NMF（非负矩阵分解）进行聚类分析TCGA数据库TPM数据代码

下面是一个使用NMF进行聚类分析的示例代码，假设你已经准备好了TCGA数据库的TPM数据：

from sklearn.decomposition import NMF
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设你的TPM数据已经加载到一个名为data的numpy数组中，行表示样本，列表示基因/特征
# 进行数据预处理，使用标准化将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 创建并拟合NMF模型
n_components = 5  # 设置聚类的数量
nmf_model = NMF(n_components=n_components)
nmf_model.fit(scaled_data)

# 获取NMF模型的分量矩阵和样本矩阵
components = nmf_model.components_
samples = nmf_model.transform(scaled_data)

# 使用聚类算法（如K-means）对样本矩阵进行聚类
from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=n_components)
clusters = kmeans.fit_predict(samples)

# 打印每个样本所属的聚类标签
print(clusters)

# 可以进一步分析和可视化聚类结果
# 比如绘制聚类结果的散点图或热图等

请注意，上述代码仅提供了一个基本的框架，你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整和优化。另外，还可以使用其他聚类算法或调整NMF的参数来获得更好的聚类结果。