数据挖掘_Yeast Dataset(酵母数据集)
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告一、引言WEKA是一款强大的机器学习软件，它提供了多种聚类算法，包括K-Means、SimpleKMeans、BIRCH等。
这些算法可以用来解决各种不同的聚类问题。
在本文中，我们将使用WEKA的聚类算法对wine数据集进行分析和研究。
二、数据集介绍wine数据集是一个非常知名的数据集，它包含了178个样本和13个特征。
这些特征包括醇类、酸度、PH值等，可以用来预测葡萄酒的质量。
这个数据集是一个多类别的数据集，它的类别数是3。
三、WEKA聚类算法介绍WEKA的聚类算法有很多种，其中最常用的是K-Means算法。
K-Means 算法是一种迭代的算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点是该簇所有点的平均值。
这个算法的目标是最小化所有簇内的距离之和。
四、实验过程1、数据预处理：我们对wine数据集进行预处理，包括去除缺失值、标准化数据等。
2、聚类实验：然后，我们使用WEKA的K-Means算法对wine数据集进行聚类实验。
我们设定了不同的K值，进行了多次实验，并记录了每次实验的结果。
3、结果分析：我们分析了实验结果，发现当K=3时，聚类效果最好。
此时，每个簇的样本数分别是60、61和57，非常接近于原始数据集中的类别数。
五、结论通过WEKA聚类算法对wine数据集的分析和研究，我们发现当K=3时，聚类效果最好。
这意味着wine数据集可以被分为三个类别，每个类别对应一种葡萄酒。
这个结果与实际情况相符，说明我们的聚类方法是有效的。
六、展望未来，我们可以进一步研究WEKA的其他聚类算法，如SimpleKMeans、BIRCH等，看看它们是否可以更好地解决wine数据集的聚类问题。
我们也可以研究如何通过调整WEKA的参数来优化聚类效果。
聚类分析算法研究聚类分析是一种无监督学习方法，它在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、机器学习、图像处理、生物信息学等。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常见的聚类算法以及未来的研究方向。
最新数学建模实验报告4酵母培养物离散阻滞增长模型精选全文
一．实验题目：已知从测量酵母培养物增长的实验收集的数据如表：时刻/h 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 生物量/g 9.6 18.3 29.0 47.2 71.1 119.1 174.6 257.3 350.7 441.0 时刻/h 10 11 12 13 14 15 16 17 18生物量/g 513.3 559.7 594.8 629.4 640.8 651.1 655.9 659.6 661.8二．实验要求1、作图分析酵母培养物的增长数据、增长率、与相对增长率.2、建立酵母培养物的增长模型.3、利用线性拟合估计模型参数，并进行模型检验，展示模型拟合与预测效果图.4、利用非线性拟合估计模型参数，并进行模型检验，展示模型拟合与预测效果图.5、请分析两个模型的区别，作出模型的评价.三．实验内容(1)对于此问，可直接根据数据作图 先求相对增长率随时间的变化，程序如下：k=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18];x=[9.6,18.3,29.0,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3,350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,651.1,655.9,659.6,661.8]; n=1;for n=1:18dx(n)=x(n+1)-x(n); endr=dx./x(1:18); plot(0:17,r,'kv')xlabel('时间k （小时）'),ylabel('增长率 (%)') title('增长率与时间')模拟效果图如下：时间 k(小时)增长率 (%)增长率与时间再求增长量随时间的变化，程序如下：k=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18];x=[9.6,18.3,29.0,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3,350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,651.1,655.9,659.6,661.8];n=1;for n=1:18dx(n)=x(n+1)-x(n); endplot(0:17,dx,'ko')xlabel('时间k （小时） '),ylabel('增长量 (克)')title('增长量与时间')模拟效果图如下：24681012141618时间 k(小时)增长量 (克)增长量与时间（2）建立酵母培养物的模型k---时刻（小时）；x(k)---酵母培养物在第k 小时的生物量（克）；r(k)---用前差公式计算的生物量在第k小时的增长率；r---生物量的固有增长率；N---生物量的最大容量。
纯生信单细胞数据挖掘-全代码放送
纯生信单细胞数据挖掘-全代码放送考虑到咱们生信技能树粉丝对单细胞数据挖掘的需求，我开通了一个专栏《100个单细胞转录组数据降维聚类分群图表复现》，也亲自示范了几个，不过自己带娃，读博，时间精力有限，所以把剩余的90多个任务安排了学徒，实习生，学员。
真的是太棒了，群策群力！下面是浙江大学博士三年级的小姐姐的投稿做到单细胞转录组数据降维聚类分群为止1. 这次我们要复现的单细胞数据来自International Journal of Cancer 2020年发表的一篇单细胞相关的纯生信文章。
该文章数据链接：GSE1503212. 简单浏览文章，抓取作者针对单细胞数据分析给出的一些参数信息，如下Step 0、加载需要的R包library(Seurat)library(dplyr)library(patchwork)library(mindr)library(Matrix)Step 1、数据准备#文章测序了两个病人的样本，正文figure展示的是其中一个病人的单细胞测序结果。
我们下面的分析使用正文中展示的样本#读入数据并将表达矩阵转成稀疏矩阵，减少数据对空间资源的消耗以及运算资源的消耗GSM4546857<-read.csv("GSM4546857_LSCC01_DBEC_UMI.csv",comment.char = "#")dim(GSM4546857)GSM4546857[1:4,1:4]rownames(GSM4546857)<-GSM4546857$Cell_IndexGSM4546857<-GSM4546857[,-1]GSM4546857<-t(GSM4546857)object.size(GSM4546857)#2331231144 bytesGSM4546857_sparse<-as(as.matrix(GSM4546857),"dgCMatrix")GSM4546857_sparse[1:4,1:4]object.size(GSM4546857_sparse)#166367952 bytessave(GSM4546857_sparse,file = "GSM4546857_sparse.Rdata ")dim(GSM4546857_sparse)在此，可以直观的感受一下两种矩阵的大小Step 2、创建Seurat对象#下面这段代码中，最重要的就是创建Seurat对象以及去除线粒体基因，其他都是对Seurat对象的可视化，其目的在于提高初学者对该对象的了解## =============== 创建Seurat对象tissu1 <- CreateSeuratObject(counts = GSM4546857_sparse , project = "LSCC", min.cells = 3, min.features = 200) tissu1## =============== 去除线粒体基因# The [[ operator can add columns to object metadata. This is a great place to stash QC stats#此次数据检测到大量线粒体基因grep(pattern = "^MT\\.",rownames(tissu1),value = T)tissu1[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(tissu1, patte rn = "^MT\\.")head(****************,5)summary(****************$nCount_RNA)看一看过滤前数据情况# Visualize QC metrics as a violin plotVlnPlot(tissu1, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"), ncol = 3)# densitydata<*****************library(ggplot2)p<-ggplot(data = data,aes(x=nFeature_RNA))+geom_density() p# FeatureScatter is typically used to visualize feature-feature relationships, but can be used# for anything calculated by the object, i.e. columns in obje ct metadata, PC scores etc.plot1 <- FeatureScatter(tissu1, feature1 = "nCount_RNA", fe ature2 = "percent.mt")plot2 <- FeatureScatter(tissu1, feature1 = "nCount_RNA", fe ature2 = "nFeature_RNA")plot1 + plot2这里我们主要展示数据过滤前nFeature_RNA, nCount_RNA, percent.mt的情况#Seurat官网给出的质控标准中，percent.mt < 5，但不同组织不同细胞中线粒体含量存在差异,要根据自己的具体情况进行调整，#但是太夸张啦！太夸张啦！我们这里线粒体基因阈值设置在80%，最终得到的细胞数为9796个，如果设置成95%，得到的细胞数也小于原文中的10699。
Yeast 酵母数据分析的R实现
第三种方法:随机森林
• 程序代码如下 • library(randomForest) • a=randomForest(V10~V2+V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9,data=w,importance
=TRUE,proximity=TRUE) • z0=table(w[,10],predict(a,w)) • (E0=(sum(z0)-sum(diag(z0)))/sum(z0)) • 随机森林对酵母数据的分类结果
• 将1484个观测值分为10类，并取其近似整
• d=1:1484;dd=list() • for(i in 1:10) dd[[i]]=d[w$V10==i] • kk=NULL;for(i in 1:10)kk=c(kk,round(length(dd[[i]])/5))
数值分别为93,1,7,9,10,33,49,86,4,6，程序 代码如下
• 以下是不同分类的效果
不同的分类方法
经典判别分析 支持向量机分类
决策树分类
method
bagging分类
随机森林分类
adaboost分类
（一）分类及五折交叉验证分类方法
判别(discrimination).
• 分类(classification)就是经典统计中所说的
– 当只有两个水平时, 可以采用logistic回归及probit回归 （本数据有10个水平，此回归不可以采用） – 在自变量全部为数量变量时可以用经典多元分析中的 判别分析（本数据可以采用）.
• 由随机森林对酵母数据的分类计算的误判
率为 0.007412399。
五折交叉验证法做随机森林
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itginsight帮助
使用手册 版本 V 1.0.0
目录 目录 .................................................................................................................................................. I 第一章：功能与用户 ...................................................................................................................... 3 1.1 功能简介............................................................................................................................. 3 1.2 适用用户............................................................................................................................. 3 第二章：安装与运行 ...................................................................................................................... 3 2.1 安装必备...................................................................
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》随笔
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》阅读札记目录一、内容概括 (2)1.1 机器学习的发展与应用 (2)1.2 统计学习的概念与重要性 (4)二、数据挖掘 (5)2.1 数据挖掘的定义与过程 (6)2.2 常用数据挖掘方法与技术 (8)2.2.1 分类与聚类 (10)2.2.2 关联规则挖掘 (11)2.2.3 回归与异常检测 (13)2.3 数据挖掘的应用领域 (13)2.3.1 市场营销 (15)2.3.2 医疗诊断 (16)2.3.3 金融风险预测 (17)三、推断 (18)3.1 推断的基本概念与原理 (19)3.2 常用推断方法与技术 (20)3.2.1 参数估计 (22)3.2.2 置信区间 (22)3.2.3 假设检验 (23)3.3 推断的应用领域 (24)3.3.1 经济学研究 (26)3.3.2 社会科学研究 (27)3.3.3 工程质量控制 (28)四、预测 (30)4.1 预测的基本概念与原理 (31)4.2 常用预测方法与技术 (33)4.2.1 时间序列分析 (34)4.2.2 机器学习中的预测模型 (35)4.3 预测的应用领域 (37)4.3.1 金融市场预测 (38)4.3.2 医疗健康预测 (40)4.3.3 交通流量预测 (41)五、总结与展望 (43)5.1 本书内容总结 (44)5.2 未来发展趋势与挑战 (45)一、内容概括《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》是一本介绍统计学习基础概念和方法的书籍，旨在帮助读者理解机器学习的基本原理和应用。
本书共分为四个部分，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
在监督学习部分，作者首先介绍了基本的回归和分类问题，然后讨论了核方法、决策树、支持向量机等常用算法。
在无监督学习部分，作者介绍了聚类、降维等基本概念和算法。
在半监督学习部分，作者讨论了半监督学习的基本思想和应用场景，并介绍了一些常用的半监督学习算法。
数据挖掘实训总结范文
数据挖掘实训总结范文目录1. 内容概要 (2)1.1 实训背景 (3)1.2 实训目的 (4)1.3 实训基础知识概述 (4)2. 数据挖掘基础理论 (6)2.1 数据挖掘的定义与核心任务 (6)2.2 数据挖掘的主要技术方法 (7)2.3 数据挖掘的常用工具与平台 (10)3. 实训项目准备工作 (11)3.1 数据来源与收集 (12)3.2 数据预处理方法 (13)3.3 数据质量控制与验证 (14)3.4 数据挖掘流程设计 (15)4. 数据挖掘实训实施 (17)4.1 数据清洗与转换 (17)4.2 特征工程 (18)4.3 模型选择与训练 (20)4.4 模型评估与优化 (21)4.5 结果分析与解释 (23)5. 实训成果展示 (24)5.1 数据分析报告 (25)5.2 数据挖掘模型演示 (26)5.3 实训视频或幻灯片介绍 (27)6. 实训反思与经验分享 (28)6.1 实训中的收获与体会 (29)6.2 分析与解决问题的策略 (31)6.3 遇到的挑战与解决方案 (32)6.4 未来改进方向 (33)1. 内容概要本次实训旨在帮助学员掌握数据挖掘的基本理论和实际操作技能，通过实际操作提升数据处理和分析能力。
通过本次实训，学员能够了解数据挖掘技术在各行业的实际应用，并掌握相关技术和工具。
数据预处理：包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，为数据挖掘提供高质量的数据集。
特征工程：通过特征选择、特征构建和特征转换等技术，提取数据中的有价值信息，为模型训练提供有效的输入。
模型构建与评估：使用各种数据挖掘算法（如决策树、神经网络、聚类等）构建模型，并通过实验验证模型的性能。
实战案例：结合具体行业案例，进行数据挖掘实战演练，提高学员实际操作能力。
通过本次实训，学员们对数据挖掘流程有了深入的理解，掌握了数据挖掘的核心技术，并能够在实际问题中灵活运用。
学员们还提高了团队协作能力和沟通能力，为未来的职业发展打下了坚实的基础。
转：UCI数据集和源代码数据挖掘的数据集资源
转：UCI数据集和源代码数据挖掘的数据集资源《UCI数据集和源代码》UCI数据集是⼀个常⽤的标准测试数据集，下载地址在我的主页上也有整理好的⼀些UCI数据集(arff格式)：在看别⼈的论⽂时，别⼈使⽤的数据集会给出数据集的出处或下载地址（除⾮是很机密的数据，例如与国家安全有关）。
如果你看的论⽂没有给出数据集的出处，请⽴即停⽌看这篇论⽂，并且停⽌看刊发这篇论⽂的期刊上的所有⽂章。
因为可以断定这些⽂章质量很差。
关于源代码，⽹上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。
Weka还在不断的更新其算法，下载地址：很多的机器学习的经典算法都在⾥⾯。
⽽且公布源程序，易于修改。
如果作者没有公布源程序，可以到作者主页找找，也可以写信给作者要，⼀般论⽂开头都会有作者的email地址。
写信的时候要注意要很有礼貌，否则作者，尤其是著名学者，很有可能不会理睬。
如果算法简单，可以⾃⼰实现。
关于论⽂的下载，如果能够访问电⼦图书馆是最好的，很多学校都买了IEEE, Elsevier, Kluwer等，上⾯的期刊都不错。
有⼀些很好的期刊是免费的，像JAIR和JMLR，分别在：再嘱咐两点，要做研究，⾸先要打好基础，例如数学基础和程序设计能⼒，要学会熟练使⽤google等搜索引擎，还有⼀定要看⾼质量的论⽂。
《数据挖掘的数据集资源》Direct MarketingKDD CUP 1998 DataGISForest CoverTypeIndexingCorel Image FeaturesPseudo Periodic Synthetic Time SeriesIntrusion DetectionKDD CUP 1999 DataProcess ControlSynthetic Control Chart Time SeriesRecommendation SystemsEntree Chicago Recommendation DataRobotsPioneer-1 Mobile Robot DataRobot Execution FailuresSign Language RecognitionAustralian Sign Language DataHigh-quality Australian Sign Language DataText Categorization20 Newsgroups DataReuters-21578 Text Categorization CollectionNSF Research Awards Abstracts 199 0-2003World Wide WebMicrosoft Anonymous Web DataMSNBC Anonymous Web DataSyskill Webert Web Data2、⼏个实⽤的测试数据集下载的⽹站以下⽹址上有各种数据集：进⾏⽂本分类，还有⼀个数据集是可以⽤的，即rainbow的数据集3、找了很多测试数据集,写论⽂的同志们肯定需要的,⾄少能⽤来检验算法的效果可能有⼀些不能访问,但是总有能访问的吧：UCI收集的机器学习数据集statlib样本数据库关于基⾦的数据挖掘的⽹站reuters数据集各种数据集：进⾏⽂本分类&WEB时间序列数据的⽹址apriori算法的测试数据数据⽣成器的链接关联：WEKA：1。
DENGENE_一种高精度的基于_省略_度的适用于基因表达数据的聚类算法_孙亮 (1)
收稿日期:2006-02-24;修返日期:2006-04-15 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60373053);中国科学院“百人计划”基金资助项目;中国科学院与英国皇家学会联合资助项目(20030389,20032006);留学回国人员科研启动基金项目([2003]406) 作者简介:孙亮(1981-),男,湖北天门人,硕士研究生,主要研究方向为生物信息学、数据挖掘(s un liang @it echs .iscas .ac .cn );赵芳(1970-),女,浙江兰溪人,博士研究生,主要研究方向为生物信息学、分子生物学;王永吉(1962-),男,辽宁盖州人,研究员,博导,主要研究方向为生物信息学、数据挖掘、实时系统、人工智能、网络优化.DENGENE :一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法*孙 亮1,4,赵 芳2,王永吉1,3(1.中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室,北京100080;2.香港理工大学计算学系生物识别中心,香港;3.中国科学院软件研究所计算机科学重点实验室,北京100080;4.中国科学院研究生院,北京100049)摘 要:根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE 。
DENGENE 通过定义一致性检测和引进峰点改进搜索方向,使得算法能够更好地处理基因表达数据。
为了评价算法的性能,选取了两组广为使用的测试数据,即啤酒酵母基因表达数据集对算法来进行测试。
实验结果表明,与基于模型的五种算法、CAST 算法、K -均值聚类等相比,DENGENE 在滤除噪声和聚类精度方面取得了显著的改善。
关键词:基因表达数据;聚类分析;基于密度的聚类;一致性检测;峰点中图分类号:TP18;TP301.6 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2007)04-0058-04DENGENE :H i gh A ccurate D ensit y -based C l ust eri ng A l go rit h m forG ene Expression D ataS UN L iang 1,4,ZHAO F ang 2,W ANG Y ong -ji 1,3(bor a t or y f or Inter netS oft ware Technol ogies ,In s tit u t e o fSo ft w ar e ,Ch i n es e Ac ade m y o fS cie n c es ,B eij ing 100080,Ch i na ;2.B i ometri cs R e -s ear ch Ce n tr e ,D ept .of Co m pu ti ng ,Hongkong Po l yt echn i c Un i versit y ,Hongkong China ;bor a t or y of Co m pu ter Sci ence ,In s tit u t e of Soft -ware ,Ch i nes e Acade my o fS ciences ,B eiji ng 100080,Ch i na ;4.Gr adua t e S c hool ,Chines e Acade my of S cie n ces ,B eiji ng 100049,Ch i na )Abstract :A ccording t o the characteristics of gene expression data ,a high accurate densit y -based cl ust eri ng al gorit hm call ed DENGENE was proposed .DENGENE achieves good cl ust eri ng by defining homogeneit y test and peak points .To eval uate t he perfor m ance of DENGENE ,t wo buddi ng yeast Saccharomyces cerevisiae dat a sets ,w hich are w i del y used as test data s ets ,w ere used t o vali dat e t he effectiveness of DENGENE .The experi m en t resu lts show t hat co m pared w it h fivem odel -based cl ust e -ri ng al gorith m s ,CAST and K -m eans cl ust eri ng ,DENGENE filters noises effectivel y and produces more accu rate cl ust eri ng re -s u lts .Key words :gene expression dat a ;cluster anal ysis ;density -based clusteri ng ;homogeneit y test ;peak point0 引言DNA 微阵列技术(DNA M icroa rray Techno l ogy )的迅速发展导致了基因表达数据(G ene Expre ssi on D ata )的爆炸性增长。
WEKA介绍
Environment for Knowledge Analysis），其源代码可从 /ml/weka得到。同时weka也 是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 作为一个大众化的数据挖掘工作平台， WEKA集成了大量 能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预 处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界 面上的可视化等等。通过其接口，可在其基础上实现自己 的数据挖掘算法。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大 学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务
2. 数据格式
巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数 据的格式。 跟Excel一样，WEKA所处理的数据集是一 个二维的表格。
WEKA文件相关术语。
表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统 计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作 一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或 者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集， 在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图 1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。
WEKA支持的<dat------------------数值型 <nominal-specification>-----分类（nominal）型 string----------------------------字符串型 date [<date-format>]--------日期和时间型 其中<nominal-specification> 和<date-format> 将在下 面说明。还可以使用两个类型“integer”和“real”，但是 WEKA把它们都当作“numeric”看待。注意“integer”， “real”，“numeric”，“date”，“string”这些关键字是区分 大小写的，而“relation”“attribute ”和“data”则不区分。
浅析十三种常用的数据挖掘技术
浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理，分享。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。
在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
数据挖掘_Yeast Dataset(酵母数据集)
Yeast Dataset(酵母数据集)数据摘要：Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance withinlarge-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2).中文关键词：酵母,交互检测,蛋白质,数据集,英文关键词：Yeast,Interaction detection,proteins,dataset,数据格式：TEXT数据用途：Information ProcessingClassification数据详细介绍：YeastDescription network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops). network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops).yeast.clu partition of vertices.yeast.paj Pajek project file with complete dataset.Downloadcomplete dataset (ZIP, 134K)Background Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance within large-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2).PIN class encoding:1 - T,2 - M,3 - U,4 - C,5 - F,6 - P,7 - G,8 - D,9 - O, 10 - E, 11 - R, 12 - B, 13 - A. X interacts with Y relation, short names. X interacts with Y relation, long labels.yeast.clu PIN class partition of vertices, see encoding.yeast.paj Pajek project file with complete dataset.ReferencesShiwei Sun, Lunjiang Ling, Nan Zhang, Guojie Li and Runsheng Chen: Topological structure analysis of the protein-protein interaction network in budding yeast. Nucleic Acids Research, 2003, Vol. 31, No. 9 2443-2450 (PDF).Software package Protein Interaction Network PIN Transformed in Pajek format by V. Batagelj, 25. July 2003数据预览：点此下载完整数据集。
零基础大数据挖掘（三）--富集分析
零基础大数据挖掘（三）--富集分析“生信草堂号外，号外，号外你想和生信分析大神做好朋友么？你想认识更多爱好生信分析的小伙伴么？你想让自己的生信分析走上快车道么？那就赶快加入我们的生信交流微信群吧！正确加入我们的模式是：添加我们的微信bioinformatics88为好友标注“加入生信草堂交流群”在群里请大家注明自己本名，单位，研究领域便于小编管理freescience联盟由高校、医院FS公众号和科研技能公众号等百家单位联合创建的科研交流分享平台；联盟的宗旨：“公正至上，自由分享，平等共赢”。
欢迎您的关注，让我们共同学习进步。
戳这里Freescience联盟公众号原文，请多关注哦~富集分析上通过往期介绍，当我们从基因芯片的大数据中寻找到几千或几百个具有统计学和表达上差异的分子后如何解释这些结果或者说最终得到一个基因列表能告诉我们什么呢？从中能给我们什么提示？能下什么结论呢?这里就要介绍一种分析方法就是富集分析了。
首先不少人经常会有这样一个疑问——仅仅一个基因列表又怎么能进行统计分析呢？又没有对照，怎么计算p值呢？这里举个例子：在一个广场上从早上到晚上都有着各种活动，早上5-6点有老人在锻炼身体，7-8点广场上开始有小贩、游客和行人，到了下午有不少青年人举行商业促销活动，傍晚广场就是属于广场舞大妈，晚上夜宵排档四起。
那么当我们在不知道时间的情况下，抽取广场100个人，是否能从这百人的列表推测出广场上正在进行的活动或者时间呢？当100人群中有80%的人是大妈？那么广场上进行什么活动在什么时间就显而易见吧。
那么人换成基因也是同理的。
首先要定义基因集(geneset)，也就是基于我们的先验知识（基因组注释信息）。
将基因富集可以想象成代表某一功能活动的群体，每个个人可能同时参与好几种功能活动，我们所分析的不是单个个体的差异，而是实际群体和期望功能群体是否有差异，从而推测出此时此刻发生了什么事，在这些事件中哪些个体又起到了什么作用。
基于GRU_网络的格兰杰因果网络重构
第 22卷第 10期2023年 10月Vol.22 No.10Oct.2023软件导刊Software Guide基于GRU网络的格兰杰因果网络重构杨官学，王家栋（江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江 212013）摘要：传统格兰杰因果依赖线性动力学，无法适应非线性应用场景的需求，因此提出一种基于GRU网络的格兰杰因果网络重构方法。
该方法将整个网络重构划分为每个目标节点的邻居节点选择问题，针对每个目标节点构建基于GRU网络的格兰杰因果模型，在循环神经网络中引入简单的门控机制控制信息的更新方式，并对网络输入权重施加组稀疏惩罚以提取节点间的格兰杰因果关系。
然后集成每一个子网络，获得最终完整的因果网络结构，并在GRU网络建模训练过程中考虑采用正则化的优化方法。
通过线性矢量自回归、非线性矢量自回归、非均匀嵌入时滞矢量自回归、Lorenz-96模型及DREAM3竞赛数据集的实验表明，所提网络鲁棒性较强、有效性较高，在网络重构性能上具有明显的优越性。
关键词：网络重构；因果推断；循环神经网络；格兰杰因果；门控循环单元DOI：10.11907/rjdk.231360开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP183 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）010-0049-09Network Reconstruction via Granger Causality Based on GRU NetworkYANG Guanxue， WANG Jiadong（School of Electrical and Information Engineering， Jiangsu University， Zhenjiang 212013， China）Abstract：Reconstruction method of Granger causality network based on GRU network is proposed to address the traditional Granger causality that relies on linear dynamics and cannot meet the needs of nonlinear application scenarios. This method divides the entire network reconstruc⁃tion into neighbor node selection problems for each target node， constructs a Granger causality model based on GRU network for each target node， introduces a simple gating mechanism to control the update of information in the recurrent neural network， and applies a sparse penalty to the network input weight to extract the Granger causality between nodes. Then integrate each sub network to obtain the final complete causal network structure， and consider using regularization optimization methods during the GRU network modeling and training process. The experi⁃ments on linear vector autoregressive， nonlinear vector autoregressive， non-uniformly embedded time-delay vector autoregressive， Lorenz-96 model， and DREAM3 competition dataset show that the proposed network has strong robustness， high effectiveness， and obvious superiority in network reconstruction performance..Key Words：network reconstruction； causal inference； recurrent neural network； Granger causality； gated recurrent unit0 引言现实生活中，许多复杂系统均可在网络角度被抽象表达，其中网络节点代表系统变量，连边代表各变量间的相互作用关系。
机器学习_YeastDataSet（酵母数据集）
机器学习_YeastDataSet（酵母数据集）Yeast Data Set(酵母数据集)数据摘要：Predicting the Cellular Localization Sites of Proteins中⽂关键词：多变量,分类,UCI,酵母,英⽂关键词：Multivariate,Classification,UCI,Yeast,数据格式：TEXT数据⽤途：This data set is used for classification.数据详细介绍：Yeast Data Set Abstract: Predicting the Cellular Localization Sites of ProteinsSource:Creator and Maintainer:Kenta NakaiInstitue of Molecular and Cellular BiologyOsaka, University1-3 Yamada-oka, Suita 565 Japannakai '@' imcb.osaka-u.ac.jphttp://www.imcb.osaka-u.ac.jp/nakai/psort.htmlDonor:Paul Horton (paulh '@' /doc/dfe61d41a8956bec0975e326.html )Data Set Information:Predicted Attribute: Localization site of protein. ( non-numeric ).The references below describe a predecessor to this dataset and its development. They also give results (not cross-validated) for classification by a rule-based expert system with that version of the dataset.Reference: "Expert Sytem for Predicting Protein Localization Sites in Gram-Negative Bacteria", Kenta Nakai & Minoru Kanehisa, PROTEINS: Structure, Function, and Genetics 11:95-110, 1991.Reference: "A Knowledge Base for Predicting Protein Localization Sites in Eukaryotic Cells", Kenta Nakai & Minoru Kanehisa, Genomics 14:897-911, 1992.Attribute Information:1. Sequence Name: Accession number for the SWISS-PROT database2. mcg: McGeoch's method for signal sequence recognition.3. gvh: von Heijne's method for signal sequence recognition.4. alm: Score of the ALOM membrane spanning region prediction program.5. mit: Score of discriminant analysis of the amino acid content of the N-terminal region (20 residues long) of mitochondrial and non-mitochondrial proteins.6. erl: Presence of "HDEL" substring (thought to act as a signal for retention in the endoplasmic reticulum lumen). Binary attribute.7. pox: Peroxisomal targeting signal in the C-terminus.8. vac: Score of discriminant analysis of the amino acid content of vacuolar and extracellular proteins.9. nuc: Score of discriminant analysis of nuclear localization signals of nuclear andnon-nuclear proteins.Relevant Papers:Paul Horton & Kenta Nakai, "A Probablistic Classification System for Predicting the Cellular Localization Sites of Proteins", Intelligent Systems in Molecular Biology, 109-115. St. Louis, USA 1996.[Web Link]The references below describe a predecessor to this dataset and its development. They also give results (not cross-validated) for classification by a rule-based expert system with that version of the dataset:Kenta Nakai & Minoru Kanehisa, "Expert Sytem for Predicting Protein Localization Sites in Gram-Negative Bacteria", PROTEINS: Structure, Function, and Genetics 11:95-110, 1991.Kenta Nakai & Minoru Kanehisa, "A Knowledge Base for Predicting Protein Localization Sites in Eukaryotic Cells", Genomics 14:897-911, 1992.[Web Link]数据预览：点此下载完整数据集。
数据挖掘_Yeast Gene Expression Data(酵母基因表达数据)
Y east Gene Expression Data(酵母基因表达数据)数据摘要：These are the data from the paper Support V ector Machine Classification of Microarray Gene Expression Data.中文关键词：数据挖掘,生物学,DNA,酵母,杂交试验,机器学习,英文关键词：Data mining,Biology,DNA,Y east,Hybridization experiment,Machine Learning,数据格式：TEXT数据用途：The data can be used to data mining and analysis.数据详细介绍：Yeast gene expression data∙Description: These are the data from the paper Support Vector Machine Classification of Microarray Gene Expression Data. For 2467 genes, gene expression levels were measured in 79 different situations (here is the raw data set). Some of the measurements follow each other up in time, but inthe paper they were not treated as time series (although to a certain extend that would be possible). For each of these genes, it is given whether theybelong to one of 6 functional classes (class lables on-line). The paper isconcerned with classifying genes in into 5 of these classes (one class isunpredictable). The data contain many genes that belong to otherfunctional classes than these 5, but those are not discernable on the basis of their gene expression levels alone.∙Size:o2467 geneso79 measurements, 6 class labelso 1.8 MB: 1.7 MB measurement data and 125 KB labels ∙References:o Support Vector Machine Classification of Microarray GeneExpression Data (1999) by M. P. S. Brown, W. N. Grundy, D. Lin, N.Cristianini, C. Sugnet, T. S. Furey, M. Ares Jr. and D. Hausslerhref(local copy): This is the original paper from which the data wereobtained. It uses SVM's to classify the genes, and compares this toother methods like decision trees. A good description of difficultieswith the data can also be found here.o Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns (1998) by M. B. Eisen, P. T. Spellman, P. O. Brown and D. Botstein:This paper describes clustering of genes. The results of this papershowed that the 5 different classes Brown et Al. are trying to predictmore or less cluster together. So it indicated that these classeswere discernable based on the gene expression levels. This wasthe basis for the selection of these 5 functional classes for the SVMclassification task.∙Stanford web site数据预览：点此下载完整数据集。
基于数据场的改进LOF算法
基于数据场的改进LOF算法MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【摘要】LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法的基础上,提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法.通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论,计算势值,进而引入平均势差的概念,针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值,从而提高离群点检测的精确度,实验结果表明该算法是可行的,并且拥有更高的精确度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)003【总页数】5页(P154-158)【关键词】数据挖掘;局部可达密度;数据场;平均势差;局部离群因子【作者】MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP311;TP181 引言在数据挖掘领域中，离群点检测是一个非常重要的研究方向，关注的数据对象是不同于正常情况的异常数据，这些数据不同于预期对象，只在数据集中占有极其稀少的比重。
离群点检测最早的定义由Hawkins提出：“异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制”。
在实际应用中，离群点检测已经在多个领域中取得了成功，如欺诈检测、公共安全、图像处理、工业损毁检测等[1]。
离群点检测大致可以分为以下几类[2-12]：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法。
文献[5]提出了一种基于多重聚类的方法；文献[6]提出了基于K-means的数据流方法；文献[7]提出了基于粗约简和网格的方法；文献[8]提出了基于混合式聚类算法的方法。
LOF（Local Outlier Factor）算法[9-12]是一种基于密度的方法，该方法将一个表征数据离群程度的局部离群因子赋予每个数据对象，根据局部离群因子的数值来确定离群点。
数据挖掘技术与应用：酵母菌数据SVM分类实训
创建模型
model = SVC(kernel=‘linear’, class_weight=‘balanced’)
训练模型
model=model.fit(x_train,y_train)
输出结果
print("Train_score:{0},Test_score: {1}".format(model.score(x_train, y_train), model.score(x_test, y_test)))
导入数据集
df = pd.read_csv(获取特征值
X = df.iloc[:, 0:102]
获取标签
Y = df.iloc[:, 103]
切分数据集合
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3 ,random_state=6)
酵母菌数据SVM分类实现代 码
导入数据包
import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split
数据说明
yeast（酵母菌）数据集是一个多标签数据集，里 面包括14种标签，103个特征值
数据挖掘技术与应用
酵母菌数据SVM分类实训
实训目标
1. 理解SVM分类算法的核心步骤。 2. 掌握支持向量机的Python实现。 3. 通过数据集的部分样本训练构造SVM模型并训练。 4. 调用构建好的模型对测试集样本进行预测。
实训环境
1. 使用3.6版本的Python。 2. 使用jupyter notebook或PyCharm2018社区版作为代码
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Yeast Dataset(酵母数据集)
数据摘要：
Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance within
large-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2).
中文关键词：
酵母,交互检测,蛋白质,数据集,
英文关键词：
Yeast,Interaction detection,proteins,dataset,
数据格式：
TEXT
数据用途：
Information Processing
Classification
数据详细介绍：
Yeast
Description
network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops).
network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops).
yeast.clu partition of vertices.
yeast.paj Pajek project file with complete dataset.
Download
complete dataset (ZIP, 134K)
Background Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance within large-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2).
PIN class encoding:
1 - T,
2 - M,
3 - U,
4 - C,
5 - F,
6 - P,
7 - G,
8 - D,
9 - O, 10 - E, 11 - R, 12 - B, 13 - A.
X interacts with Y relation, short names.
X interacts with Y relation, long labels.
yeast.clu PIN class partition of vertices, see encoding.
yeast.paj Pajek project file with complete dataset.
References
Shiwei Sun, Lunjiang Ling, Nan Zhang, Guojie Li and Runsheng Chen: Topological structure analysis of the protein-protein interaction network in budding yeast. Nucleic Acids Research, 2003, Vol. 31, No. 9 2443-2450 (PDF).
Software package Protein Interaction Network PIN Transformed in Pajek format by V. Batagelj, 25. July 2003
数据预览：
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