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1.R语言中，语言欧语使用hclust时，式距如何选取合适的离源k值，系统能自动反馈判别指标吗?欧式
2.统计学习03-聚类分析详细总结
3.机器学习笔记之KNN分类
4.学习笔记|统计学习之九----无监督学习-主成分分析和聚类方法（R语言简单代码）
5.统计学习02-KNN算法详细总结
6.在线分析丨相关性分析——RDA/CCA分析

R语言中，使用hclust时，距离如何选取合适的语言欧语航空母舰主图指标源码k值，系统能自动反馈判别指标吗?式距

       聚类分析（Cluster Analysis）是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的离源一种多元统计分析方法，它是欧式在没有先验知识的情况下，对样本按各自的距离特性来进行合理的分类。

       聚类分析被应用于很多方面，语言欧语在商业上，式距聚类分析被用来发现不同的离源客户群，并且通过购买模式刻画不同的欧式客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，距离获取对种群固有结构的认识；在因特网应用上，聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息。

       聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。

       一、层次聚类

       层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离(euclidean)、马氏距离(manhattan)、 两项距离(binary)、framework看源码明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。

       层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。

       下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。

统计学习-聚类分析详细总结

       在统计学习系列中，我们深入探讨了聚类分析这一重要概念。它是一种研究“物以类聚”的统计方法，广泛应用于各类领域。主要的keycloak源码讲解聚类方法包括层次聚类和划分聚类，前者通过逐步合并类别直到所有样本归为一类，后者则预设类别数K并不断调整类别的划分。衡量类间距离时，除了常用的欧氏距离，还有相关矩阵和特殊的方法如Ward距离，以及克服异常值影响的类平均法和重心法。

       对于层次聚类，系统聚类图展示了不断合并类别的过程，其中单链接、完全链接、类平均法和重心法等方法各有优缺点。R语言提供了丰富的工具，如kmeans和pam函数实现K-means和K-medoids聚类，以及处理密度可达关系的DBSCAN算法，它能发现任意形状的聚类并识别异常点。然而，DBSCAN对密度不均匀或嵌套簇处理不佳，且参数调试复杂，有时会过滤掉噪声，不适合所有应用场景。

       如果你想了解更多关于聚类分析的细节和R语言实现，可以回顾我们的往期内容：统计学习导论-和。敬请期待更多深入的统计学习知识分享。

机器学习笔记之KNN分类

       在有监督学习中，KNN分类器因其直观易懂而被广泛应用。其基本原理是票据网站源码基于"物以类聚"的理念，通过计算测试样本与训练样本的欧氏距离，选取最邻近的K个（K是可调整的参数）进行类别统计，预测测试样本的归属。这个过程可能涉及大量的计算，尤其是当数据集规模增加时，由于需要逐一比较，算法复杂度和内存需求也随之上升。

       尽管KNN方法无需预先训练，但其结果对训练数据的类别分布敏感，类别不平衡会导致预测偏差。同时，K值的选择对分类结果至关重要，合适的K值能够提高分类精度。在莺尾花等小型、规范的数据集上，通过R语言进行实验，我们发现整体分类准确率达到了.1%，但仍有7.%的误判。实际应用中，需要通过交叉验证调整K值以优化结果。

       虽然本次KNN实现作为初步尝试，代码并未进行深度优化，主要作为学习的起点，后续会更加关注特征选择和模型优化。参考了cnblogs和GitHub的资源，读者可以进一步探索。Android弹窗源码通过这样的学习，我们逐步深化对KNN的理解，并为后续的模型提升打下基础。

学习笔记|统计学习之九----无监督学习-主成分分析和聚类方法（R语言简单代码）

       统计学习笔记：无监督学习-主成分分析与聚类方法（R语言实例）

       本文将深入探讨无监督学习中的关键技术——主成分分析(PCA)和聚类方法，特别是K-means和层次聚类，通过R语言提供简单示例。

       首先，PCA用于数据降维和可视化，通过查看数据的均值和方差来理解其特征分布。在R中，我们可以通过数据预处理来实现PCA，如使用kable()或summary()函数。

       K-means聚类是常用的一种分群方法。在R的kmeans()函数中，建议使用较大的nstart值（如或）以避免局部最优解。同时，通过set.seed()确保随机初始化的可复制性，以便于结果的再现。

       层次聚类则通过hclust()函数实现，如利用欧氏距离对X观测进行聚类。层次聚类还支持其他链接方法，如完整、单一和平均链接。对于三维及以上数据，还可以通过as.dist()函数计算相关性距离。

       以上内容主要基于Gareth James等学者的《An Introduction to Statistical Learning With Applications in R》一书，对于更深入的学习和实践，可以参考相关笔记链接获取更多信息。

统计学习-KNN算法详细总结

       K最近邻分类算法（K-Nearest Neighbor，KNN）是机器学习领域中的一种经典方法，以其直观且易于理解的特性，广泛应用于数据分类和回归任务。KNN算法的核心思想是基于特征相似度进行预测，它没有传统意义上的学习过程，而是通过构建一个基于训练数据集的模型，用于预测新样本的类别或值。

       ### KNN分类算法

       在KNN分类中，预测过程非常直接：对于一个待预测的实例，算法会从训练集中找出与之最接近的K个实例，然后将这些实例中类别出现次数最多的类别作为预测结果。具体步骤包括：

       1. **确定K值**：选择合适的K值是KNN算法中的关键一步，一般采用交叉验证方法来确定最佳的K值。

       2. **距离量度**：常用的量度包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，这些距离的计算可以反映实例之间的相似性。

       3. **数据预处理**：为了确保距离计算的准确性，通常需要对特征进行标准化，如最小最大归一化或Z-score标准化，确保不同特征间的尺度不影响结果。

       4. **使用KDTree加速查找**：在高维度或大样本集的情况下，KDTree等数据结构可以显著提高寻找最近邻的效率，从而优化算法性能。

       ### KNN回归算法

       回归任务中的KNN算法同样基于寻找最近的K个实例，但预测的目标是这些实例目标值的平均值，以此作为新实例的预测值。

       ### 算法关键点

       KNN算法的执行依赖于四个关键要素：

       - **K值确定**：K值的选择直接影响到预测的准确性和计算效率。

       - **距离量度方法**：采用合适的距离度量是保证算法性能的关键。

       - **数据标准化**：确保特征间的比较公平，避免某些特征因尺度较大而主导距离计算。

       - **KDTree优化**：在处理高维或大规模数据集时，使用KDTree等数据结构加速最近邻搜索。

       ### 优缺点

       **优点**：

       - **简单直观**：KNN算法易于理解和实现。

       - **对异常值不敏感**：算法对异常值的容忍度较高。

       - **适用于多分类问题**：对于特征具有多个标签的多分类任务，KNN表现良好。

       **缺点**：

       - **计算成本高**：预测时需要计算每个训练样本与待预测样本的距离，对于大数据集而言计算成本高昂。

       - **不适用于不平衡数据**：类别样本数量不平衡时，预测结果可能受到数量多的类别的影响。

       - **无分类规则**：分类结果完全依赖于训练样本，无法提供明确的分类规则。

       ### 实战应用

       KNN算法在实际应用中，特别是在需要快速分类或处理小规模数据集的情况下，展现出其高效性和适用性。然而，对于大规模数据集或高维特征，其计算效率和内存消耗可能会成为限制因素。因此，在实际应用时，需要根据数据特性和计算资源进行权衡和优化。

       ### 代码示例

       #### Python代码

       python

       from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

       # 初始化KNN分类器

       knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=K)

       # 训练模型

       knn.fit(X_train, y_train)

       # 预测新样本

       predictions = knn.predict(X_test)

       #### R语言代码

       r

       library(class)

       # 初始化KNN分类器

       knn_model <- knn(train = X_train, test = X_test, cl = y_train, k = K)

       # 预测新样本

       predictions <- knn_model

       ### 总结

       KNN算法因其简单、易于实现和解释的优点，成为机器学习入门阶段的优选算法。然而，随着数据规模的增加和特征维度的提升，优化计算效率、处理不平衡数据等问题成为了实现KNN算法高效应用的关键。通过合理选择K值、距离度量方法和数据预处理策略，以及利用数据结构优化搜索过程，KNN算法在实际应用中展现出强大的预测能力。

在线分析丨相关性分析——RDA/CCA分析

       在线探索：RDA与CCA分析深度解读

       第一部分：RDA与CCA简介

       RDA，即约束化主成分分析的进化版，它将环境因子纳入多元回归，为我们提供了一种名为多元直接梯度分析的强大工具 (RDA = 主成分分析 + 环境因子回归)。而CCA，堪称两组变量间关系的揭秘者，基于单峰模型，尽管存在“弓形效应”，但DCCA的出现恰好为我们提供了解决方案。

       第二部分：RDA与CCA的选择策略

       通常情况下，由于CCA对单峰数据的适用性，我们倾向于选择CCA进行分析。然而，如果结果不尽如人意，RDA是值得考虑的备选方案。根据DCA分析结果，当梯度长度大于4.0时，优先考虑CCA；在3.0到4.0之间，两者皆可；梯度长度小于3.0时，RDA的表现更佳。

       第三部分：在线作图利器——图图云

       无需精通R语言，只需登录“图图云”在线平台，即可轻松完成RDA或CCA的可视化。操作流程简洁明了：上传支持.txt或.csv格式的数据，设置参数如数据格式和标准化方法（如Hellinger、模标准化或z-score标准化），只需短短2分钟，专业图表便唾手可得。

       步骤详解：

       导入数据（遵循.txt或.csv格式示例）

       精心调整参数，选定标准化方法，比如选择Hellinger以呈现最佳效果

       环境因子的考量

       total：采用相对丰度标准化，范围在0-1

       max：最大值标准化，非负且归一化至0-1

       freq：最大值占比，直观呈现变量分布

       range：最小-最大标准化，数据缩放至0-1

       pa：二值化处理，非加权情况下，1-0的二元区分

       chi.square：卡方变换，用于欧氏距离计算

       log：自然对数转换，增强数据的表达力

       图形设计艺术

       字体大小：随心定制，凸显专业细节

       元素大小：样本图表大小，直观呈现

       椭圆：两种分组方式，选择最适合你的视觉呈现

       箭头色彩：环境因子的视觉焦点

       分组展示：实时编辑，灵活便捷

       筛选功能：样本选择，精准分析

       最后一步：导出与后期处理

       调整完毕后，5-秒内，专业矢量图（PDF）即刻下载。图图云平台还提供PDF编辑工具，助你进一步优化你的分析结果。

       写作提示

       借助Tutools平台，RDA/CCA分析中的箭头长度和距离揭示了变量间的相互作用强度，而距离则揭示了相关性强度的直观表达。

       致谢与反馈

       感谢图图云平台，作为科研路上的得力伙伴，让我们在探索数据世界中游刃有余。如有任何疑问或建议，请随时向我们反馈，我们始终致力于提供卓越的用户体验。

微生物-环境因子

       å½±å“æ ·æœ¬èŒç¾¤ç»„成的环境/临床因子很多，但其中有很多环境/临床因子之间具有较强多重共线性（相关）关系，会影响后续的相关分析，所以在进行环境/临床因子关联分析前，可以对环境/临床因子进行筛选，保留多重共线性较小的环境/临床因子，进行后续研究。VIF（Variance Inflation Factor，方差膨胀因子）分析目前常用的环境/临床因子筛选方法。VIF表达式为：VIFi=1/(1-Ri2)。其中Ri2代表模型中与其它自变量相关的第i个自变量的方差比例，用于衡量第i个自变量与其它自变量间的共线性关系。VIF值越大，表明自变量间的多重共线性关系越严重。通常认为VIF值大于的环境因子是无用的环境因子。过滤掉VIF大于的环境因子，进行多次筛选，直到选出的环境因子对应的VIF值全部小于为止。

        VIF分析过程中，需要基于RDA/CCA进行相关性分析，RDA/CCA 模型选择原则同RDA/CCA分析。

        RDA分析即冗余分析，是环境因子约束化的PCA分析，可以将样本和环境因子反映在同一个二维排序图上，从图中可以直观地看出样本分布和环境因子间的关系。CCA分析是基于对应分析发展而来的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。此分析主要用来反映菌群与环境因子之间关系。RDA是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样本、菌群三者间的关系或者两两之间的关系。

        RDA分析是一种约束性对应分析方法，常采用欧氏距离（Euclidean distances）进行分析。但是欧氏距离并不适用于一些数据类型，采用db-RDA分析可以解决数据类型的限制，并用于分析物种与环境因子之间的关系。

        db-RDA（distance-based redundancy analysis）是一个五步分析过程：

        Mantel test是检验两个矩阵相关关系的非参数统计方法。Mantel test多用在生态学上检验群落距离矩阵（比如UniFrac distance matrix）和环境变量距离矩阵（比如pH，温度或者地理位置的差异矩阵）之间的相关性（Spearman 等级相关系数等）。Partial Mantel test在控制矩阵C的效应下，来检验A矩阵的残留变异是否和B矩阵相关。该分析输入两个数值型矩阵，第三个控制矩阵可通过选择因子来确定。

        软件：Qiime

        相关性 Heatmap分析通过计算环境因子与所选物种之间的相关性系数（Spearman等级相关系数、Pearson相关系数等），将获得的数值矩阵通过Heatmap图直观展示。通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息，颜色深浅表示数据值的大小，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。

        软件：R（pheatmap package）。

        线性回归（Linear Regression）是利用数理统计中回归分析，来确定一个或多个自变量和因变量之间关系的一种统计分析方法。环境因子排序回归分析，常根据Alpha多样性或Beta多样性分析结果，以各样本对应的Alpha多样性指数，或在Beta多样性分析结果PC1轴上的分值为y轴，以该样品对应的环境因子（如pH、温度等）为x轴做散点图，并进行线性回归（Linear Regression），标注R2，可用于评价二者间的关系。其中R2为决定系数，代表变异被回归直线解释的比例。

        VPA（Variance partitioning analysis）方差分解分析，可用于定量评估两组或多组（2~4组）环境因子变量对响应变量（如微生物群落差异）的单独解释度和共同解释度，常配合RDA/CCA使用。

        分析软件：R语言vegan包中vpa分析。

        MaAslin（Multivariate Association with Linear Models）分析是一种通过线性模型挖掘环境因子（如临床数据标等）与微生物群落物种或功能相对丰度（data）间相关性的分析方法，结果为一个环境因子对应一个物种或功能相对丰度的线性关系，而与其他环境因子无关。环境因子可以是连续型数据（例如年龄和体重），布尔型数据（性别），或离散型/因子数据（队列分组和表型），data代表的物种相对丰度或功能相对丰度百分比，其分布一般不符合正态分布，因此在该分析过程中data要进行反正弦平方根标准化，而环境因子通过boosting算法得到潜在的与data有联系的环境因子，在构成多元线性模型之前，还需要对环境因子和data进行质检，剔除一些异常值，和一些低丰度或无差异的值。最后以环境因子为预测值，data为响应量构建多元线性模型，计算对应的相关系数，进行相关性显著检验。相关系数大于0时，表示正相关；小于0，表示负相关，当对应的显著性检验值p值和q值符合阈值时，非连续型数据绘制箱式图，连续型数据绘制其中线性拟合度最高的散点图。

        Procrustes分析（Procrustes analysis）是一种用来分析形状分布的方法。数学上来讲，就是不断迭代，寻找标准形状（canonical shape），并利用最小二乘法寻找每个样本形状到这个标准形状的仿射变化方式。普氏分析可基于不同多元数据集的排序构型（≥2组），通过平移、旋转、缩放等转换方式，实现最大叠合（maximal superimposition），用于不同数据集的对比分析。排序方法可选择PCA、PCoA等。