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揭開聚類的神秘面紗
你是否曾好奇，如何將成千上萬的細胞數(shù)據(jù)進行分類，從而揭示細胞之間的潛在關(guān)系？這一過程被稱為“聚類"。通過聚類，我們可以將結(jié)構(gòu)相似的細胞分到一組，進一步探究它們的共同特征，如共同表達的基因和基因分布。
聚類不僅是生物醫(yī)學研究的重要工具，也是機器學習中的一個關(guān)鍵概念。機器學習分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，而聚類正是無監(jiān)督學習的一種。它不需要預(yù)先標記數(shù)據(jù)，而是通過分析數(shù)據(jù)本身的相似性進行分組，追求類內(nèi)差異zui小化、類間差異zui大化的目標。
K-means算法：一種無監(jiān)督機器學習算法，用于將相似的數(shù)據(jù)點聚類成組
K-means算法是一種常用的無監(jiān)督學習算法，專用于將相似的數(shù)據(jù)點聚類成組。其基本步驟如下：
1
初始化質(zhì)心：隨機選擇K個點作為初始質(zhì)心。
2
分配數(shù)據(jù)點：將每個數(shù)據(jù)點分配到最近的質(zhì)心。
3
更新質(zhì)心：重新計算每個簇的質(zhì)心。
4
迭代：重復(fù)分配和更新過程，直到質(zhì)心不再變化。
優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
原理簡單，容易實現(xiàn)。
缺點：
需要預(yù)先定義簇的數(shù)量K。
對初始質(zhì)心敏感，可能導(dǎo)致局部zuiyou解。
對離群值較為敏感。
K-means流程示例圖1
K-means流程示例圖2
一種用于高維數(shù)據(jù)的無監(jiān)督自動聚類方法
PhenoGraph-Leiden算法結(jié)合了PhenoGraph和Leiden算法的優(yōu)勢，特別適用于gaowei數(shù)據(jù)的聚類。PhenoGraph通過構(gòu)建k-最近鄰圖（k-NN圖），使用Louvain算法進行模塊度優(yōu)化，識別社區(qū)結(jié)構(gòu)。而Leiden算法在Louvain算法基礎(chǔ)上進行改進，確保社區(qū)分裂和連通性問題得到解決，生成的社區(qū)更加一致和連通。
以下是每種方法的簡要介紹：
PhenoGraph
原理：
PhenoGraph 是一種基于圖論的聚類算法，特別適用于單細胞數(shù)據(jù)分析。它通過構(gòu)建 k-最近鄰圖（k-nearest neighbor graph, k-NN graph）來表示數(shù)據(jù)，然后使用 Louvain 算法來優(yōu)化模塊度，最終識別出數(shù)據(jù)中的社區(qū)或群體。
步驟：
1.構(gòu)建 k-最近鄰圖：對于每個數(shù)據(jù)點，找到其 k 個最近鄰居，并建立連接。
2.權(quán)重分配：為圖中的每條邊分配權(quán)重，通常基于歐幾里得距離或其他距離度量。
3.Louvain 算法：使用 Louvain 算法進行模塊度優(yōu)化，識別出社區(qū)結(jié)構(gòu)。
Leiden
原理：
Leiden 算法是在 Louvain 算法的基礎(chǔ)上提出的一種改進，解決了 Louvain 算法的某些局限性，如社區(qū)分裂和連通性問題。Leiden 算法通過多階段優(yōu)化過程，確保生成的社區(qū)更具一致性和連通性。
步驟：
1.初始階段：與 Louvain 算法類似，首先進行模塊度優(yōu)化。
2.精細化階段：對初始階段的社區(qū)進行細化，確保每個社區(qū)內(nèi)部的節(jié)點是強連通的。
3.聚合階段：將細化后的社區(qū)視為新的節(jié)點，構(gòu)建新的圖，重復(fù)上述過程，直到社區(qū)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定。
PhenoGraph-Leiden 的步驟
PhenoGraph-Leiden 結(jié)合了 PhenoGraph 的 k-NN 圖構(gòu)建和 Leiden 算法的社區(qū)檢測步驟，具體過程如下：
1
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進行標準化和降維（如 PCA）處理，減少噪聲和維度。
2
構(gòu)建 k-NN 圖：使用 PhenoGraph 方法構(gòu)建 k-最近鄰圖，表示數(shù)據(jù)點之間的相似性。
3
Leiden 算法優(yōu)化：使用 Leiden 算法對 k-NN 圖進行社區(qū)檢測，優(yōu)化模塊度并確保社區(qū)連通性和一致性。
4
結(jié)果輸出：輸出識別出的社區(qū)或細胞群體，并進行后續(xù)分析和可視化。
優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
適用于高維、復(fù)雜數(shù)據(jù)集。
無需預(yù)先確定簇的數(shù)量。
對噪聲和離群值不敏感，分辨率靈活。
缺點：
計算量大，需要較高的計算資源。
對參數(shù)敏感，需要仔細調(diào)試。
如何選擇合適的聚類算法？
Aivia軟件：多種聚類方法助你一臂之力
Aivia軟件內(nèi)置了四種聚類方法：
K-means
PhenoGraph-Leiden
Object Classifier
Phenotyper
每種方法都有其du特的優(yōu)勢，根據(jù)數(shù)據(jù)特性和分析目標選擇zuishihe的方法，將大大提升你的研究效率。
Media Gallery
參考文獻：
1. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multi va riate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability. 1967 Jun 21 (Vol. 1, No. 14, pp. 281-297).
2. Traag VA, Waltman L, Van Eck NJ. From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports. 2019 Mar 26;9(1):5233.
3. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.
4. Lenssen, L., & Schubert, E. (2022, September). Clustering by direct optimization of the medoid silhouette. In International Conference on Similarity Search and Applications (pp. 190-204). Cham: Springer International Publishing.
這篇文章不僅讓你了解了K-means和PhenoGraph-Leiden算法的基本原理和優(yōu)缺點，更幫助你在實際應(yīng)用中選擇最he適的聚類方法。希望這篇深度解析能為你的研究帶來新的啟發(fā)！歡迎留言分享你的看法和使用經(jīng)驗！
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