本次演示使用的數據來自2017年發表於Cell的頭頸鱗癌單細胞文章:Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer。本次演示提供處理 ...
. 起因 之前的代碼 單細胞分析實錄 : 非負矩陣分解 NMF 代碼演示 沒有涉及到python語法,只有 個python命令行,就跟Linux下面的ls grep一樣的。然鵝,有幾個小伙伴不會命令行,所以我決定再改寫一下,把命令行都放到R下面運行。 . 嘗試 . 一開始,我的想法是教大家在R里面調用python,需要提前下載好anaconda和一些python包 然而想了想在Windows上安 ...
2021-11-04 14:51 0 214 推薦指數:
本次演示使用的數據來自2017年發表於Cell的頭頸鱗癌單細胞文章:Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer。本次演示提供處理 ...
相信做過腫瘤單細胞的小伙伴對這個分析並不陌生,如果多讀幾篇文獻,就能在CNS以及大子刊上面看到這個分析。 非負矩陣分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是在矩陣中所有元素均為非負數約束條件之下的矩陣分解方法。 基本思想:給定一個非負矩陣V, NMF ...
一、矩陣分解回想 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品(評分矩陣),記為能夠將其分解為兩個或者多個矩陣的乘積,如果分解成兩個矩陣和 。我們要使得矩陣和 的乘積能夠還原原始的矩陣 當中,矩陣表示的是m個用戶於k個主題之間的關系,而矩陣表示的是k個主題與n ...
之前寫過三篇和CNV相關的帖子,如果你做腫瘤單細胞轉錄組,大概率看過: 單細胞分析實錄(11): inferCNV的基本用法 單細胞分析實錄(12): 如何推斷腫瘤細胞 單細胞分析實錄(13): inferCNV結合UPhyloplot2分析腫瘤進化 其中,第三篇帖子里面有兩個注釋代碼 ...
一、矩陣分解回想 在博文推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法中,提到了將用戶-商品矩陣進行分解。從而實現對未打分項進行打分。 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品矩陣(評分矩陣),記為 Vm×n 。能夠將其分解 ...
在文本主題模型之潛在語義索引(LSI)中,我們講到LSI主題模型使用了奇異值分解,面臨着高維度計算量太大的問題。這里我們就介紹另一種基於矩陣分解的主題模型:非負矩陣分解(NMF),它同樣使用了矩陣分解,但是計算量和處理速度則比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非負矩陣分解(NMF)概述 ...
作者:桂。 時間:2017-04-14 06:22:26 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 聲明:歡迎被轉載,不過記得注明出處哦~ 前言 之前梳理了一下非負矩陣分解(Nonnegative ...