R语言谱聚类、K-MEANS聚类分析非线性环状数据比较 / 开普饭

Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing大规模单细胞RNA测序的基准主成 ...

线性判别分析,全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习的降维算法.与PCA这种无监督的降维算法不同,LDA要求输入数据有对应的标签. LDA降 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22838 本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组. 画一个图来显示聚类的 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23010 跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段.但是,跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型.本文开发了一种方法,用于逼近具有依 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11387 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具.这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实.在这里,我将讨论使用空气 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22828 主要优化方法的快速概述我们介绍主要的优化方法.我们考虑以下问题 . 无导数优化方法 Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一, ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=19129 摘要在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见.它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础.为了在财务决策中高效利用 ...

在R中,可以使用read.table()函数从具有多列表格形式的文件中读取数据.使用好它可以简单的从文本文件或CSV这种文件中读取数据. read.table()函数语法格式 read.table() ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2981 聚类分析算法很多,比较经典的有k-means和层次聚类法. k-means聚类分析算法 k-means的k就是最终聚集的簇数,这个要你事先自 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22181 本文考虑一下基于核方法进行分类预测.注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型. 非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种 ...

本文由阿童木根据实践经验而整理,希望对大家有帮助. 原创微文,欢迎转发转载. 导读 pheatmap默认会对输入矩阵数据的行和列同时进行聚类,但是也可以通过布尔型参数cluster_rows和clus ...

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