福建医科大学:K均值聚类在基因表达数据分析中的应用
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更新于2024-08-13
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"K均值聚类是一种常用的数据挖掘技术,它属于无监督学习方法,其核心思想是基于相似性将数据对象分组成若干个簇,使得同一簇内的对象尽可能相似,而不同簇之间的对象差异较大。在福建医科大学的课程中,K均值聚类被应用于生物芯片数据分析,特别是基因表达数据的分析。
基因表达数据分析是生物领域中重要的研究手段,通过聚类分析可以揭示样本间的相似性,例如质量控制、样本分类、亚型发现,以及基因的功能相关性和共表达模式。聚类过程通常分为对样本(Q型)和基因(R型)的聚类,前者用于研究样本间的群体结构,后者则有助于识别基因的生物学功能。
在计算相似性时,需要选择合适的距离尺度函数,这些函数衡量两个数据点之间的差异,常见的有几何距离(如欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、广义欧氏距离和明氏距离)。其中,欧氏距离是最基础的,它考虑了所有维度上的差异;而曼哈顿距离只关注每个维度上的绝对差异,对于大数据集来说效率较高。
在实际操作中,如使用MATLAB,可以借助pdist函数来计算距离,如计算整个矩阵或指定距离度量方式下的距离矩阵。通过这种方式,K均值算法可以根据预设的K值,迭代优化每个样本的归属,直到达到收敛条件,从而得到最终的聚类结果。
K均值聚类在生物医学领域中扮演着关键角色,它帮助科学家们理解和组织复杂的数据,为后续的生物学研究提供了有力工具。理解并掌握这一技术,对于从事生物信息学、生物统计学或者生物医学研究的学生和从业者来说至关重要。"
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