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非负矩阵分解权威发布_非负矩阵分解聚类(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

非负矩阵分解

10种降维算法优缺点详解，收藏必看！降维算法在数据分析和机器学习中扮演着至关重要的角色。它们能够降低数据集的复杂性和噪声，从而提高模型的效率和准确性。通过识别和保留最具信息量的特征，降维算法可以减少计算成本和资源需求，是处理高维数据和解决过拟合问题的关键工具。以下是10种最常用和最重要的降维算法模型： 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA） 𐟌Ÿ 线性判别分析（LDA） 𐟌Ÿ 奇异值分解（SVD） 𐟌Ÿ 独立成分分析（ICA） 𐟌Ÿ 非负矩阵分解（NMF） 𐟌Ÿ 核主成分分析（KPCA） 𐟌Ÿ t-分布邻域嵌入（t-SNE） 𐟌Ÿ 均值散布嵌入（MDS） 𐟌Ÿ 局部线性嵌入（LLE） 𐟘‚ 非线性降维算法（UMAP）这些算法各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地处理高维数据，提升模型的性能。

机器学习软件 𐟓Š 生物医学研究中的机器学习与深度学习算法 𐟓Š 在生物医学研究中，机器学习和深度学习算法发挥着至关重要的作用。它们帮助科学家从复杂的数据集中提取有价值的信息，从而推动医疗技术的进步。以下是这些算法的具体应用和分类：监督学习 𐟎œ𚥙襭椹：支持向量机（SVM）：用于癌症与健康分类（基因表达）。 K近邻（KNN）：用于多分类组织分类（基因表达）。回归分析（Regression）：用于全基因组关联分析（SNP）。随机森林（Random Forest）：用于基于路径的分类（基因表达，SNP）。深度学习：卷积神经网络（CNN）：用于蛋白质二级结构预测（氨基酸序列）。循环神经网络（RNN）：用于序列相似性预测（核苷酸序列）。无监督学习 𐟌 聚类分析（Clustering）：层次聚类（Hierarchical）：用于蛋白质家族聚类（氨基酸序列）。 K均值聚类（K-means）：用于按染色体聚类基因（基因表达）。降维技术（Dimensionality Reduction）：主成分分析（PCA）：用于异常值分类（基因表达）。 t-分布随机邻域嵌入（tSNE）：用于数据可视化（单细胞RNA测序）。非负矩阵分解（NMF）：用于聚类基因表达谱（基因表达）。这些算法在生物医学研究中扮演着关键角色，帮助科学家从复杂数据集中提取有价值的信息，推动医疗技术的进步。

双非大二软件工程专业考研方向选择指南大家好，我是双非大二的软件工程专业学生，马上要升大三了，打算考研。为了在考研前做好充分准备，我想听听大家的意见，看看我目前的努力方向是否正确。𐟒ꊦˆ‘的在校经历加入院内实验室：我加入了一个实验室，负责前端开发。虽然只做了一个小程序（原生）和配套的后台管理系统（vue3+elementUI），但最后只获得了计算机设计大赛的省三等奖。现在我已经决定不往前端方向发展了。蓝桥杯比赛：在蓝桥杯比赛中，我没有系统地学习算法，只是迷迷糊糊地刷题。比赛时只做了填空和两道编程题，最终获得了Python B组省二等奖。现在我正在跟着acwing学习。互联网+团队：我加入了一个互联网+团队，负责传感器软硬件生态。不过我在团队里只是做文稿工作，和专业不太相关。目前还在校赛阶段。英语考试：我的四级成绩是513分，六级上次因为先写翻译后写阅读，导致阅读没写完，最后430分擦线过了。科研项目：我有幸得到一位老师的指导，交给我一个项目。结果这个项目是生物信息学相关的，涉及R语言、深度学习、非负矩阵分解和基因程序组。由于一堆不懂的算法和英文生物名词，难度太大，我没能坚持下来。心仪的工作方向我的目标是高校工作、考公务员或当教师，所以打算通过考研提升学历。不知道我现在的努力方向是否正确，希望大家能给点建议。谢谢大家的阅读和建议！𐟓š

单细胞数据分析，一文搞定！单细胞数据分析是一个充满挑战和发现的领域，涵盖了从基因组学到细胞通讯的多个方面。以下是一些关键的分析步骤和方法，帮助你深入探索单细胞数据：样本质控/降维/聚类/双细胞去除 𐟧ꊥ䚦 𗦜즕𔥐ˆ（Harmony） 𐟌 细胞亚群注释 𐟓š NNLS样本亚群迁移 𐟌 Augur：基于随机森林判定细胞亚群转录组扰动 𐟌𓊍agellan：基于随机森林判定空转区域最大扰动（空间转录组） 𐟌Œ 亚群细分（提取感兴趣亚群重新聚类） 𐟔 各细胞类型占比 𐟓Š 差异基因计算及可视化 𐟎芍arker基因计算及可视化（气泡图/热图/小提琴图/UMAP或TSNE基因表达展示） 𐟌Ÿ 功能富集分析 𐟔슇SVA分析 𐟓ˆ 细胞亚群GO/KEGG分析 𐟓Š 通路差异得分计算 𐟓Š AUCell通路活性打分 𐟌€ PHATE 𐟌🊧𛆨ƒž通讯分析 𐟓ኃellChat细胞通讯推断 𐟔 CellPhoneDB细胞通讯分析 𐟓𖊦‹Ÿ时间分析 ⏳ Monocle2 ⏳ Monocle3 ⏳ inferCNV、copycat 𐟧슓CENIC分析 𐟌 非负矩阵分解NMF 𐟧銒NA动力学 ⚡ 转录组与VDJ联合分析 𐟧슧麩—𔨽쥽•组联合分析 𐟌 scATAC-seq联合分析 𐟧슊这些工具和方法可以帮助你从单细胞测序数据中提取有价值的生物学信息，进一步了解细胞的复杂性和多样性。无论是单细胞个性化分析、转录组研究还是空间转录组分析，这些技术都能为你提供深入的见解。

推荐系统基础模型总结，助力求职必备！大家好！最近为了督促自己学习，我开了一个新坑，专门分享我在推荐系统方面学到的一些知识。希望这些内容对大家找工作有帮助哦！我准备从基础推荐模型到深度推荐算法、经典论文研读、工程问题探讨以及面试系统设计等方面进行介绍，还会陆续分享一些学习资料。基础推荐模型分类基于单特征的推荐算法协同过滤（Collaborative Filtering）协同过滤分为两种：基于物品的过滤（Item-Based CF）和基于用户的过滤（User-Based CF）。它的基本思想是根据用户的历史行为形成user-item共现矩阵。不过，这种方法有个大问题——共现矩阵非常稀疏，很多数据缺失，而且头部效应（long tail effect）明显。隐语义模型（Latent Factor Model）为了解决稀疏数据的问题，隐语义模型在共现矩阵的基础上使用矩阵分解（Matrix Factorization）得到一个k维的描述用户的隐向量（latent vector）。这样不仅能解决数据稀疏的问题，还能更好地捕捉用户的兴趣。基于特征交叉的推荐算法 POLY2（Degree-2 Polynomial Margin）这个方法暴力地将所有特征两两相交，引入二次项。但它的缺点是复杂度为O(N^2)，计算量非常大，而且加入one-hot encoded的二次交叉项后，feature vector的dimension过高，容易导致过拟合。 Factorized Machine (FM) FM是基于POLY2的一种改进算法，它的优势是模型参数量降低了。FM可以理解为POLY2加上矩阵分解，既能处理稀疏数据，又能考虑特征交叉。 Field-Aware Factorization Machines（FFM）相比于FM，FFM引入了field-aware的特征，使得模型更加复杂。 Gradient Boost Decision Tree & Logistic Regression（GBDT+LR）这种方法使用decision tree的boosting技术实现特征交叉，而不是上面几个模型的两两相乘项。树模型复杂生成特征，逻辑回归负责分类来预测点击通过率（CTR）。希望这些总结对大家有所帮助！如果有任何问题或者想法，欢迎在评论区交流哦！𐟘Š

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