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近邻成分分析nca算法

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kmin近邻Classification算法是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习之一算法 。KPCA四大部件成分 分析...直接要源文件 ， 戴安娜算法，伯奇算法，变色龙算法(2)EM算法(3)光学算法 ， DBSCAN 。
1、我要写一篇论文,是关于PCA,2DPCA,MPCA,KPCA四种主成 成分 分析...直接索要源文件 。这个复杂的2DPCA是2D PCA，Mpca不知道是什么，Kpca是内核PCA 。如果你懂PCA的话，另外三种很好写 ， 可以找一篇论文 ， 很好搜 。PCA很简单 。比如每个数据是一个列向量，样本组成一个矩阵a，先求协方差矩阵bcov (a )，然后按特征值分解eig函数 。我自己也是刚接触scRNAseq，所以写的可能有点白 。请多指教 。最近在nb上看了一篇文章，写点东西，一方面为了自己 ， 一方面为了大家一起交流，肯定是不行的 。MNN，mutual nearest neighborhood的英文全称，mutual 近邻，mutual是相互的，近邻是最近邻 。这个MNN还是很适合用在这里的 。MNN的主要思想是在不同批次中找到相同的细胞类型，然后计算出相同细胞类型基因表达的差异 。这部分算是批量效应 。
假设我们有两批scRNAseq的基因表达数据:第一批(m细胞)和第二批(n细胞)(1)余弦正规化)；不同批次细胞的基因表达谱信息；(2)依次计算批次1中每个单元格B1i到批次2中所有单元格的欧氏距离，实际上相当于表达式数据标准化前的余弦距离 。
2、有监督和无监督的 算法分别有哪些supervised Learning算法:linear regression、LogisticRegression、DecisionTree、SupportVectorMachine、SVM)K近邻(KNN knarestneighbors)neural networks RandomForest GradientBoostingTree贝叶斯分类器EnsembleLearning无监督学习算法:Clustering分析(cluster Analysis)association rule mining(main
3、k 近邻 算法是有监督还是无监督k近邻-2/有监督 。kmin近邻Classification算法是理论上比较成熟的方法 ， 也是最简单的机器学习之一算法 。这种方法的思想是:在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近样本中的大部分属于某个类别 ， 那么这个样本也属于这个类别 。用官方的话来说，所谓K 近邻 算法是指给定一个训练数据集 ， 对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到最近的K个实例(也就是上面提到的K个邻居)，而这K个实例中的大部分属于某一类，因此将输入实例归入该类 。
k近邻算法:k近邻算法的一般流程是:1 。收集数据 。2.计算待测数据与训练数据之间的距离(一般使用欧氏距离) 。3.对计算出的距离进行排序 。4.找出距离最小的k值 。5.计算每个类别在找到的值中出现的频率 。6.返回最高频率的类别 。优点:准确率高，对异常值不敏感 。缺点:计算复杂度高，空间复杂度高 。
4、实验二K- 近邻 算法及应用(1)简单易懂，易于实现，无需估计参数 。(2)训练时间为零 。它没有显示训练 ， 不像其他被监督的算法会用训练集训练一个模型(即拟合一个函数) ， 然后验证集或测试集会被模型分类 。KNN只在收到测试数据后存储样本并进行处理 ， 因此KNN的训练时间为零 。(3)KNN可以处理分类问题，同时自然也可以处理多分类问题，适合对稀有事件进行分类 。
对象有多个类别标签) ， KNN的表现比SVM好 。(5)KNN还可以处理回归问题，即预测 。(6)与朴素贝叶斯等算法的比值相比 ， 对数据没有任何假设，准确率高，对异常值不敏感 。(1)计算量太大，特别是特征数量很大的时候 。对于每一个要分类的文本，必须计算它到所有已知样本的距离 ， 得到它的第k个点近邻 。(2)可理解性差，无法像决策树一样给出规则 。
5、数据 分析师笔试题1-常见聚类 算法AUC:分类中的一个正例和一个反例 。具有正面预测的概率值大于具有负面预测的概率值的可能性是auc 。画ROC曲线 ， ROC曲线下的面积就是AUC的值 。(1)Kmeans聚类，k中心点聚类，CLARANS 算法，DIANA 算法，BIRCH 算法，Chameleon算法(2)EM算法(3)Optics算法 ， DBSCAN 。
6、python之k- 近邻 算法(sklearn版【近邻成分分析nca算法】借用上面提到的numpy、pandas等模块编译K近邻-2/Python的K近邻-2/(非sklearn版本) 。这次用sklearn wheel实现数据或者用上一篇文章的数据实现上一篇文章 ， 我们使用KNN.py中的自编译函数panduan来实现数据读取过程，这个转换在sklearn中已经被轮子调用过了 。这里我再补充一点:对于类别数据(也适用于特征值) 。

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