(转) 6 ways of mean-centering data in R
6 ways of mean-centering data in R
怎么scale我们的数据?
还是要看我们自己数据的特征。
如何找到我们数据的中心?
Cluster analysis with K-means. How to get the cluster representatives?
开发工具时不要先写代码,把算法理顺了再写,就会顺利得多。
1. 随机或者自定义一个点(基因),找到另一个符合条件的点(距离以及overlap数达标);
2. 算出新的group的中心,找下一个符合条件的点;
3. 迭代循环,直至找不到任何符合条件的点。
1. 怎么算距离,这个至关重要;
2. 怎么算overlap,这个也很重要;
3. 怎么设置条件,非常重要。
这些都只能在测试数据上不断测试,多找几个数据。
为了降低计算的复杂度,事先可以过滤掉一些没有用的基因(这一步小心点)。
我唯一的目的就是要找到3个一种的可以用于标定一个subgroup的marker群。
可以先得出精细的结果,后面确定cluster之后就可以利用SC3的函数来得到广泛的marker(该函数是否还有优化空间)。
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