谱聚类算法的划分准则 谱聚类算法将聚类问题转化为图的划分问题之后，基于图论的划分准则的优劣直接影响到聚类结果的好坏。常见的划分准则有Mini cut，Average cut，Normalized cut，Min-max cut，Ratio cut，MNcut等。Mini cut准则容易出现分割出只包含几个顶点的较小子图的歪斜分割现象，Ratio cut和Normalized cut等在一定程度上可以避免这种现象，但是当类间重叠严重时歪斜分割现象仍旧会发生。Chris Ding等人提出的基于Min-max cut的图划分方法充分体现了“子图内部相似度最大，子图之间的相似度最小”原则，能够产生比较平衡划分。上述五种划分都是不断地将图划分为2个子图的反复迭代运算过程，当划分函数的最小值满足一定的条件时迭代过程便会终止，相应的函数可以称为2-way划分函数。Meil？和Xu[64]认为可以同时把图划分为k个子图并于2004年提出了一种k-way规范割目标函数，而且对于参数k的选取问题也作了分析说明。我们可以发现当k=2时，MNcut与Ncut两者是等价的。
聚类算法选方形窗口计算空间信息有依据吗 聚类方法有两个显著的局限：首先，要聚类结果要明确就需分离度很好（well-separated）的数据。几乎所有现存的算法都是从互相区别。
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
日本人群基因与中国北方汉族人群聚类完全重叠，这意味着什么？ 中，日，韩，朝，越，这几个国家现在有一个很好听的名字—亚洲儒学文化圈。这是为了不伤害除了中国以外的其他国家人民的自尊心，其实本质上这些国家就是中国的近亲子孙。其中，日本人对自己的来源研究尤其深刻。从日本人对基因考证，其血缘成分中，比较多的是韩国朝鲜血缘。而进一步研究认为，很明显韩国朝鲜血缘的来源仍然是中国北方。当然，也不乏中国南方基因成分，不过比例比较小。韩国朝鲜不用说，由于与中国国土相连，加上古代本来就是中国的一部分，自然基因与中国人几乎没有差别。现在，基本认同的观点就是日本人的来源就是中国人的一部分达到朝鲜半岛以后继续东渡最后达到日本。有研究认为，日本存在古代原住民，不过这一观点还需要进一步确认。因为，日本诸岛面积狭小，自然资源有限，他那里的所谓“古代原住民”很可能同样是冰河时期日本与亚洲大陆尚且相连的时候，中国古人直接走过去的也未可知。以上观点也适用于越南。因为除了中国，以上这些国家都没有发现古人类发源地。只不过，越南，韩国，朝鲜一直到现在也不敢发表他们的基因研究。这到底是心虚呢还是心虚呢？日本人虽然近200年来对中国大打出手，但是从他们民族的内心深处还是尊重中华民族的，甚至以与。
Ntsys-pc聚类分析的聚类图已经做好，可是样品非常多，135个，聚类图中，样品名称都重叠一起，谁有办法调整 在弹出聚类图窗口的菜单栏上有个option按钮，在里面找plot就可心改字体了，也可以在option里改一下窗口的上下左右边距，也可以直接拉动窗口边缘将窗口拉大
什么是EM聚类 在 EM 聚类分析中，此算法反复优化初始分类模型以适合数据，并确定数据点存在于某个分类中的概率。当概率模型适合于数据时，此算法终止这一过程。用于确定是否适合的函数是数据适合模型的对数可能性。如果在此过程中生成空分类，或者一个或多个分类的成员身份低于给定的阈值，则具有低填充率的分类会以新数据点重设种子，并且 EM 算法重新运行。EM 聚类分析方法的结果是概率性的。这意味着每个数据点都属于所有分类，但数据点向分类的每次分配都有一个不同的概率。因为此方法允许分类重叠，所以所有分类中的项的总数可能超过定型集中的总项数。在挖掘模型结果中，指示支持的分数会相应地调整以说明这一情况。EM 算法与 k-means 聚类分析算法相比，它有多个优点：最多需要一次数据库扫描。工作时不受内存(RAM)限制。能够使用只进游标。优于抽样方法。
