1) 传统的基于密度聚类的方法是基于点的聚类，但是矩形有长宽，无法完全应用基于密度聚类的方法
2) 基于密度的聚类方法是统一的阈值，而有的矩形大，有的矩形小，统一的阈值并不适用于矩形的距离
本文很好的解决的上诉问题，并附全部python代码
2021-08-12 11:43:29
30KB
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matlab贪婪算法代码短信中心
scRNA-seq的一种谱聚类方法
使用
computeKernel.m
计算内核
run.m
是主要入口。
selfweightmkl.m
由
run.m
调用，它自动为所有内核分配权重。
我们提供了一个关于
Yan
数据集的演示。
您只需要下载代码并设置正确的路径，然后运行run.m函数即可。
该项目中的文件夹包含
scRNA-Seq
表达数据和计算内核。
输入：data.m
输出：results.txt
**
聚类：
FINCH：第一个整数邻居聚类层次（FINCH）算法
Matlab
：请进入您复制此文件夹的路径或将其路径添加到您的
Matlab
路径中。
[c,
num_clust]=
FINCH(data,
initial_rank,
verbose);
输入：
数据：数据矩阵（行中的特征向量）
initial_rank
[可选]：Nx1（1
个邻居）索引向量。
传递空
[]
以通过
pdist
或
flann
计算第一个邻居
详细信息：打印一些输出
输出：
c:
N
x
P
矩阵每个列向量包含每个分区
P
的簇标签
num_clust：显示
2021-07-20 15:34:19
118.35MB
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2021-04-30 17:02:56
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2021-04-07 17:05:16
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