将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。聚类分析计算方法主要有如下几种：法(partitioning methods)：层次法(hierarchical methods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于网格...

空间转录组数据是生物学研究中的前沿技术，它结合了转录组测序与空间位置信息，使我们能够以前所未有的精度解析生物体内基因表达的空间分布模式。在上海百沐生物科技有限公司，我们专注于利用这一技术，深入探索细胞间通讯、组织发育、疾病进展等复杂生物学过程的空间异质性，为精准医疗、药物研发等领域提供强有力的数据支持与科学洞见。通过精细的空间分辨率，我们助力科学家揭示生命奥秘，推动生命科学研究的进步。百沐生物专注于将人工智能（AI）技术与生物技术（BT）深度融合，为生命科学研究和精准医疗领域带来创新解决方案。提供基因组、转录组、表观组、蛋白组、代谢组、微生物组、空间组学等实验、测序与分析等高效检测分析服务。

分层聚类（Hierarchical Clustering），它通过构建多层聚类树进行数据分组，允许用户根据需要选择不同规模的聚类。k-Means和k-Medoids聚类，预设k值，通过实际观察值形成单一层次的聚类，适用于大量数据。基于密度的DBSCAN聚类，无需指定聚类数量，能识别任意形状的簇和异常值，特别适合离群点检测。高斯混合模型（...

(3)决策树(Decision Tree)类:分类和回归树(Classification and Regression Tree,CART)、迭代Dichotomiser3(Iterative Dichotomiser 3, ID3),C4.5算法(C4.5 Algorithm)、C5.0算法(C5.0 Algorithm)、卡方自动交互检测(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)、决策残端(Decision Stump)、ID3算法(ID3 Algori...

这样做就比较合理，硬聚类也可以看做模糊聚类的一个特例。你说的动态模糊分析法我在文献里很少见到好像并不主流，似乎没有专门的这样一种典型聚类算法，可能是个别人根据自己需要设计并命名的一种针对模糊聚类的改进方法，这个不好说了就。我见过有把每个不同样本加权的，权值自己确定，这样就冠以“动态"...

层次聚类算法：通过不断合并或簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。基于概率模型的聚类算法：使用统计学方法，利用概率分布模型来描述数据，并通过最大化似然函数来确定簇。谱...

系统聚类法是根据样本间的相似性进行有序的分组，而有序样品聚类法则关注样本间的有序关系。动态聚类法关注数据随时间变化的动态特性，模糊聚类法则允许数据点具有一定程度的模糊归属。图论聚类法则利用网络结构来揭示数据间的关联，而聚类预报法则将聚类结果应用到预测模型中，以辅助决策或预测未来趋势。这些...

Fuzzy C-Means，以其简洁的数学形式和强大的聚类效果，成为了模糊聚类的代表性算法。它的核心思想是通过最小化每个样本点对所有类中心的平方误差，同时考虑隶属度的模糊性，从而确定每个样本的归属。这种方法不仅考虑了数据点与类中心的距离，还赋予了类别间的边界一定的模糊性，使得聚类结果更具包容性和...

模糊kmeans算法是kmeans聚类模糊形式。与kmeans算法排他性聚类不同，模糊kmeans尝试从数据集中生成有重叠的簇。在研究领域，这也叫做模糊c-means算法，可以把模糊kmeans看作kmeans算法的扩展。kmeans致力于寻找硬簇（一个数据集点只属于某一个簇）。在一个软聚类算法中，任何点都属于不止一个簇，而且...

模糊聚类的核心是定义目标函数，随机选择初始聚类中心，基于样本与中心的距离分配数据点，然后重新计算聚类中心，重复此过程直至目标函数最小化。模糊聚类算法的目标函数如下定义：在模糊聚类中，训练样本集X = {xi, i = 1, 2, ..., n}，X ∈ Rp，c 为预设分类数量。vi (i = 1, 2, ..., ...

模糊聚类分析是一种基于模糊数学的聚类方法，用于处理数据集中样本间的模糊性和不确定性。模糊聚类分析不同于传统的硬聚类方法，它允许数据点以一定的隶属度属于多个聚类中心，从而能够更准确地描述实际数据中的模糊性和重叠性。在模糊聚类分析中，每个样本不再被明确地划分到某一类中，而是根据其与各类中心...