法中常用的方法之一，它基于乘法更新规则和欧几里得距离，适用于大多数情况。

2. "lee"：这是另一种常用的NMF方法，它基于乘法更新规则和KL散度（Kullback-Leibler divergence），适用于非常稀疏的数据集。

3. "nsNMF"：这是一种非负谱聚类方法（nonnegative spectral clustering），它结合了NMF和谱聚类的思想，适用于具有明显谱结构的数据集。

4. "snmf/r"：这是一种基于重构误差最小化的NMF方法，适用于处理具有噪声和异常值的数据集。

在选择method时，可以依据数据集的特点，考虑数据的稀疏性、噪声程度和谱结构等因素。此外，可以使用适当的聚类评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来评估聚类的质量，并选择最佳的method。最好尝试不同的method，并根据实验结果选择最适合的方法。