一、揭開聚類的神秘面紗
你是否曾好奇，如何將成千上萬的細胞數據進行分類，從而揭示細胞之間的潛在關系？這一過程被稱為“聚類”。通過聚類，我們可以將結構相似的細胞分到一組，進一步探究它們的共同特征，如共同表達的基因和基因分布。

聚類不僅是生物醫學研究的重要工具，也是機器學習中的一個關鍵概念。機器學習分為監督學習和無監督學習，而聚類正是無監督學習的一種。它不需要預先標記數據，而是通過分析數據本身的相似性進行分組，追求類內差異最小化、類間差異最大化的目標。

二、K-means算法：一種無監督機器學習算法，用于將相似的數據點聚類成組
K-means算法是一種常用的無監督學習算法，專用于將相似的數據點聚類成組。其基本步驟如下

1. 初始化質心：隨機選擇K個點作為初始質心。
2. 分配數據點：將每個數據點分配到最近的質心。
3. 更新質心：重新計算每個簇的質心。
4. 迭代：重復分配和更新過程，直到質心不再變化。

優缺點：

優點：

• 高效處理大規模數據。
• 原理簡單，容易實現。

缺點：

• 需要預先定義簇的數量K。
• 對初始質心敏感，可能導致局部最優解。
• 對離群值較為敏感。

K-means流程示例圖1

K-means流程示例圖2

三、一種用于高維數據的無監督自動聚類方法
PhenoGraph-Leiden算法結合了PhenoGraph和Leiden算法的優勢，特別適用于高維數據的聚類。PhenoGraph通過構建k-最近鄰圖（k-NN圖），使用Louvain算法進行模塊度優化，識別社區結構。而Leiden算法在Louvain算法基礎上進行改進，確保社區分裂和連通性問題得到解決，生成的社區更加一致和連通。

以下是每種方法的簡要介紹：

PhenoGraph

原理：

PhenoGraph 是一種基于圖論的聚類算法，特別適用于單細胞數據分析。它通過構建 k-最近鄰圖（k-nearest neighbor graph, k-NN graph）來表示數據，然后使用 Louvain 算法來優化模塊度，最終識別出數據中的社區或群體。

步驟：

1.構建 k-最近鄰圖：對于每個數據點，找到其 k 個最近鄰居，并建立連接。

2.權重分配：為圖中的每條邊分配權重，通常基于歐幾里得距離或其他距離度量。

3.Louvain 算法：使用 Louvain 算法進行模塊度優化，識別出社區結構。

 

Leiden

原理：

Leiden 算法是在 Louvain 算法的基礎上提出的一種改進，解決了 Louvain 算法的某些局限性，如社區分裂和連通性問題。Leiden 算法通過多階段優化過程，確保生成的社區更具一致性和連通性。

步驟：

1.初始階段：與 Louvain 算法類似，首先進行模塊度優化。

2.精細化階段：對初始階段的社區進行細化，確保每個社區內部的節點是強連通的。

3.聚合階段：將細化后的社區視為新的節點，構建新的圖，重復上述過程，直到社區結構穩定。

 

PhenoGraph-Leiden 的步驟

PhenoGraph-Leiden 結合了 PhenoGraph 的 k-NN 圖構建和 Leiden 算法的社區檢測步驟，具體過程如下：

1、數據預處理：對原始數據進行標準化和降維（如 PCA）處理，減少噪聲和維度。

2、構建 k-NN 圖：使用 PhenoGraph 方法構建 k-最近鄰圖，表示數據點之間的相似性。

3、Leiden 算法優化：使用 Leiden 算法對 k-NN 圖進行社區檢測，優化模塊度并確保社區連通性和一致性。

4、結果輸出：輸出識別出的社區或細胞群體，并進行后續分析和可視化。

優缺點：

優點：

• 適用于高維、復雜數據集。
• 無需預先確定簇的數量。
• 對噪聲和離群值不敏感，分辨率靈活。

缺點：

• 計算量大，需要較高的計算資源。
• 對參數敏感，需要仔細調試。

 

四、如何選擇合適的聚類算法？

五、Aivia軟件：多種聚類方法助你一臂之力

Aivia軟件內置了四種聚類方法：

• K-means
• PhenoGraph-Leiden
• Object Classifier
• Phenotyper

每種方法都有其獨特的優勢，根據數據特性和分析目標選擇最適合的方法，將大大提升你的研究效率。

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