福建医科大学：K均值聚类在基因表达数据分析中的应用

"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。"