Pocketk-meansの必要なところだけ。k-meansとは非階層的クラスタリング手法の1つ。要するに何をしているのかk個のクラスターの初期位置を決める。各データをk個のクラスターとの距離を求め、最も近い位置のクラスターに分類。https://www.albert2005.co.jp/knowledge/data_mining/cluster/non-hierarchical_clustering短所k-means法の一つの短所として、初期値(初期に選択される「核」となるk個のサンプル)依存性があります。図29の3つのクラスターは、初期値を変えて、重心が変化しなくなるまで、繰り返し計算した時の結果です。同じデータを距離などを同じ条件にして計算しても、初期値が異なるだけで、結果が大きく違うことが分かります。従って、よいクラスターを得るためには、初期値を変えて何回か分析を実施し、平均クラスター内距離が最小になる初期値を選択するなど、最適初期値での結果を採用することが望ましいといえます。データフレームに変換、クラスターident列を追加。Identifying...2019-04-28Scanpyを使ったscRNA解析GW始まってしまいましたね。ブログの更新をだいぶ怠っていたの...2018-11-18PostgreSQLに入門してみるいまだにRDBをあまり使ったことがない。(5)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kimoppy126さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。