生物信息学：k-means等划分算法详解

"《划分算法：图论与复杂网络入门》介绍了生物信息学软件包Bio.Cluster中的聚类分析技术，特别是k-means、k-medians和k-medoids这三种划分算法。这些算法基于距离度量，目标是将数据对象分成k个组，使得每个组内元素到其代表中心（聚类中心或medoids）的距离之和最小。k值通常由用户预先设定，以便根据具体需求调整群组的数量。 k-means聚类算法是最常见的无监督学习方法，它将数据划分为k个密集且紧凑的簇，每个簇内的数据点彼此相似，簇间的差异较大。k-medians和k-medoids则分别以中位数和质心（medoids）作为划分标准，后者的优点在于聚类中心是实际数据点，而非中心点的平均值，有助于处理非欧几里得空间的数据。 在生物信息学领域，这类聚类算法常用于基因表达数据分析、蛋白质结构聚类或网络节点分类等任务，帮助研究者理解数据集的内在结构和组织模式。BioPython是一个强大的Python库，专为生物信息学设计，提供这些算法的实现，使得研究人员能够方便地进行复杂的计算和分析工作。 翻译团队的努力使得这份中文教程成为学习和使用BioPython的重要资源，不仅包括理论介绍，还提供了实例和应用指导。读者可以通过GitHub项目主页提交错误和改进意见，并在相关的QQ群中交流学习经验，共享生物信息学领域的知识和技巧。本教程章节详尽，覆盖从基础知识到实际操作的方方面面，是生物信息学爱好者和专业人员不可或缺的学习工具。"