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亚群分类超参数设定

表观遗传学

各位大佬，我想请教一个关于亚群数目的问题。

我现在手上有多种大肠杆菌的甲基化数据，我想对大肠杆菌种群的泛基因组的基因基于甲基化进行亚群分类，分为多个亚群，进而分析功能。常规方法如kmeans需要人为定义亚群数，密度聚类需要定义搜索半径等，我觉得有点主观。不知道有没有方法或者流程可以解决这个问题？

与此同时，多种甲基化参数的权重也不清楚如何均衡。和阳性对照比，确实某些参数效果好一些，比如6mA效果优于5mC，但是又没有理由人为增加权重。不知各位大佬有没有遇见过相似的问题？

谢谢各位大佬！

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-09-14 23:14

你好！对于你提到的亚群分类问题，有一种无监督学习方法叫做谱聚类（spectral clustering），可以帮助你解决这个问题。

谱聚类是一种基于图论的聚类算法，它不需要事先确定亚群的数量。下面是一个基本的谱聚类流程：

构建相似度矩阵：根据你手上的大肠杆菌甲基化数据，可以计算基因之间的相似度。常用的相似度度量方法有欧氏距离、余弦相似度等。
构建拉普拉斯矩阵：根据相似度矩阵，构建拉普拉斯矩阵。拉普拉斯矩阵反映了基因之间的关系。
降维：对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到对应的特征向量，选择其中的前几个特征向量作为新的特征空间。
聚类：将降维后的特征空间中的基因进行聚类，可以使用k-means等算法来进行聚类。

通过谱聚类，你可以自动地将大肠杆菌种群的泛基因组基于甲基化进行亚群分类。同时，因为谱聚类基于数据本身的相似度，所以不需要事先定义亚群的数量，减少了主观性。

希望这个方法能对你有帮助！如果有其他问题，请随时提问。

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发布时间: 2023-09-14 23:12

更新时间: 2023-09-14 23:24

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