MATLAB实现基因表达数据的欧氏距离聚类分析

在"利用MATLAB计算距离-福建医科大学 聚类与分类分析"的文档中，主要探讨了在生物芯片数据分析领域中，特别是基因表达数据处理中，聚类分析的重要性及其应用。聚类是一种无监督学习方法，旨在根据对象间的相似性将它们分组，而分类则是基于先验知识对样本进行预设类别的划分。 首先，文档强调了聚类分析作为基因表达数据分析的常用多变量技术，它能在没有特定分类标签的情况下探索样本间的相似性。通过聚类（Q型和R型），可以实现质量控制、检测亚型、识别功能相关基因和共表达模式。其中，Q型聚类关注样本间的相似性，R型聚类则针对基因。 计算相似性的关键在于选择合适的距离尺度函数，也就是衡量两个数据点之间差异的方法。这些函数包括几何距离，如欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离（也称为广义欧氏距离），它们都满足对称性、非负性和三角不等性。此外，文档还提到标化欧氏距离，它考虑了各维度的变异，使得距离计算更具有代表性。 MATLAB是常用的工具，其中的`pdist`函数是一个重要的工具，用于计算样本间的距离矩阵，支持欧氏距离的计算。通过`pdist(X)`或者`pdist(X, 'distance')`的形式，用户可以根据需求选择不同的距离度量。 文档详细介绍了欧氏距离的定义，它是通过计算两个n维向量之间的点到点的直线距离来衡量相似性的。平方欧氏距离和标化欧氏距离是对原始欧氏距离的变形，前者更关注异常值，后者则通过标准化各维度来平衡数据的分布。 曼哈顿距离，又称城市街区距离，是另一种常见的距离度量，它考虑的是沿坐标轴方向的距离之和，适用于非均匀分布的数据。 该文档深入讲解了如何利用MATLAB进行基因表达数据的聚类分析，提供了计算距离的不同方法，并展示了实际操作中的`pdist`函数的应用，这对于理解并实践生物信息学中的数据处理和分析具有很高的参考价值。