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

"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。"