相似性度量与聚类分析在基因表达数据中的应用

"福建医科大学的课程资料，探讨了距离尺度函数和相似性指标在聚类与分类分析中的应用，特别是针对生物芯片数据的处理。" 在数据挖掘和机器学习领域，聚类和分类是两种重要的分析技术。聚类是无监督学习的一种，其目标是根据数据的内在相似性将数据点自动分成不同的组别，而分类则是有监督学习，依赖于预先标记的训练数据来预测新数据的类别。 聚类分析在基因表达数据中广泛应用，例如生物芯片数据分析。当没有预设的知识或标签时，聚类可以帮助我们发现样本或基因之间的结构和模式。聚类有两种主要类型：Q型聚类，针对样本进行聚类，常用于质量控制、类别验证和亚型识别；R型聚类则关注基因，以识别功能相关基因和共表达模式。 相似性指标是聚类分析的基础，它量化了数据点之间的相似程度。在n维空间中，两个数据点可以是基因在不同样本的测量值，或者是样本在不同基因上的表达值。计算相似性通常涉及距离尺度函数，这些函数必须满足对称性、非负性和三角不等性的基本性质。 距离尺度函数包括多种度量方式，如几何距离、相关系数以及向量间角度等。其中，几何距离是最常见的，如欧氏距离、曼哈顿距离、切氏距离和广义欧氏距离。欧氏距离是最直观的距离度量，适用于各个维度上的差异。曼哈顿距离则考虑了所有维度上的绝对差异之和，对每个维度平等对待。在MATLAB中，可以使用`pdist`函数计算各种距离，包括标化欧氏距离。 除了上述距离度量，还有非线性相关系数、向量间角度等复杂度量，它们更适应特定类型的数据或应用场景。选择合适的相似性指标对于聚类结果的准确性和解释性至关重要。理解并正确应用这些概念和方法，对于生物医学数据分析，特别是基因表达数据的挖掘，有着深远的意义。