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structure 聚类分析

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论文阅读:关系结构意识遗传学信息网络...我在文献阅读的基础上加上了自己的理解，做了文献阅读的笔记 。如有错误，望指出，贡献1，探索HIN关系之间的差异是第一个工作，提出了两个标准将HIN关系分为两种类型，ARs(onecenteredbyanother)和IRs(peertopeer) 。
1、10X空间转录组之利用基因表达和形态学信息划分组织区域(3D表达域构建...空间分辨转录组学的最新进展使得全面测量基因表达模式成为可能，同时保留了组织微环境的空间背景 。在一个组织中解码spot的空间背景需要小心地使用它们的空间信息 。因此，开发了graphettentinautooencoderframeworkstage，通过整合空间信息和基因表达谱来学习低维潜在嵌入，从而准确识别空间域 。为了更好地刻画空间域边界的空间相似性，STAGATE采用了自适应学习的邻近点相似性的注意机制，并结合基因表达的预聚类采用了可选的细胞类型感知模块 。
STAGATE可以显著提高空间域的识别精度，在保留空间表达模式的同时对数据进行去噪 。重要的是，STAGATE可以扩展到多个连续的切片 ， 以减少切片之间的批量效应，并有效地从重建的3D组织中提取三维(3D)表达域 。复杂组织的功能从根本上与不同细胞类型的空间背景有关 。
2、DBSCAN与kmeans,OPTICS区别?DBSCAN和Kmeans的区别:1)k-means和DBSCAN都是partition 聚类将每个对象分配到单个簇的算法，但k-means一般是聚类所有对象，DBS can会丢弃它识别为噪声的对象 。2)K-means使用基于原型的聚类概念，而DBSCAN使用基于密度的概念 。3)K-means难以处理非球形簇和不同大小的簇 。DBSCAN可以处理不同大小或形状的集群，并且它受噪声和离群值的影响较小 。
4)K均值只能用于质心定义明确的数据(如均值或中值) 。DBSCAN要求密度的定义(基于传统的欧几里德密度概念)对数据有意义 。5)K-means可用于稀疏的高维数据，如文档数据 。DBSCAN在这类数据上通常表现不佳 ， 因为传统的欧氏密度定义对于高维数据不能很好地处理它们 。6)K-means和DBSCAN的原始版本是为欧几里得数据设计的，但是它们被扩展以处理其他类型的数据 。
3、用matlab对简单数字图像进行数字 聚类处理代码,最好附上解释说明 。谢个...wave 2 gray . mfunctionwwave 2 gray(c，scale，border)% wave 2 gray displaywaveletdecompositioncoefficients 。%WWAVE2GRAY(C ， SCALE，BORDER)显示并返回%waveletcoefficientimage 。%示例:%wave2gray(c，
s)；显示和返回 。%foowave2gray(c ， 4)；放大细节 。%foowave2gray(c，4)；Magnifyabsolutevalues 。%foowave2gray(c，append )；KeepBorderValues 。%%输入/输出:% socialnetwork是一种由许多节点组成的社会结构，通常指个人或组织 。社会网络代表了各种社会关系，它侧重于人与人之间的互动和联系 ， 社会互动会影响人的社会行为 。分析关于社交网络的研究范围很广，比如社交网络中的社区发现，基于好友向用户推荐商品或内容，社交网络中人的影响力计算 ， 社交网络上信息的传播模型，虚假信息和机器人账号的识别 ， 基于社交网络信息的股市反欺诈预测，大选和互联网金融行业等 。
4、SAS 聚类 分析或回归 分析,或模糊评价,需要一个数据,一个程序和运行结果的...为了研究大脑老化的严重程度，有人测量了60名不同年龄的正常男性的10项相关指标的数据 。变量的含义如下:AGE是年龄，TJ是图片记忆，SG是数字跨度记忆 ， TS是图形顺序记忆，XX是心算位数，XS是心算时间，CK是规定时间内穿刺的次数，BJ是步幅 ， JJ是行走时下肢之间的角度，bs是步速 。尝试将这些指标作为变量聚类 分析 。
5、基于密度的 聚类方法Density-basedclustering我们生活在大数据爆炸的时代，每时每刻都在产生视频、文字、图像、博客等海量数据 。由于数据的类型和大小已经超出了传统人工处理的能力，聚类作为最常见的无监督学习技术，可以帮助人们自动标注数据，并得到了广泛的应用 。聚类的目的是将不同的数据点按照相似度和相异度划分到不同的簇中(注:簇是划分数据后的子集)，从而保证每个簇中的数据尽可能相似，而不同簇中的数据尽可能不同 。
聚类具有广泛的应用 ， 例如在商业应用中 。聚类可以帮助营销人员根据客户的属性对客户进行分层，找到不同的客户群体及其购买倾向(如下图所示，根据客户的颜色偏好对客户进行分类) 。通过这种方式，公司可以更有效地找到潜在市?。?开发定制产品和服务 。在文分析处理中，聚类可以帮助采访人员根据话题相似度对最新微博进行分类，快速获取热点新闻和关注对象 。
6、论文阅读:RelationStructure-AwareHeterogeneousInformationNetwork...【structure 聚类分析】我在文献阅读的基础上增加了自己的理解，为文献阅读做笔记 。请随意指出任何错误，现有的HIN表示算法通常一个模型用到最后，没有区分不同的关系，这必然会影响网络表示的能力 。贡献1，探索HIN关系之间的差异是第一个工作，提出了两个标准将HIN关系分为两种类型 ， ARs(onecenteredbyanother)和IRs(peertopeer) 。

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