共识聚类(consensus clustering)。🌟 SC3 pipeline 2.3 tSNE + k-means tSNE maps; k-means。 2.4 Seurat clustering Seurat clustering主要是基于community的识别进行聚类,这里我们不做具体介绍了,后面会做Seurat包的详细教程。🤩 2.5 Comparing clustering 当我们需要比较两个聚类结果的时候,我们可以使用adjusted Rand...
初入学时整理过一次 一致性/共识聚类,很混乱,这里重新修改一次,后续再补一个简单实测。 一致性/共识聚类(Consensus Clustering)严格来说并不是一种聚类方法,其核心核心思想在于通过集成多个聚类结果,减少了单次聚类的随机性和偶然性,提高了聚类的可靠性和鲁棒性。它在处理复杂数据、噪声数据或数据集不确定性较高的情...
上周重新修改更新了笔记 R语言数据挖掘 | 一致性/共识聚类 Consensus Clustering,现在来实操一下。 目的:通过共识聚类分析在低级别胶质瘤(lower-grade gliomas, LGG)中鉴定铜死亡(cuproptosis)相关亚型,并…
确定聚类数:通过共识聚类算法分析 26 项代谢相关血清指标,发现将临床早期 NSCLC 患者分为三个聚类组能最好地反映数据模式。此时,三个聚类组的平均共识分数分别为 0.80、0.76、0.78,数值越高表明聚类成员的稳定性越好。 临床特征分布:三个聚类组在人口统计学和临床特征上存在显著差异。聚类 1 中总蛋白(TP)、白蛋白...
在基因集共识聚类地过程中,有很多关键技术值得探讨。比如如何定义一个基因集?在不同的研究中,基因集的构建方式可以千差万别有的可能基于已知的生物学路径有的则完全通过数据挖掘得来。无论是通过已有的文献资料。还是通过大规模的基因表达数据。构建一个合理的基因集都要求科学家们不仅要有丰富的理论知识,还需要对实...
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...
EN一般来说，类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。 那么问题来了，如何为聚类选择...
8783 1 17:56 App R语言单细胞分析1 数据下载整理和聚类 7201 5 14:56 App R语言构建预后模型1,超详细三步走! 1.3万 46 09:00 App R语言数据处理8 limma包差异分析 1.0万 6 19:16 App R语言空间转录组自学,全网最全(第一期) 7188 2 20:00 App R语言标准单因素cox+lasso+多因素cox构建预后模型 26...
这个时候,我们就需要通过某种方式来度量每个人之间分法的一致性——这就是共识聚类熵要做的事情。共识聚类熵得背后实际上是信息论的一个重要思想,它衡量的是系统中的信息混乱程度。信息越一致,越简洁;而信息越混乱,越不一致;复杂度就越高。通过计算聚类结果的熵值;我们能知道在给定的一组数据中,分组的稳定性如何...
使用术前原发肿瘤的CT图像进行影像组学分析、提取RFs,并基于RFs对患者进行共识聚类,确定了三个不同的簇。分析发现,不同簇群的生物学行为有明显的差异。第1簇的患者多表现为纯磨玻璃肺腺癌,肿瘤较小,无胸膜侵袭和隐匿性淋巴结转移,组织...