ap聚类（ap聚类算法matlab代码）

本篇文章给大家谈谈ap聚类，以及ap聚类算法matlab代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、怎么跑ap聚类算法的matlab程序
• 2、谁有ap聚类算法的C++实现，急求！！
• 3、什么是Immediate early genes（IEGs）
• 4、实现ap聚类时相似矩阵为什么要是负值
• 5、如何在相似度矩阵上聚类
• 6、系统聚类和k均值聚类的比较

怎么跑ap聚类算法的matlab程序

在聚类分析中,K-均值聚类算法（雹胡k-means algorithm）是无监督分类中的一种基本方法,其也称为C-均值算法,其基本思想是：通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.\x0d假设要把样本集分为c个类别,算法如下：\x0d（1）适当选择c个类的初始中心；\x0d（2）在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的瞎肆枣中心所在的类,\x0d（3）利用均值等方法更新该类的中心值；\x0d（4）对于所有的c个聚类中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代.\x0d下面介绍作者编写的一个分两类的程序,可以把其作为函数调用.\x0d%% function [samp1,samp2]=kmeans(samp); 作为调用函数时去掉注释符\x0dsamp=[11.1506 6.7222 2.3139 5.9018 11.0827 5.7459 13.2174 13.8243 4.8005 0.9370 12.3576]; %样本集\x0d[l0 l]=size(samp);\x0d%%利用均值把样本分为两类,再将每类的均值作为聚类中心\x0dth0=mean(samp);n1=0;n2=0;c1=0.0;c1=double(c1);c2=c1;for i=1:lif samp(i)th0\x0dc1=c1+samp(i);n1=n1+1;elsec2=c2+samp(i);n2=n2+1;endendc1=c1/n1;c2=c2/n2; %初始聚类中心t=0;cl1=c1;cl2=c2;\x0dc11=c1;c22=c2; %聚类中磨拆心while t==0samp1=zeros(1,l);\x0dsamp2=samp1;n1=1;n2=1;for i=1:lif abs(samp(i)-c11)abs(samp(i)-c22)\x0dsamp1(n1)=samp(i);\x0dcl1=cl1+samp(i);n1=n1+1;\x0dc11=cl1/n1;elsesamp2(n2)=samp(i);\x0dcl2=cl2+samp(i);n2=n2+1;\x0dc22=cl2/n2;endendif c11==c1 c22==c2t=1;endcl1=c11;cl2=c22;\x0dc1=c11;c2=c22;\x0dend %samp1,samp2为聚类的结果.\x0d初始中心值这里采用均值的办法,也可以根据问题的性质,用经验的方法来确定,或者将样本集随机分成c类,计算每类的均值.\x0dk-均值算法需要事先知道分类的数量,这是其不足之处.

谁有ap聚类算法的C++实现，急求！！

算法实现吵乱起裂渗来应该很容易，就不帮你编写代码了。 什么是 k-means 聚类算法？ 从网肆碰脊上找到了很多定义，这里选取比较典型的几个； K-Mean 分群法是一种

什么是Immediate early genes（IEGs）

即刻早期基因（Immediate early genes ， IEGs）在受到各种各样的细胞刺激时，它们会短暂而迅速地被激活。它们代表了一种长期的反应机制，在任何新的蛋白质合成之前，在对刺激的第一轮反应中，在转录水平上被激活。因此，IEGs不同于“晚期反应”基因，后者只有在早期反应基因产物合成后才会被激活。因此，IEGs被称为“通往基因组反应的门户”。这些基因的激活不需要蛋白质的从头合成。代盯缺表基因有Fos, Zif268, Arc, Homer1a等。

留意到这一基因集的原因在读《癌生物学》第六章 细胞内信号网络决定癌症的诸多特性 时候它出现了，这些基因中的一些产物能够把细胞从静止的G0期唤醒，从而进入活跃期。作为单细胞爱好者，肯定要把这个词汇拿出来和single cell 一起检索一番的呀。

于是我们遇见了：

鉴于是不一篇高通量测序的文章，所蔽则岩以我们将关注点放在另一篇：

当然这是一篇2016年的文章，当时的分析工具还没有现在这么方便，用的聚类方法是AP（ Affinity Propagation ）) clustering。

这篇文章中，作者对数据做了两次聚类，我们看到1st聚类的时候，计算了Gene-gene and cell-cell Pearson distances，并且去除了一部分 ribosomal, housekeeping and intermediate early genes (IEGs) 。但是这里不是Immediate early genes，不管怎么说，宏御检索这个 intermediate early genes返回来的都是Immediate early genes的结果。其实想说的重点不是这两个名词的不同啦。

就是我们细胞质控一定要在聚类之前吗？ 聚类之后再看每个亚群的QC特征，如线粒体，Ngene等，根据这个，以亚群为单位来做质控可不可以呢？是完全可以的啊。

至于文章提出第二层次的聚类，2nd level clustering was performed separately on subsets of cells showing inner bulge (IB), outer bulge (OB), upper HF (uHF), or IFEbasal (IFE B) signatures. 其实就算第一次聚类去掉了某个质量差的亚群，在第二次聚类后，之前隐藏在大群内的一些cell也有可能聚成一个小的亚群，所以每次聚类最好都按照亚群看一下那几个QC指标。另一种策略是第一次聚类的时候尽可能地多聚出几个类，marker一样的再合并，减少聚类的次数以减少聚类带来的困惑。

虽然，我们问的是什么是Immediate early genes（IEGs），回答的却是单细胞数据如何质控的基本问题。

实现ap聚类时相似矩阵为什么要是负值

该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵

[img]

如何在相似度矩阵上聚类

在相似度矩阵上聚类的方法如下：

对于P-1AP=B设A，B和C是任意同阶方阵，则有：

1、反身性：A~ A。两者的秩相等；

2、对称性：若A~ B，则 B~ A。两者的行列式值相等；

3、传递性：若A~ B，B~ C，则A~ C。两者的迹数相等；

4、若A~ B，则r(A)=r(B)，|A|=|B|，tr（A）=tr（B）。两者拥有同样的特征值，尽管相应的特征向量一般不同；

5、若A~ B，且A可逆，则B也可逆，且B~ A。两者拥有同样的特征多项式；

6、若A~ B，则A与B。两者拥有同样的初等因子。

7、若A与对角矩阵相似，则称A为可对角化矩阵，若n阶方阵A有n个线性无关的特征向量，则称A为单纯矩阵。

8、相似矩阵具有相同的可逆性，当它们可逆时，则它们的逆矩阵也相似。

扩展资料：

定理

n阶矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件为矩阵A有n个线性无关的特征向量。求出的特征向量恰好为矩阵的各个线性无关的特征向量。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角矩阵相似。若n阶矩阵A有n个相异的特征值，则A与对角告派世矩阵相似。

对于n阶方阵A，若存在可逆矩阵P， 使其为对角阵，则称方阵A可对角化。n阶矩阵A可对角化的充要条件是对应于A的每个特征值的线性无关的特征向量的个数恰好等于该特征值的重数，即设是矩阵A的重特征值。

对任意一个n阶矩阵A，都存在n阶可逆矩阵T使得羡裂即任一n阶矩阵袜肢A都与n阶约当矩阵J相似。

参考资料来源：百度百科-相似矩阵

系统聚类和k均值聚类的比较

K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其卜凯主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的雀余样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。

K-Means算法的特点是类别的个数是顷弊滚人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）

算法

伪代码：

function K-Means(输入数据，中心点个数K)

获取输入数据的维度Dim和个数N

随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点

while(算法未收敛)

对N个点：计算每个点属于哪一类。

关于ap聚类和ap聚类算法matlab代码的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。