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聚类分析树

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这个分类的过程是聚类 分析 。聚类分析Definition聚类分析数据对象根据在描述对象及其关系的数据中找到的信息进行分组，聚类效果取决于两个因素:1，距离测量2，聚类算法聚类-1/常用算法K-means 。

1、R语言ggtree画圆形的树状图展示 聚类 分析的结果那么如何实现循环树形图呢？我查阅了相关资料 。r语言包DendedExtend可以实现 。用Help(打包的dendextend)查看帮助文档可以看到一个小例子，但是后期美化这个好像不太方便 。我还找到了一个介绍和使用dendextend包的参考链接 。

2、基因表达数据的 聚类 分析方法基因表达* *是指由基因的遗传信息合成功能基因产物的过程 。基因表达产物通常是蛋白质，但非蛋白质编码基因如转移RNA(tRNA)或小核RNA(snRNA)的表达产物是功能性RNA 。所有已知的生物，无论是真核生物(包括多细胞生物)、原核生物(细菌和古细菌)还是病毒 ， 都是利用基因表达来合成有生命的大分子 。

在像人类这样的高等生物中，根据细胞类型(神经细胞或心脏细胞)、环境和疾病状况等各种因素，成千上万个基因以不同的量一起表达 。例如，不同类型的癌症导致人类不同的基因表达模式 。微阵列技术可用于研究这些不同基因在不同条件下的表达模式 。来自微阵列的数据可以想象成一个矩阵或一个网格，矩阵中的每个细胞对应特定条件下的基因表达值 。

3、 聚类 分析之KNN我们先用一个例子来体验一下 。假设我们要对电影的类型进行分类 ， 统计电影中打斗和亲吻的次数 。当然也可以统计其他指标 ， 如下表所示 。我们很容易理解《战狼》《红海行动》《碟中谍6》是动作片，《前传3》《春恋》《拯救志明》《泰坦尼克号》是爱情片 。但是有没有办法让机器掌握这种分类的规则，在有新电影的时候，也能自动对其流派进行分类？

对于未知电影A，坐标为(x，y) 。我们要看哪些电影最接近电影A，这些电影大部分属于哪个类别，所以电影A属于哪个类别 。在实际操作中，我们还需要确定一个k值，即需要观察有多少部电影最接近电影a，KNN的工作原理“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理 。整个计算过程分为三步:计算待分类物体与其他物体之间的距离；计算最近的k个邻居；对于k个最近邻，待分类的对象属于他们最属于哪个类别 。

4、16种常用的数据 分析方法- 聚类 分析分类时，要综合考虑性别、年龄、收入、职业、兴趣、生活方式等相关信息，运用特定的方法找到隐藏在这些信息背后的特征，将其分为几类，每一类都有一定的共性，以便进一步探索和研究 。这个分类的过程是聚类 分析 。聚类(聚类)是一种发现数据之间内部结构的技术 。聚类将所有的数据实例组织成一些相似的组，这些相似的组称为集群 。
【聚类分析树】
聚类分析Definition聚类分析数据对象根据在描述对象及其关系的数据中找到的信息进行分组 。目的是一个组中的对象彼此相似(相关)，而不同组中的对象不同(不相关) 。组内相似度越大，组间差距越大，说明聚类效果更好 。聚类效果取决于两个因素:1 。距离测量2 。聚类算法聚类-1/常用算法K-means 。
5、【数据 分析基础】 聚类 分析划分方法:KMEANS(K-means)、kme doids(K-中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)Level 分析方法:BIRCH算法(平衡迭代规范和聚类)、CURE算法(代表点/)变色龙算法(动态模型)基于密度的算法:DBSCAN算法(基于高密度连续区域)、DENCLUE算法(密度分布函数)、OPTICS算法(对象排序识 。

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