聚类马氏距离代码MATLAB-CytoDMLMJ:用于单细胞数据分析的距离度量学习

聚类马氏距离代码MATLAB 从细胞计数数据学习单细胞距离 该存储库随附有，，，N. Boon，B。De Baets和W. Waegeman撰写的手稿“从细胞计数数据学习单细胞距离”。 它通过针对不同的细胞计数应用（合成微生物生态学和CyTOF）最大化Jeffrey散度（DMLMJ），探索了距离度量学习的功能。 抽象的： 用于自动识别细胞群的数据分析技术在细胞计数领域的兴趣日益浓厚。 这些技术通常依赖于距离度量来测量单个单元之间的相似性。 在这项研究中，我们探索使用距离度量学习来自动确定欧氏距离度量的广义形式，即所谓的马哈拉诺比斯距离度量。 在单细胞标签可用的情况下，可以使用这种方法。 我们以各种方式评估学习距离度量的潜力。 首先，我们表明可以通过实施适当的Mahalanobis距离度量来改进当前基于距离的方法。 然后，为了评估这种距离度量的鲁棒性，我们评估了Mahalanobis距离度量在样本之间的可传递性。 此外，我们表明，可以将学习的距离度量与无监督方法（例如聚类或降维）集成在一起。 特别地，示出了用于来自两个不同来源的细胞计数数据的方法，即应用于微生物细胞的流式细胞计数和用于人