精华内容
下载资源
问答
  • -文末领取【100份简历模板】聚类分析的基本原理是,根据样本的属性,使用某种算法计算相似性或者差异性指标,以确定每个个案之间的亲疏关系,最终将所有个案分为多个相似(即聚类),同一聚类的个案彼此相同,不同...

    “爱数据学习社”关注我们吧! -

    59ad38f49f2e425a9986707751ed5edf.gif

    文末领取【100份简历模板】

    聚类分析的基本原理是,根据样本的属性,使用某种算法计算相似性或者差异性指标,以确定每个个案之间的亲疏关系,最终将所有个案分为多个相似组(即聚类),同一聚类的个案彼此相同,不同聚类中的个案彼此不同。常见的聚类方法有K均值聚类法、系统聚类法(也叫层次聚类法)等。

    简而言之,聚类分析根据样本的多个属性,将相似的对象聚为一类,使同类之间尽量同质、不同类之间尽量异质。

    特征:

    • 聚类分析简单、直观

    • 聚类分析主要应用于探索性的研究,其分析的结果可以提供多个可能的解,选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析

    • 不管实际数据中是否真正存在不同的类别,利用聚类分析都能得到分成若干类别的解

    • 聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量,增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响

    • 异常值和特殊的变量对聚类有较大影响,当分类变量的测量尺度不一致时,需要事先做标准化处理

    K-means算法

    K均值算法比较简单,在SPSS中也被成为快速聚类,K均值算法中的每个类都是使用对象的平均值来表示。

    步骤:

    • 将所有对象随机分配到k个非空的类中

    • 计算每个类中所有对象的平均值,表示类的中心点

    • 根据每个对象与各个类中心的距离,分配给最近的类

    • 若满足【终止条件】,则结束聚类;否则,转到步骤2

    终止条件可以是:

    • 没有(或者小于某个数值的)对象被重新分配给不同的类

    • 没有(或者小于某个数值的)类中心发生变化

    • 误差平方和(SSE)达到局部最小

    • 达到指定的迭代次数

    3683546892779032df10c9fd7d117ea4.png

    K均值算法必须在平均值有意义的情况下才能使用,因此不适用于分类变量。需要给定聚类数目,并且对异常数据和数据噪声比较敏感。

    系统聚类算法

    系统聚类有两种类型:聚合的(自下而上的)或者分解的(自上而下的)。

    聚合的系统聚类法将每个对象都看做独立的一类,每一次通过合并最相似的聚类来形成上一层次中的聚类,整个当全部数据点都合并到一个聚类的时候停止或者达到某个终止条件而结束——这是大部分系统聚类所采取的方式。

    分解的系统聚类法首先将所有对象看成一类,然后把根节点分裂为一些子聚类,每个子聚类再递归地继续往下分裂,直到出现只包含一个数据点的单节点聚类出现,即每个聚类中仅包含一个数据点。

    系统聚类算法的好处是分析者可以对比不同聚类数量的结果,从中选择更感兴趣(更有解释力)的结果,这种对比可以通过生成的聚类树进行。

    实践篇—使用模拟数据进行K均值聚类

    1.用R生成模拟数据

    为什么不使用现成的数据,而要用R来生成数据呢?

    主要是因为在自己生成的数据中,我们可以预先定义存在哪些类型的用户群、每个用户群的属性是怎样的。

    通过这种方式我们得以知道“客观现实”是怎样的,后面用SPSS做聚类分析时,可以将分析得出的结果与我们预设的“现实”做对比,看一下效果如何——聚类分析得出的类对我们预设的类的还原度有多高。

    假设我们要做的是一款企业管理软件A的用户画像,所得数据中一共有1200个有效样本,其中存在三类用户:

    • 第一类用户是“典型管理者”,年龄大约在30-40岁之间,对使用A软件态度相对较积极,认为公司的管理是很自由的。其样本共有200人

    • 第二类用户是“个性型员工”,年龄大约在20-25岁,对使用A软件态度波动较大,认为公司的管理很不自由。其样本共有400人

    • 第三类用户是“安稳型员工”,年龄大约在25-30岁,对使用A软件态度比较消极,觉得公司的管理是相对自由的。其样本共有600人

    接下来使用R来生成以上描述的三类用户的数据,代码如下(对代码没兴趣的同学可以直接跳过):

    #定义每类的数据量n1=200n2=400n3=600#画像1的数据set.seed(1000)age1=rnorm(n1,mean=35,sd=3)set.seed(1100)attitude1=rnorm(n1,mean=8,sd=1.5)set.seed(1200)dof1=rnorm(n1,mean=8,sd=1)#画像2的数据set.seed(2000)age2=rnorm(n2,mean=23,sd=2)set.seed(2100)attitude2=rnorm(n2,mean=5,sd=2)set.seed(2200)dof2=rnorm(n2,mean=4,sd=1.5)#画像3的数据set.seed(3000)age3=rnorm(n3,mean=28,sd=2)set.seed(3100)attitude3=rnorm(n3,mean=3,sd=1.5)set.seed(3200)dof3=rnorm(n3,mean=7,sd=1.5)#合并所有数据age=c(age1,age2,age3)attitude=c(attitude1,attitude2,attitude3)dof=c(dof1,dof2,dof3)orig_type=c(rep(1,n1),rep(2,n2),rep(3,n3))data=data.frame(age,attitude,dof,orig_type)#输出到表格write.csv(data,"F:/R/R-cluster.csv")

    简而言之,三类用户的特征是这样的:

    ea08d5fe15ecd88234563524d1c5dfc3.png

    用SPSS做K均值聚类

    接下来使用R生成的数据进行K均值聚类,看看分析得出的结果与我们预设的类别的关系。

    1. 先看看三个变量的相关性矩阵:

    190a589d4b294c9cf60ecb4f61aed44f.png

    我们发现几个变量之间相关性都不高,因此可以全部作为聚类的变量进入后续分析过程。

    2. 接下来对三个变量进行标准化:

    SPSS操作:分析-描述统计-描述-勾选“将标准化得分另存为变量”

    3f2c3f5a572df154ea1838b6e6f26091.png

    3. K均值聚类

    • SPSS操作:分析-分类-K均值聚类

    • 填写聚类数:3

    • “保存”:勾选聚类成员、与聚类中心的距离

    • “选项”:勾选ANOVA表

    fb44816c60498b6cfa725da3b85c71dc.png

    4. 查看方差分析结果:

    5edf65467b26aef6487fff221adfdf82.png

    聚类分析得出的类别在三个变量上都呈现出了显著差异,可见三个变量在聚类分析中都起到了作用,当前聚类分析结果可以保留。

    预设类别与聚类结果对比

    先看看聚类得出的结果:

    cebdbc21210c024e1477436b49eddc85.png376fa1271db01f365cdf9b62d8f960a7.png

    跟我们最初定义的用户特征对比(详见上面的表格),发现聚类分析对用户类别的还原度非常高!聚类得出的几个类别和最初定义的类别在三个变量的均值和类别样本数上差异都很小(注意类别的顺序不同)。

    我们再用一个交叉表,看看样本的分布情况:

    SPSS操作:分析-描述统计-交叉表,将原始数据定义的类别和K均值聚类得出的类别分别放在行和列变量中。

    勾选“显示复式条形图”。

    b927a5b5167ff8fe7f435b11a71ceafd.png

    横轴表示我们预设的类别,纵轴表示聚类分析得出的类别。可以看出非常明显的对应关系。

    • 第一类用户大部分被聚类为类别3

    • 第二类用户大部分被聚类为类别1

    • 第三类用户大部分被聚类为类别2

    聚类分析定义出来的用户群体,不仅仅在属性上与预设的一致,连用户构成都很一致。

    0c3ad83c61e0ae3e97a655c07b284627.png

    长按下方海报添加微信领取【100份简历模板】

    2c9f6dd64dde770877abe68b957d723e.png

    · 爱数据每周免费直播 ·

    直播主题:数据分析岗位工作内容及规划

    直播内容:

    • 岗位JD解读:数据分析日常、专题和支持工作内容分享

    • 不同经验及薪资对于技能、思维深度和数据管理的要求

    • 企业对数据团队的发展限制及企业不同阶段对数据团队的要求

    • 数据分析师职业生涯的关键是什么?

    直播时间:6月22日明晚20:30准时直播分享

    9ccc5c39b5af1f3655542f6bf6b150bf.png
    展开全文
  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维...
  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
    怎么数据收集 数据太多可以采用抽样的方法 数据建模 根据所获取到的数据建立模型,注入数据调整模型参数 数据分析及预测 数据可视化、输出报表、趋势预测 留存分析 留存(次~7日、14日、30日) 解决问题 用户对...
  • 大话数据结构

    2019-01-10 16:35:22
    1.2你数据结构怎么学的? 3 他完成开发并测试通过后,得意地提交了代码。项目经理看完代码后拍着桌子对他说:“你数据结构是怎么学的?” 1.3数据结构起源 4 1.4基本概念和术语 5 正所谓“巧妇难为无米之炊”,再...
  • 大话数据结构 程杰

    2018-09-01 10:06:43
    1.2你数据结构怎么学的? 3 他完成开发并测试通过后,得意地提交了代码。项目经理看完代码后拍着桌子对他说:“你数据结构是怎么学的?” 1.3数据结构起源 4 1.4基本概念和术语 5 正所谓“巧妇难为无米之炊”,再...
  • 通篇以种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比,本书内容趣味易...
  • 大话数据结构-程杰

    2014-07-13 23:45:52
    1.2 你数据结构怎么学的? 3 他完成开发并测试通过后,得意地提交了代码。项目经理看完代码后拍着桌子对他说:"你数据结构是怎么学的?" 1.3 数据结构起源 4 1.4 基本概念和术语 5 正所谓"巧妇难为无米之炊",再...
  • 通篇以种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比,本书内容趣味易...
  • 第1章 数据结构绪论 1 1.1 开场白 2 如果你交给某人个程序,你将折磨他整天;如果你教某人如何编写程序,你将折磨他一辈子。 1.2 你数据结构怎么学的? 3 他完成开发并测试通过后,得意地提交了代码。项目经理看...
  • 本文简单分析 React 中管理数据流的方式,以及对 Redux 进行较为仔细的介绍。 <h2>React <p>A JAVASCRIPT LIBRARY FOR BUILDING USER INTERFACES 在 React 中,UI 以组件的形式来搭建,组件...
  • 差异表达分析 1. 什么是基因? 物种、亚种、个体、单细胞都可以测基因。基因是指个细胞或者个生物的完整序列,包括基因序列和基因间区域序列。在实际研究中,个物种内的基因差别不大,常说的是指...

    一、项目设计

    1. 测多少数据量?
    2. 几个生物学重复?
    3. 混池测序是否性价比很高?
    4. 参考序列怎么选?

    二、分析方法

    1. 转录本拼接
    2. 比对的两种模式
    3. 表达定量
    4. FPKM,RPKM,TPM,TMM
    5. 差异表达分析

    1. 什么是基因组?

    物种、亚种、个体、单细胞都可以测基因组。基因组是指一个细胞或者一个生物的完整序列,包括基因序列和基因间区域序列。在实际研究中,一个物种内的基因组差别不大,常说的是指物种的基因组,即参考基因组。
    对于二倍体来说,两套染色体差异较小,常说的基因组是指单倍体的基因组,再加上差异较大的性染色体。

    2. 转录组的研究对象

    主要研究 mRNA ,但是生物体内 mRNA 只占一小部分(1%-5%) ,所以实验中应当提前去除其他RNA保留 mRNA。

    mRNA 有编码蛋白质的能力,它又被称为编码 RNA 。而其他没有编码蛋白质能力的 RNA 则被称为非编码 RNA(ncRNA)。它们经由催化生化反应,或透过调控或参与基因表达过程发挥相应的生理功能。比如:
    tRNA(转运RNA)在翻译过程中起转运RNA的作用
    rRNA(核糖体RNA)于翻译过程中起催化肽链形成的作用
    sRNA(英语:small RNA)(小RNA)起到调控基因表达的作用,比如组成剪接体的 snRNA ,负责 rRNA 成型的 snoRNA ,以及参与RNAi作用 的 miRNA 与 siRNA 等,可调节基因表达。

    3. 转录组研究前提

    相同基因在不同组织中表达不同
    相同基因在同一组织中不同条件和时间中表达不同
    因此,研究的转录组是指,某组织/细胞在特定条件下基因的转录情况。

    4. 转录组测序流程理解

    贴一个知乎专栏回答
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/139773946

    5. 如何评价自己的测序结果和分析结果?

    比如:

    • 10个生物学重复和3个生物学重复对于差异基因的表达有多大的提升?
    • 哪个差异表达鉴定软件更加准确?

    引入以下指标,准确率、召回率、PRC、F-measure

    举例

    这里精确率的计算方式,把正确的加起来除以总的,这里 A 捞上来的700条鲤鱼和 D没有捞上来的虾和鳖是正确的。(因为我们只想捞出来鱼不想要虾、鳖,没捞上来的鱼不应该,捞上来的虾鳖也不应该)
    但是这样会有问题,如下
    举例

    如果只预测人都健康,那么这个精确率会很高,但是不符合实际。所以,需要引进更专业的数据。

    这里会发现,准确率和召回率很难平衡,就像渔网网孔的大小一样,所以就又引入了一个指标,F-measure。
    这里P代表准确率,R代表召回率

    另外一组评价体系和指标,敏感度、特异度、ROC、AUC

    将捕鱼那个换一下概念

    然后根据真阳性率和假阳性率作图,线条偏左上方的最好,如果难以判断就计算线条右下方的面积(AUC),面积越大说明真阳越多,假阳越少结果就越准确。

    6. 转录组分析整体流程

    1. 提取 smallRNA或者 mRNA(最常用来研究的RNA)
    2. 随机打断
    3. 逆转录成 cDNA
    4. 测序
    5.比对

    有参考基因组的转录组

    1. 比对到参考基因组上计算表达量


      有参考基因组

    无参考基因组的转录组

    1. 先整合测序结果,组装一个参考序列,再进行比对计算计算基因表达量


      无参考基因组

    有参考基因组的可以额外多做一些东西,如:



    7. 转录组项目设置

    • 取哪些样品?
      根据自己的实验设计来取样。
    • 设置几个重复?


    • 多少数据量?


      可以看出重复越多,测序量越大结果会越好。
      测序深度建议

    8. 混池测序

    在探究差异表达基因的时候不能混池测序,如果实在想混池,样本一定要多,80,100+,大量样本的混池,如果仅是对序列进行研究那么可以混池测序


    9. Trinity 拼接原理

    Inchworm Algorithm(将 reads 打断成 k-mer,通过 K-mer 算法构建线性序列)



    使用这种方法拼出序列

    同时为寻找可变剪切提供条件

    Chrysalis(根据线性序列 k-1mer 的重叠关系进行组合,构建可变剪切的关系(德布鲁因图)一个图对应一个基因,不同的路径代表不同的剪接形式)


    Butterfly(根据 reads 对各个路径的支持,选择最优路径,打印出最终的序列)


    10. 比对到参考序列


    比对软件选择



    还有其他很多软件可以做

    11. RPKM FPKM TPM

    RNA-Seq 数据的定量之RPKM和FPKM
    RNA-Seq 数据的定量基本假设以及TPM

    所以需要标准化

    推荐使用TPM

    12. 样品间表达标准化

    鉴定样品间基因的差异表达时,我们往往关心的是绝对表达量是否有差异,因此需要对组间的数据进一步标准化。如图:



    此处显然由于 G5 基因表达过高,导致其他基因相对表达降低。

    解决方法1:
    内参基因(管家基因,看家基因):不同组织、不同条件下表达恒定的基因。


    但是,看家基因数量不多,对于无参考基因组的物种来说也不现实,比较依赖基因注释结果。所以不太提倡使用。

    解决方法2 :
    假设大多数基因都是没有差异表达的

    image.png

    实际操作中,trinity里面有相应的 run_DE_analysis.pl 脚本可以使用

    目前还有没 TPM 和 TMM 的结合

    13. 利用假设检验进行差异表达基因的鉴定


    一般使用 t 检验


    可以参考之前写的关于FDR那些
    展开全文
  • 1.3.5 给定个整数数个整数,返回两个数组的索引,这两个索引指向的数字的加和等于指定的整数。需要最优的算法,分析算法的空间和时间复杂度 1.3.6 假如给你个新产品,你将从哪些方面来保障它的质量? ...
  • 软件工程教程

    热门讨论 2012-07-06 23:10:29
    “软件投入生产运行以后需要的维护工作并不多,而且维护是件很容易做的简单工作” 软件危机的解决 解决途径 组织管理 工程项目管理方法 技术措施 软件开发技术与方法 软件工具 软件工程概念 软件工程的概念 ...
  • asp.net知识库

    2015-06-18 08:45:45
    一组 正则表达式 静态构造函数 忽略大小写Replace效率瓶颈IndexOf 随机排列算法 理解C#中的委托[翻译] 利用委托机制处理.NET中的异常 与正则表达式相关的几个小工具 你真的了解.NET中的String吗? .NET中的方法及其...
  • C#微软培训教材(高清PDF)

    千次下载 热门讨论 2009-07-30 08:51:17
    C#--微软.NET的第语言 本书着重介绍语言本身,比较少涉及应用,不错的入门书,从头讲起,不怕不明白。 <<page 1>> page begin==================== 目 目目 目 录 录录 录 第部分 C#语言概述.4 ...
  • C#微软培训资料

    2014-01-22 14:10:17
    9.3 面向对象的分析 .105 9.4 面向对象的设计 .107 9.5 小 结 .110 第十章 类 .112 10.1 类 的 声 明 .112 10.2 类 的 成 员 .113 10.3 构造函数和析构函数 .119 10.4 小 结 .122 第十章 方 法 ....
  • 13. 北邮学硕和专硕的学费和奖学金政策是怎么规定的? 复试篇 分数线 1. 分数线简介 2. 国家线 2.1 2016年国家线 2.2 2017年国家线 2.3 2018年国家线 2.4 2019年国家线 3 校线 4 院线 4.1 计算机...
  • 新版Android开发教程.rar

    千次下载 热门讨论 2010-12-14 15:49:11
    更具差异性的应用。 � 采用了对有限内存、电池和 CPU 优化过的虚拟机 Dalvik , Android 的运行速度比想象的要快很多。 � 运营商(中国移动等)的大力支持,产业链条的热捧。 � 良好的盈利模式( 3/7 开),产业...
  • java 面试题 总结

    2009-09-16 08:45:34
    例如正在写的数据以后可能被另个线程读到,或者正在读的数据可能已经被另个线程写过了,那么这些数据就是共享数据,必须进行同步存取。 当应用程序在对象上调用了个需要花费很长时间来执行的方法,并且不希望...
  •  * 使用amazon web service云作为种异地存储解决方案  * 创建联机、脱机以及增量系统备份  * 执行完整或部分oracle rman数据库还原  * 使用oracle闪回技术修正用户引起的错误  * 在本地或远程服务器上创建...
  • 14.2 异常的结 318 14.2.1 派生的异常 319 14.2.2 多个异常的组合 321 14.3 捕捉异常 321 14.3.1 重新抛出 322 14.3.2 捕捉所有异常 322 14.4 资源管理 324 14.4.1 构造函数和析构函数的使用 325 14.4.2 ...
  • 14.2 异常的结 318 14.2.1 派生的异常 319 14.2.2 多个异常的组合 321 14.3 捕捉异常 321 14.3.1 重新抛出 322 14.3.2 捕捉所有异常 322 14.4 资源管理 324 14.4.1 构造函数和析构函数的使用 325 14.4.2 ...
  • C++程序设计语言(特别版)--源代码

    热门讨论 2012-04-23 07:33:51
    14.2 异常的结 318 14.2.1 派生的异常 319 14.2.2 多个异常的组合 321 14.3 捕捉异常 321 14.3.1 重新抛出 322 14.3.2 捕捉所有异常 322 14.4 资源管理 324 14.4.1 构造函数和析构函数的使用 325 14.4.2 ...
  • c语言编写单片机技巧

    2009-04-19 12:15:17
    接续测试:检测每根I/OPIN内接的保护用二极管是否功能无误。  功能测试:以产品设计者所提供测试资料(TEST PATTERN)灌入IC,检查其结果是否与当时SIMULATION时状态一样。  STANDBY...
  • - unshift 添加数据到数组的首端 - reverse 倒序 - sort 可以传入个排序的函数 - slice 可以基于当前数组返回个新的数组,接收两个参数,返回项的起始位置和结束位置 - splice 可以传入N个参数&...
  • 讲讲怎么实现个 Virtual DOM 库。 <h3>snabbdom 总览 <p>snabbdom 的 ES6 改写代码可在 <a href="https://github.com/creeperyang/blog/tree/master/codes/snabbdom/">codes/snabbdom</a> 浏览,有 <code>id...

空空如也

空空如也

1 2
收藏数 26
精华内容 10
关键字:

一组数据怎么分析差异性