Advertisement

GIANA：一种基于几何等距的超快TCR聚类算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
GIANA是一种创新性的TCR（T细胞受体）聚类算法，它采用几何等距方法实现高效、快速的数据处理，在免疫学研究中展现出卓越性能。 GIANA：基于几何等距的TCR匹配算法 GIANA 用于快速比对约10^7数量级的 TCR 高变 CDR3 序列。该工具应用数学框架执行氨基酸序列的等距编码，这一过程在 ipynb 文件中有详细描述。 GIANA 是用 Python3 编写的，并依赖于若干软件包，请先安装这些依赖项。下载最新版本的 GIANA 源代码（当前为 v4），以及 query.py 和关联的 TRBV 等位基因数据文件 (Imgt_Human_TRBV.fasta)。 使用说明：输入 python GIANA.py -h 显示所有命令行选项： 指令描述： -h, --help: 显示此帮助消息并退出 -d DIRECTORY, --directory=DIRECTORY: 输入库音序文件目录。请确保目录中的所有文件均为输入文件。 -f FILE, --file=FILE

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GIANA：一种基于几何等距的超快TCR聚类算法
    优质
    GIANA是一种创新性的TCR（T细胞受体）聚类算法，它采用几何等距方法实现高效、快速的数据处理，在免疫学研究中展现出卓越性能。 GIANA：基于几何等距的TCR匹配算法 GIANA 用于快速比对约10^7数量级的 TCR 高变 CDR3 序列。该工具应用数学框架执行氨基酸序列的等距编码，这一过程在 ipynb 文件中有详细描述。 GIANA 是用 Python3 编写的，并依赖于若干软件包，请先安装这些依赖项。下载最新版本的 GIANA 源代码（当前为 v4），以及 query.py 和关联的 TRBV 等位基因数据文件 (Imgt_Human_TRBV.fasta)。 使用说明：输入 python GIANA.py -h 显示所有命令行选项： 指令描述： -h, --help: 显示此帮助消息并退出 -d DIRECTORY, --directory=DIRECTORY: 输入库音序文件目录。请确保目录中的所有文件均为输入文件。 -f FILE, --file=FILE
     
  • 一种DBSCAN聚类的改进算法
    优质
    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。
     
  • Python中几种聚类算法的实现——涵盖最大最小距离法、近邻聚类法、层次聚类法、K-均值法及ISODATA法
    优质
    本文介绍了在Python中实现的五种经典聚类算法，包括最大最小距离法、近邻聚类法、层次聚类法、K-均值法和ISODATA法，为数据科学家提供了一站式的分析工具。 基于Python的聚类算法实现包括：最大最小距离算法、近邻聚类算法、层次聚类算法、K-均值聚类算法以及ISODATA聚类算法。
     
  • 基于欧式距离的聚类算法实现
    优质
    本文章介绍了一种基于欧式距离度量的聚类算法实现方法，通过计算数据点间的欧氏距离来进行相似性判断和分组，适用于数据分析与模式识别领域。 聚类算法采用欧氏距离实现，并可通过文件对算法功能进行测试。
     
  • 模糊集Matlab代码-Fuzzy_Clustering_Algorithms: 几种前沿的模糊聚类算法，如模糊C均值聚类等...
    优质
    本项目提供了多种先进的模糊聚类算法的MATLAB实现，包括但不限于模糊C均值（FCM）算法。这些代码为数据分类和模式识别提供强大的工具。 本段落介绍了几种先进的模糊聚类算法的MATLAB代码实现，包括模糊C均值（FCM）聚类、模糊子空间聚类以及最大熵聚类算法，并提供了虹膜数据集上的应用示例。 以FCM为例，在执行demo_fuzzy.m文件时，通过设置超参数choose_algorithm=1可以选择运行该算法。下面是几个迭代的示例输出： - 迭代1：迭代次数为12次，精度为0.89333333。 - 迭代2：同样地，迭代次数也是12次，精度保持在0.89333333。 - 以此类推至第10个迭代。 每次运行FCM算法的平均迭代次数稳定在12次左右，平均准确率为0.893。
     
  • 基于新型距离度量的K-Modes聚类算法
    优质
    本研究提出了一种基于新型距离度量的改进型K-Modes聚类算法，旨在提高处理大规模离散数据集时的准确性和效率。 传统的K-Modes聚类算法使用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离，这种方法未能充分考虑它们的相似性。基于此问题，我们结合粗糙集理论提出了一种新的距离度量方式。这种新方法在评估相同类别属性中两个属性值间的区别时，弥补了简单0-1匹配法的不足之处，不仅考量到两者本身的异同点，还考虑到其他相关分类属性对它们之间的区分作用。我们将这一创新的距离度量应用到了传统的K-Modes聚类算法之中，并通过实验将其与基于其它距离度量方式的K-Modes聚类算法进行了比较。结果表明，这种新的距离度量方法在提高聚类效果方面更为有效。
     
  • 多种三维基础几何变换算法
    优质
    本论文探讨了多种三维空间中的基本几何变换算法，包括平移、旋转和缩放等技术，旨在为计算机图形学和相关领域提供理论支持与实践指导。 基于VC的程序演示了各种三维基本几何变换算法，包括平移、旋转和切变变换等。
     
  • 基于余弦距离的OPTICS聚类方法
    优质
    本研究提出了一种基于余弦距离改进的OPTICS算法，有效提升了高维稀疏数据集上的聚类质量与效率。 改进后的OPTICS聚类算法的MATLAB代码将原来的欧氏距离改为余弦距离的倒数，适用于文本聚类。
     
  • 基于MATLAB的三种K-means聚类算法实现
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境中实现和比较三种不同类型的K-means聚类算法的方法，旨在提供一种优化的数据分析工具。通过实验验证了每种方法的有效性和效率差异，为使用者提供了灵活选择的最佳实践指南。 这段文字介绍了一个用于数据聚类分析的实用程序代码，包含三个MATLAB文件（M文件），非常有用。