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聚类分析图怎么画最新版_聚类谱系图怎么手画(2024年12月实测)

内容来源：特快SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

聚类分析图怎么画

生信分析入门指南：从零开始到实战 𐟒᧔Ÿ信分析的基本步骤包括：数据下载、数据清洗、数据可视化。其中，高通量测序技术如芯片和测序是重点关注的实验技术。 𐟓Š第一步是表达差异分析，拿到数据后立即进行。 𐟔„第二步是数据转换和处理，由于不同平台获得的数据格式不统一，需要检查一致性，处理无效值和缺失值。然后按照高表达和低表达进行排序，得到列表，为后续分析做准备。 𐟎溺줸‰步是功能聚类分析，将数据分为高表达和低表达两部分，并进一步细分到具体的功能注释，如家族、通路上下游关系、表型相关的分子等。 𐟌第四步是交互网络分析，通过连线画网络分析图，找出哪些分子位于节点的位置，这些分子需要重点关注。 𐟏姬줺”步是临床意义分析，需要临床资料的支持。例如，4个基因中，ab高表达和cd低表达的人群愈合较好，而ab低表达和cd高表达的人群愈合较差。再加上既不属于第一组也不属于第二组的人群，进行生存分析，看选出的指标是否有临床价值。

机器学习算法速查表：Top 8 关键技术 𐟓Š 线性回归（Linear Regression）一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。通过数据点之间的关系，线性回归画出一条直线（拟合线）。 𐟓ˆ 逻辑回归（Logistic Regression）一种分类算法，根据一组自变量预测一个二元结果（如1/0、是/否、真/假）。 𐟓˜ 决策树（Decision Trees）类似流程图的树状结构，内部节点表示特征（或属性），分支表示决策规则，叶节点表示结果。根节点通过属性值进行划分，并以递归分割的方式进行学习。 𐟌𓠩š机森林（Random Forests）一组决策树的集合，每棵树都在数据的一个随机子集上训练。最终预测通过所有树的预测结果的平均值得出。 𐟓ˆ 梯度提升（Gradient Boosting）一种集成方法，通过训练弱模型（例如决策树），并将它们组合起来生成更强大的模型。梯度提升通过迭代地将模型添加到集成中来工作，每个新模型尝试修正前一个模型的错误。 𐟓ˆ K均值聚类（K-Means Clustering）一种无监督学习算法，将一组点分为K个簇，每个点属于与其均值最近的簇。 𐟓‰ 主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）一种降维技术，通过将数据转换到一组新的正交轴（称为主成分）上来减少数据的维度。 𐟤– 神经网络（Neural Networks）一组算法，模仿人脑设计，用于识别模式。它们通过机器感知对感官数据进行解释，可以进行标注或对原始输入进行聚类。识别的方式是将所有现实世界的数据（如图像、声音、文本或时间序列）转化为数值向量。

数据可视化的四种常见表现形式数据可视化近年来成为了大数据领域的热门话题，它涉及人机交互、图形学、图像学、统计分析以及地理信息等多个学科。数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现和提升交互效率具有重要意义。以下是四种常见的数据可视化表现形式： 1⃣️ 多维数据可视化平行坐标：使用平行竖直的线来代表不同的维度，在坐标轴上描绘多维数据的数值并连接数轴上的坐标点，从而在二维空间内展示多维数据。散点矩阵图：通过二维坐标系中的某一组点来展示变量间的关系，将各个维度数据两两组合，按规律排列绘制成散点图。 Andrews曲线：通过坐标系展示可视化效果，将多维数据通过周期函数反映到坐标系曲线中，用户通过观察曲线，感知数据聚类等情况。星图（雷达图）：通过点到线的方式映射出信息维度，线段长度反映不同维度的数量值。适用于数据多于三维少于六维的情况。 Chernoff脸谱：CHERNOFF脸谱图通过对面部形状、特征等进行识别体现信息维度，并绘制脸部图，直观观察信息数据。有利于识别各个重要特征和要素之间的关系。通过这些技术手段，数据可视化可以帮助我们更好地理解复杂数据，发现隐藏的规律和趋势，提升工作效率。

𐟎裀绘图工具】多种图形绘制功能一览 𐟎蠧𛘥›𞥷奅𗦔歷多种图形绘制，包括但不限于：生存曲线 𐟓ˆ 火山图 𐟌‹ 热图 𐟔劥𐏦琴图 𐟎𛊦㘧Š𖥛𞠰ŸŒ𑊩Ÿ榁饛𞠰Ÿ“‰ 柱状图 𐟓Š 气泡图 𐟒犧𛴥𚦥›𞠰Ÿ“ GSEA曲线图 𐟓ˆ 散点图 𐟓 箱线图 𐟓Š 时间轨迹图 ⏳ tsne umap降维图 𐟌 PCA图 𐟓Š 峰峦图 ⛰️ 圈图 𐟔„ 和弦图 𐟎𖊦𚪦𕁥›𞠰ŸŒŠ 甲基化测序分析 𐟧슧𓕥ˆ›新 𐟒እ•细胞测序 𐟔슥𗮥𜂥ˆ†析 𐟔 富集分析 𐟓Š 预后生存分析 ⏳ 聚类分析 𐟓‰ SCIGEO数据挖掘 𐟌 生信分析指导 𐟧 meta分析 𐟓Š 数据处理 𐟒𛊤𘪦€祌–展示 𐟌Ÿ R语言相关生信分析 ✍️ TCGA及GEO数据挖掘 𐟌 文章复现 𐟓 多数据集合并 𐟓‚ 差异分析 𐟔 Cor相关性分析 𐟓Š COX生存分析 ⏳ GO富集分析 𐟓Š GSEA富集分析 𐟓ˆ KEGG分析 𐟌 LASSO回归分析 𐟓Š SSGSEA分析 𐟓ˆ 免疫浸润分析 𐟧ꊦ— 监督聚类 𐟔 ceRNA网络分析 𐟌 靶基因预测 𐟎𘴥𚊦补ž‹构建 𐟏劥ˆ—线图绘制 𐟓Š 孟德尔随机化分析 𐟧슔CGA/GEO/ICGC数据库挖掘 𐟌

国赛20小时睡眠背后的秘密听说你们国赛能睡20个小时？𐟘𔰟˜𔰟˜𔊊周四晚上睡了6小时，周五晚上7小时，总共接近20小时的睡眠！每天工作11个小时，怎么写得完论文和代码呢？来看看某南京不知名985的参赛记录吧。为什么能在36小时内完成27页论文和400行代码？正常情况下，国赛的工作量在50小时以上。我们是怎么做到的呢？队友是高中同班同学，从高中开始就经常一起讲题目，交流非常顺畅。分工明确：大体上有三个角色：建模手、编程手、论文手。建模手和编程手共同探讨模型的求解方案，方案确定后，建模手实现具体的数学公式细节，编程手负责搭好代码框架。然后建模手将求解过程和细节解释给编程手，编程手实现代码细节的同时把求解过程重新描述给论文手。这一重转述的过程使得论文更加便于理解。借助工具：可视化：阅读B题的同时，我们仅花了10分钟就借助Python画出了海底地形三维图、热力图和等深线图。板书：建模手和编程手借助板书相互交流讨论想法，然后编程手再将求解过程重新工整写在黑板上，既利于论文手快速写作，也利于对照黑板编写代码，检查公式。高效讨论：每个人的想法就像搭积木一样一层层累积上去。赛前准备：周四中午从珠海校区坐岐关车回南校，在数学学院借了个课室，赛前复习了一下假设检验和统计分析（虽然一点没用到哈哈哈）。五点半和队友小黄同学冒着暴雨出去吃麦麦，结果组委会提前半小时发布题目了！坐在麦当劳里面面相觑……还是打算吃完甜筒再回去。开始看题目啦！ A题是对光伏发电站建模，照旧是物理属性很强，看了20分钟，由于没把握算对正确的光照强度和效率，果断放弃。 B题是海洋探测，利用多波束系统探测海底地形。12问乍看应该存在唯一解，而且几乎是纯几何问题。3问看起来像是规划，4问像是有约束条件的最优化。 C题是超市进货，数据量稍微有些大，87万条数据，和往年的C题很像，一眼看起来就是前几问套用固定模型，如聚类、相关性分析、规划这些，最后一问用启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群这些。都是平时训练中很熟悉的操作。最后再来个检验分析。我们预计题目选择人数仍然是A

𐟔夸€分钟学会解读热图𐟧튧ƒ�𞯼Œ一种超酷炫的数据可视化工具𐟘Ž，通过颜色的深浅来展示数据的强弱。颜色越深，数据越大；颜色越浅，数据越小。𐟌ˆ 在生物信息学里，热图常被用来展示基因表达、蛋白质互作等复杂数据。想象一下，基因表达水平的高低，是不是像一幅色彩斑斓的热图呢？𐟧슊那么，怎么看热图呢？别急，跟着我来一分钟速成！𐟚€ 1️⃣ 横坐标代表样本，每列数据都是从一个样本中来的哦！ 2️⃣ 纵坐标代表基因，每行数据都是基因在某个样本中的表达情况。 3️⃣ 红色区域表示基因高表达，蓝色区域则表示低表达。 4️⃣ 不同的分组用不同的颜色来标识，方便我们快速识别。 5️⃣ 左边还有基因表达模式的聚类分析树形图，帮你一眼看出基因间的相似性。树枝越短，基因在各样本中的表达就越相似啦！𐟌𓊊现在，你是不是已经学会怎么看热图了呢？快去试试吧！✨

𐟚€人工智能学习路线图：从入门到精通 𐟎綠œ为人工智能的初学者，制定一个清晰的学习计划至关重要。以下是一个从基础到进阶的人工智能学习路线图，帮助你系统地掌握这门技术。 𐟓š第一阶段：Python基础与科学计算从泰坦尼克号数据分析案例开始，学习可视化逻辑回归和损失函数。掌握Python编程基础，为后续学习打下坚实基础。 𐟓–第二阶段：AI数学知识深入理解梯度下降和牛顿法，学习SVD奇异值分解的应用。这些数学工具将是你进一步学习人工智能的关键。 𐟓ˆ第三阶段：线性回归算法实现梯度下降求解多元线性回归，通过保险花销预测案例来实践。 𐟌𘧬쥛›阶段：线性分类算法分类鸢尾花数据集，进行音乐曲风分类，实现SVM人脸识别案例。掌握SVM算法的代码实现。 𐟌第五阶段：无监督学习算法进行微博用户聚类分析，提取人脸图片特征，实现图片前景背景分离。通过声音判别性别和用户案例来实践。 𐟌𓧬쥅�𖦮𕯼š决策树系列算法通过graphvis绘制决策树模型，集成学习方法案例，实现Adaboost算法做人脸识别。掌握GBDT+LR架构。 𐟏†第七阶段：Kaggle实战参与CTR广告预估项目，网页分类案例，药店销量预测案例等。通过实战项目提升技能。 𐟒𛧬쥅멘𖦮𕯼š海量数据挖掘工具代码实战WordCount计算和排序，蒙特卡洛计算圆周率Pi。掌握数据挖掘的基本工具和技术。 𐟓˜第九阶段：概率图模型算法实现垃圾邮件分类项目，掌握概率图模型的基本原理和应用。 𐟧 第十阶段：深度学习原理到进阶实战从水泥强度预测案例开始，绘制神经网络拓扑，实现MNIST手写数字识别项目案例。掌握深度学习的基本原理和实战技巧。 𐟎觬쥍一阶段：图像识别原理到进阶实战进行Cifar10图像识别案例，皮肤癌医疗图像项目，图像风格迁移项目等。掌握图像识别的基本原理和进阶技术。 𐟑€第十二阶段：图像识别项目实践电缆缺陷检测，电子元件缺陷检测，安全帽检测，人脸识别等项目。提升图像识别的实际应用能力。 𐟗㯸第十三阶段：自然语言处理原理到进阶实战实现TF代码实现Word2Vec算法项目，深度学习用户画像项目，电影评论情感分析案例等。掌握自然语言处理的基本原理和进阶技术。 𐟓–第十四阶段：自然语言处理项目结合实际需求，进行自然语言处理的实际项目应用。

𐟌ŸR语言辅导老师推荐：全方位专业指导𐟌Ÿ 𐟓Š R语言代码辅导，涵盖各种R语言知识： 1️⃣ 回归分析：普通最小二乘法 (OLS) 回归简单线性回归多元线性回归 Logistic 回归 2️⃣ 诊断与假设检验：多重共线性检测方差齐性检验正态性检验相关系数显著性检验残差分析 3️⃣ 方差分析 (ANOVA)：单因素方差分析双因素方差分析多元方差分析 (MANOVA) 方差分析表构建 4️⃣ 假设检验与区间估计： t 检验卡方检验简单统计推断 5️⃣ 时间序列分析：趋势分析平稳性检验 6️⃣ 数据降维与多变量分析：主成分分析 (PCA) 因子分析聚类分析贝叶斯网络 7️⃣ 功效分析与Meta分析：效应量与功效估计 Meta分析网状Meta分析随机森林支持向量机 (SVM) k 最近邻算法 (KNN) 神经网络 8️⃣ 使用ggplot2的图表类型：单系列和多系列柱状图堆积柱状图与百分比堆积柱状图不等宽柱状图克利夫兰点图坡度图南丁格尔玫瑰图雷达图散点图瀑布图相关系数图箱式图核密度图折线图饼图热力图 𐟔 无论你是初学者还是经验丰富的R语言用户，这些辅导内容都能满足你的需求，助你更好地掌握R语言的各种应用。

莫兰指数揭秘，聚类分析必备空间自相关分析是一种强大的工具，它可以帮助我们理解地理数据中的模式和关系。今天，我们将深入探讨局部空间自相关的概念，特别是局部莫兰指数，以及如何通过它来识别聚类和异常值。首先，让我们回顾一下局部莫兰指数的基本原理。这个指数通过测量一个特定位置与其邻居之间的空间关系来工作。它可以帮助我们理解数据中的空间聚集和离散现象。在生成结果时，我们会看到一个颜色图，这个图显示了不同区域的莫兰指数值。每个颜色代表一种特定的空间关系模式。例如，高值被低值包围（HL），低值聚类（LL），低值被高值包围（LH），以及高值聚类（HH）。通过分析这些模式，我们可以更好地理解数据的空间分布。例如，HL和LH模式可能指示出异常值的存在，而高值和低值的随机分布则可能意味着数据的随机性。最后，让我们强调一下，理解空间自相关对于地理信息系统（GIS）中的数据分析和可视化至关重要。它不仅能帮助我们识别数据中的模式，还能为我们提供关于数据背后潜在机制的见解。

一天学会SPSS？导师教你搞定数据分析！嘿，包的老弟！你问我一天能不能把SPSS学会？没问题，我来给你分享一下我的经验。数据清洗：别让缺失值和反向记分拖累你 𐟧𜊩斥…ˆ，数据清洗是关键。你得把那些缺失值剔除掉，反向记分也得处理一下，不然数据质量不过关，分析结果再漂亮也没用。信效度检验：数据的可靠性是基础 𐟓 接下来，信效度检验是必须的。数据的可靠性可是分析的基础，这一步做不好，后面都是白搭。描述性分析：频率统计和描述性统计 𐟓Š 然后是描述性分析，频率统计和描述性统计特别适合量表等连续性数据。各种统计图表也得画出来，直观展示数据分布。差异性分析：t检验、单因素方差分析和卡方检验 𐟎𗮥𜂦€祈†析是重点，t检验、单因素方差分析和卡方检验都得掌握。这些方法能帮你找出数据中的差异和规律。变量关系：相关、回归、调节和中介 𐟒እ†然后是变量关系分析，包括相关、回归、调节和中介。这些方法能帮你找出变量之间的关系和影响。多元统计学：因子、聚类和主成分 𐟌 多元统计学也是一大块，因子分析、聚类和主成分都得了解一下。这些方法能帮你处理更复杂的数据问题。 AMOS画图：中英文表格轻松搞定 𐟖𜯸 最后，AMOS画图也没问题。它能帮你输出中英文表格，让你的分析结果更加专业和全面。总结：一顿嘎嘎分析就完事儿！ 𐟎‰ 总之，SPSS的功能非常强大，掌握这些方法后，你就能轻松搞定各种数据分析问题。一顿嘎嘎分析，效果杠杠的！

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