福建医科大学:距离选择原则在生物芯片聚类分析中的应用
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更新于2024-08-13
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"本文主要探讨了在福建医科大学的背景下,关于聚类与分类分析中的距离选择原则。聚类和分类是生物芯片数据分析中常用的方法,尤其在基因表达数据分析中,通过度量样本或基因之间的相似性,将它们划分为不同的组别或类别。聚类分析作为无监督学习的一种,其基础是对对象间相似性的衡量,这涉及到选择合适的距离尺度函数,即相似性指标。
在选择距离函数时,关键原则包括:
1. 实际应用意义:考虑距离公式在实际生物医学研究中的具体应用效果,例如,欧氏距离可能适用于质量控制和样本分类,而曼哈顿距离可能更适合处理有偏斜数据的情况。
2. 数据预处理和方法选择:距离选择需考虑样本观测数据的预处理步骤,比如标准化或归一化,以及与之匹配的聚类算法,如K-means、层次聚类等,不同的算法可能对距离度量有不同的敏感度。
3. 特殊研究对象:针对不同类型的研究对象,如基因表达数据的高维特性,可能需要特殊的距离度量,如非线性相关系数或向量间的角度,这些能够更好地捕捉数据的复杂结构。
4. 计算效率:在保证准确性的前提下,也要考虑到计算量的平衡,避免过度复杂的度量导致资源浪费。
本文详细介绍了几种常见的距离度量,如欧氏距离(包括平方欧氏和标化欧氏)、曼哈顿距离、切比雪夫距离、广义欧几里得距离以及明斯基距离,每种都有其适用场景和特点。此外,还提到了如何在MATLAB中使用pdist函数来计算这些距离,这对于实际数据分析工作来说是非常实用的技巧。
选择距离选择的原则是生物信息学中一项重要的实践技能,它直接影响到聚类和分类分析的结果,从而帮助科学家们揭示基因表达数据的潜在结构和生物学意义。"
2023-12-26 上传
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2022-04-15 上传
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