Python 无监督聚类分析：基于基因表达量对患者进行聚类

使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对患者进行聚类

本文将介绍使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对患者进行聚类。我们将使用 K-means 算法，并使用 Silhouette Coefficient 评估聚类效果。

1. 数据读取

首先，我们需要读取 Excel 表格中的数据。该表格包含患者名称、基因名称和基因表达量。

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\HIV数据 - 副本.xlsx', header=0, index_col=0)

2. 数据预处理

在进行聚类之前，我们需要对数据进行预处理。这里，我们将使用 StandardScaler 对数据进行标准化。

scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data.T)

3. K-means 聚类

接下来，我们将使用 K-means 算法对数据进行聚类。我们设置 K=3，并使用 random_state 参数确保每次运行的结果相同。

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data_scaled)
labels = kmeans.labels_

4. 结果可视化

我们将使用 Matplotlib 绘制聚类结果的散点图。横轴为第一主成分，纵轴为第二主成分，每个点代表一个样本，不同颜色代表不同的簇。

pca = PCA(n_components=2)
pca_data = pca.fit_transform(data_scaled)

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(pca_data[:, 0], pca_data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('第一主成分')
plt.ylabel('第二主成分')
plt.title('K-means 聚类结果')
plt.show()

5. 评估聚类效果

最后，我们将使用 Silhouette Coefficient 评估聚类效果。

silhouette_avg = silhouette_score(data_scaled, labels)
print(f'Silhouette Coefficient: {silhouette_avg}')

总结

本文介绍了使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对患者进行聚类。通过代码示例，我们可以学习如何读取数据、进行预处理、使用 K-means 算法进行聚类、可视化结果以及评估聚类效果。