NMF聚类怎样选择最合适的cophenetic, dispersion 和silhouette值

在NMF聚类中，可以使用以下方法来选择最合适的cophenetic、dispersion和silhouette值：

1. Cophenetic值：Cophenetic值用于评估聚类结果的稳定性和一致性。它可以通过计算原始数据与聚类结果之间的相关系数来度量。较高的Cophenetic值表示聚类结果更加稳定和一致。

2. Dispersion值：Dispersion值衡量了聚类结果的紧密度。它可以通过计算聚类结果中样本之间的平均距离来度量。较低的Dispersion值表示聚类结果更加紧密。

3. Silhouette值：Silhouette值用于评估聚类结果的质量和一致性。它通过计算每个样本的轮廓系数来度量。较高的Silhouette值表示样本在其所属聚类中更加紧密，与其他聚类之间更加分离。

在实际应用中，可以尝试不同的聚类数（c）进行NMF聚类，并计算相应的cophenetic、dispersion和silhouette值。然后，选择具有最高cophenetic值、最低dispersion值和最高silhouette值的聚类结果作为最合适的聚类数。

此外，还可以使用其他评估指标和可视化方法来辅助选择最合适的聚类数，如Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数和间隔统计量等。综合考虑多个指标和方法可以得出更可靠的聚类结果。

相关问题

NMF聚类最佳聚类数的选择标准

NMF（Non-negative Matrix Factorization）聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为不相交的子集，每个子集代表一个聚类。选择最佳的聚类数是一个重要的问题，以下是一些常见的选择标准：

1. 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：该指标衡量了样本与其所属聚类的紧密程度和与其他聚类的分离程度。轮廓系数的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示聚类效果越好。

2. Calinski-Harabasz指数：该指数结合了聚类内部的紧密度和聚类之间的分离度。指数值越大表示聚类效果越好。

3. Davies-Bouldin指数：该指数衡量了聚类之间的分离度和聚类内部的紧密度。指数值越小表示聚类效果越好。

4. 间隔统计量（Gap Statistic）：该统计量通过比较实际数据集与随机数据集之间的差异来评估聚类质量。选择使得间隔统计量最大化的聚类数作为最佳聚类数。

5. 目标函数值：NMF聚类算法通常使用目标函数（如欧几里得距离、KL散度等）来衡量聚类的优劣。选择使得目标函数值最小的聚类数作为最佳聚类数。

需要注意的是，这些选择标准并非唯一，不同的标准可能导致不同的聚类结果。在实际应用中，可以结合多个标准来选择最佳的聚类数，或者使用交叉验证等方法进行评估和选择。

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。