MATLAB贪心算法代码-SMSC：一种用于scRNA-seq的谱聚类方法-ITADN社区

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本文介绍了一种基于MATLAB实现的贪心算法代码SMSC，专门针对单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据开发的一种谱系图聚类方法。该工具能够有效提高大规模scRNA-seq数据分析的准确性和效率。该项目提供了一种用于scRNA-seq数据的谱聚类方法，并使用了贪婪算法来优化短信中心。主要代码文件包括`computeKernel.m`、`run.m`以及由后者调用的`selfweightmkl.m`，其中`computeKernel.m`负责计算内核矩阵，而`run.m`是整个流程的主要入口点。项目中还附带了一个关于Yan数据集的演示。用户只需下载代码并设置正确的文件路径后运行主函数`run.m`即可开始实验。输入为包含scRNA-Seq表达数据的data.m文件，输出则保存在名为results.txt的结果文档里。此外，该项目实现了一种称为FINCH（第一个整数邻居聚类层次）算法的方法，并提供了相应的Matlab代码。使用方法如下： ```matlab [c, num_clust] = FINCH(data, initial_rank, verbose); ``` 其中`data`为数据矩阵，每一行代表一个特征向量；`initial_rank`是一个可选的Nx1索引向量，用于指定初始邻居信息（传递空[]则自动计算）；参数`verbose`控制是否输出详细过程信息。该函数返回值包括： - `c`: NxP矩阵，每个列向量表示不同聚类结果中的簇标签； - `num_clust`: 显示的聚类数量。以上为项目的概述与使用说明。

ALRA：一种利用低秩逼近进行scRNA-seq数据插补的方法

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ALRA是一种专为单细胞RNA测序（scRNA-seq）设计的数据插补方法。它通过低秩矩阵逼近技术高效地填补缺失值，恢复原始基因表达模式的完整性和准确性。自适应阈值低秩近似（ALRA）介绍 ALRA是一种用于在单细胞RNA测序数据中的缺失值插入方法，在预印本“使用低秩近似法对scRNA-seq数据进行零保存插值”中有详细描述。给定一个scRNA-seq表达矩阵，ALRA首先通过随机SVD计算其rank-k近似值。接下来，每一行（基因）都以该基因最负数值的大小为阈值。最后一步是重新缩放整个矩阵。此存储库包含用于在R中运行ALRA所需的代码。使用ALRA前需要安装RSVD软件包，可以通过执行`install.packages(rsvd)`来完成这一操作。此外，对于已经安装了该软件包的用户来说，现在提供了一个名为use.mkl的标志，这可以显著提高基于默认rpca版本的速度。需要注意的是,rpca-mkl仍在开发中，并未在CRAN上发布,因此它并非必需的软件包；然而如果用户已安装了此扩展，则可以通过将标志设置为True来启用它的使用功能。

基于MATLAB的谱聚类算法

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本研究采用MATLAB平台实现谱聚类算法，通过优化图论中的相似度矩阵，有效提升了数据集的非线性结构识别能力。在该谱聚类算法中，相似性矩阵的求取采用了杰卡德相似性系数与DSM相结合的方法。以此为基础，对DSM进行谱聚类处理。

多视图聚类：支持七种多视图谱系聚类算法的MATLAB代码

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本项目提供了一套完整的MATLAB代码，涵盖七种先进的多视图谱系聚类算法，旨在促进复杂数据集中的模式识别与分析。该存储库包含了七种多视图光谱聚类算法（以及单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，这些代码用于在我们的ICDM论文中进行比较研究。部分算法的原始代码是从原作者网站收集而来，并由我们进行了修复和优化。关于这些算法的具体信息，请参阅我们的论文；文件夹名称与文中提及的缩写相对应（如AASC、AWP、CoReg、MCGC、MVGL、RMSC 和 WMSC）。每个包含特定算法的文件夹内都设有一个主文件xxx_main.m，其中“xxx”代表相应的算法名称。有关这七种多视图光谱聚类和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文如下： - Huang等人, 2012年，《通过亲和力聚合实现光谱聚类》 - Nie等人, 2018年，《利用自适应加权Procrustes进行多视图聚类》 - Kumar等人, 2011年，《共规化多视图光谱聚类》 - Zhan等人, 2018年，《用于共识图的多视图学习》

谱聚类与聚类算法

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《谱聚类与聚类算法》一书深入探讨了数据挖掘和机器学习中的关键技术——谱聚类方法及其在不同领域的应用。书中不仅介绍了经典的K均值、层次聚类等传统方法，还详细解析了基于图论的谱聚类原理及其实现技巧，为读者提供了全面而深入的理解框架。谱聚类（Spectral Clustering）是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法，其核心思想是通过分析数据间的相似性来划分数据集。该方法利用图论中的谱理论，通过对构建的数据图进行特征分解揭示隐藏类别信息，特别适用于处理非凸形状簇和高维数据。在聚类问题中，我们通常没有预先设定的类别信息，而是希望找到一种方式将数据点组织成若干紧密相连的群体，每个群体内部相似度较高而不同群体间差异较大。谱聚类的优势在于能够有效处理复杂的相似性关系，并且不需要事先确定最优簇的数量。 **基本步骤如下：** 1. **构建相似性矩阵**：计算数据点之间的相似度，常用方法包括欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数等。这些相似度值被转换为邻接矩阵，其中元素表示两个数据点间的关联程度。 2. **构造拉普拉斯矩阵**：将邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix），该步骤有助于捕捉数据点之间的相对位置和连接强度。常用的是归一化拉普拉斯矩阵（Normalized Laplacian Matrix）或拉普拉斯正规化矩阵，这些方法能更好地保持数据的局部结构。 3. **特征分解**：对构造好的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，并选取最小k个非零特征向量形成谱矩阵。 4. **降维与聚类**：利用上述特征向量作为低维空间中的投影，通常采用K-means、层次聚类等方法在此k维空间中划分数据。 5. **结果评估**：通过轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数或Davies-Bouldin指数来评价聚类效果，并根据需要调整参数或者重复上述步骤以优化结果。谱聚类的一大优点在于它不需要假设数据分布在球形簇中，因此对于非凸形状的簇有更好的适应性。不过，该方法也存在计算复杂度较高、对大规模数据集处理效率较低等局限性，并且选择合适的k值可能会影响最终效果。在实际应用中，谱聚类已被广泛应用于图像分割、社交网络分析和生物信息学等领域。通过掌握这一算法可以更好地理解和处理各种复杂的数据集，从而发现隐藏的结构与模式。

谱聚类方法

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谱聚类是一种基于图论的机器学习算法，通过将数据集视作无向图，利用拉普拉斯矩阵进行特征分解以简化数据空间结构，并在新维度中寻找紧密连接的数据点簇。目前存在多种聚类算法，本程序采用谱聚类算法进行数据划分。

一种DBSCAN聚类的改进算法

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本文提出了一种对经典DBSCAN聚类算法进行优化的方法，旨在提高其在复杂数据集上的性能和准确性。通过改善密度计算与噪声点处理机制，增强了算法的鲁棒性和实用性，适用于大规模数据挖掘任务。对DBSCAN算法进行了以下改进：（1）对于核心对象，不再对其邻域进行进一步考查，而是直接将其归为某个簇。该簇可能是核心对象所在的一个已有的簇，也可能是与其他簇合并后的结果。（2）对于边界对象，则需要进一步检查其邻域中是否存在核心对象。如果存在核心对象，则将此边界对象划分为该核心对象所属的簇；反之，若不存在这样的核心对象，则将其标记为噪声。改进后算法运行时间有所提高，但在处理高维数据时效果不佳。

基于图的谱聚类方法

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基于图的谱聚类方法是一种利用图论和线性代数技术进行数据点分组的技术，通过构造相似度矩阵并计算特征值来实现高效且准确的数据集分割。这是一个基于谱的聚类程序，非常实用。它首先将数据转换为邻接矩阵，并计算特征值与特征向量，随后构造新的向量空间，在此基础上采用高效的点聚类方法进行分类处理。

AP聚类算法的MATLAB代码

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本段落提供了一套基于AP（Affinity Propagation）聚类算法的MATLAB实现代码。这套代码旨在帮助研究人员和学生快速理解和应用这一高效的无监督学习技术，用于数据分类与模式识别任务中。 AP聚类算法的MATLAB实现代码（.m文件）可以直接运行。

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MATLAB贪心算法代码-SMSC：一种用于scRNA-seq的谱聚类方法

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