一致性聚类(Consensus Clustering)是一种通过多次聚类迭代并评估结果的稳定性来确定数据集的最优聚类数目的算法。它不是一种单独的机器学习算法,而是一种聚类算法的集成方法,用于增强单一聚类算法结果的稳定性和可信度。 在生物信息学和基因表达数据分析中,一致性聚类通常用于发现数据中的自然分组,例如确定癌症亚型或细胞类型
分子分型也是生信灌水的常见知识点之一。可以用于分子分型的方法非常多,比如:一致性聚类、非负矩阵分解、PCA等等,当然这些方法不需要我们手动去计算,都是有成熟的R包帮我们做。 比较常见的做分子分型的R包: C…
一致性聚类是一种无监督聚类方法,可以利用ConsensusClusterPlus R包完成分析,表达量矩阵准备好之后,代码很简单,如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 con<-ConsensusClusterPlus(expr,#矩阵形式 maxK=10,#最大聚类簇数量 reps=100,#抽取的子样本数量 pItem=0.8,#抽样样本的比例 pFeature=1,ti...
一致性聚类(Consensus Clustering, CC)或称共识聚类,原理就是将多个聚类合并为一个更稳定聚类。其核心在于通过合并,减少单次聚类的随机性和偶然性,提高了聚类的可靠性。目前主要是通过R语言中的ConsensusClusteringPlus包进行分析。接下来让我们一起来学习一下...
对于一致性聚类还有一些重要的汇总统计量: 聚类一致性(cluster consensus):在每个类别(Ik)中,样本对的平均一致性值 Nk是该类的样本数),聚类一致性可以用来衡量聚类的稳定性: m(k)=1N(k)(N(k)−1)/2∑i,j∈Ik,i<jM(i,j) 样本一致性(item consensus):某个样本与在某个类别中的其他所有样本的平均一...
3. 运行一致性聚类的函数 是不是和把大象装进冰箱一样简单,但是我们必须注意,这样简单的背后,实际是一个黑盒子,如果不了解原理,你只能得到结果,但是结果说明了什么信息,你一无所知。 下面是具体步骤 1. 准备输入数据 行为基因,列为样本的表达量数据,为了获得最佳的聚类效果,可以对基因进行筛选, 对矩阵进行归一化...
简介:RNAseq|组学分型-ConsensusClusterPlus(一致性聚类), NMF(非负矩阵分解) 肿瘤分型分析是生信文章中的常客,大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解,发现新的亚型,然后对不同亚型的临床特征,免疫特征等进行比较分析,文章末尾简单的列了一些应用。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一种评估聚类稳定性和参数选择的指标方法，常用于癌症亚型分类研究。例如，在乳腺癌的PAM50分类中，利用此方法可以根据不同的组学数据集将样本分组，以发现新的疾病亚型或者对不同亚型进行比较分析。ConsensusClusterPlus包提供了一步完成聚类分析的功能，通过选择想要测试的...
生信技术讲解8:一致性聚类分析结果解读(Consensus Clustering), 视频播放量 2640、弹幕量 0、点赞数 59、投硬币枚数 8、收藏人数 77、转发人数 17, 视频作者 概普生信人, 作者简介 ,相关视频:生信技术讲解3:加权共表达网络分析(WGCNA),生信技术讲解16: 相关性分析
8，最后输出结果为png图和csv文件。确定亚型后，可以进一步分析。例如，绘制不同亚型的表达模型热图，分析特定分类下不同亚型的表达差异，进行基因表达的显著性差异检验，结合PCA或共表达网络等技术进行深入研究。参考资料包括ConsensusClusterPlus教程和关于一致性聚类识别肿瘤亚型分析的文献。