Principal 成分 analysis是一种不含监督的多元统计分析方法 ， 可以从整体上反映各组样本之间的总体差异和组内样本之间的变异 。常见的降维方法有principal成分analysis(PCA)、线性判别分析(LDA)、tSNE等，2.不同的算法监督学习到的算法是通过分析已知类别的训练数据生成的 ， 非-监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号(标签)的训练数据集，它通常用于分析数据集，如聚类和确定其分布的主要成分 。
1、RNA19.SCI文章中无 监督聚类法(ConsensusClusterPlus点击关注 。当环峰基因基于RNA数据进行临床预测时 ， 我们往往不知道如何对样本进行分类 ， 因此需要对肿瘤样本进行分类或分型 。这时候可以选择no 监督机器学习的方法 。这里我要介绍一个非常有用的工具 。很多文章都用这个方法打字，效果极好！一致聚类是一种为确定数据集中可能聚类的数量和成员提供定量证据的方法，例如基因表达作为微阵列 。
一致聚类方法包括从一组项目(如微阵列)中进行子采样，并确定具有特定聚类计数(k)的聚类 。然后，对于一致值，两个项目在同一子样本中出现次数相同的聚类，计算并存储在每个k的对称一致矩阵中，No 监督 class discovery是癌症研究中非常有用的技术，其中可能存在共享生物特征的内部群体，但它们是未知的 。一致聚类(CC)方法为估计数据集中没有监督的类的数目提供了定量的和直观的稳定性证据 。
2、非 监督学习有哪些【无监督的主成分分析法,主成分分析法spss】None监督Learning:在设计分类器时，处理未标记样本集的目标是我们不告诉计算机如何去做 ， 而是让它(计算机)自己学习如何去做某件事 。No 监督一般有两种学习方式 。第一种思维方式不是在指导代理人时为他们指定一个明确的分类，而是在他们成功时采用某种形式的激励制度 。需要注意的是，这种训练通常是放在决策问题的框架中，因为它的目标不是产生一个分类系统，而是做出回报最大的决策 。
非监督学习经常可以使用一些形式的强化学习 。因为没有必然的途径去学习那些影响世界的行为的所有信息，Agent把自己的行为建立在之前的奖惩之上 。从某种意义上说，所有这些信息都是不必要的 ， 因为通过学习激励函数，代理人可以清楚地知道做什么，而无需任何处理，因为它知道它采取的每个行动的确切预期收益 。
3、代谢组差异代谢物分析简介差异代谢物分析包括多元统计分析和一维统计分析，其中多元统计可以捕捉到相关的差异变量，有利于代谢调控网络的研究；一维统计可以独立分析单个变量的统计显著性，起到验证和补充数据分析的作用；因此，代谢组学中多元统计和一维统计筛选出的差异变量应该是最重要、最值得关注的差异代谢产物 。Principal 成分 analysis是一种不含监督的多元统计分析方法，可以从整体上反映各组样本之间的总体差异和组内样本之间的变异 。
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