Python 无监督聚类：基于基因表达量对HIV患者进行聚类分析

使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对 HIV 患者进行聚类分析

本教程将使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对 HIV 患者进行聚类，并输出聚类结果到 Excel 表格。代码实现 K-means 聚类算法，设置 K=3 并使用随机种子确保每次运行结果一致。

步骤:

1. 读取 Excel 数据:

   • 从路径 'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\HIV数据 - 副本.xlsx' 读取 Excel 表格，其中第 0 行为'name'样本名称和基因名称，第 0 列为患者名称，其余各列为基因表达量，每一行代表一个样本。

2. 提取基因表达量:

   • 从数据帧中提取基因表达量，将其存储为 NumPy 数组。

3. 进行 K-means 聚类:

   • 使用 scikit-learn 库中的 KMeans 算法，设置聚类数 K=3，并使用随机种子 random_state=0 确保每次运行结果一致。

4. 获取聚类结果:

   • 获取 KMeans 算法的聚类标签，将其存储为 NumPy 数组。

5. 输出聚类结果:

   • 创建一个新的数据帧，包含患者名称和聚类标签。
   • 将数据帧输出到 Excel 表格，路径为 'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\HIV聚类结果.xlsx'。

代码示例:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

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

# 提取基因表达量
X = data.iloc[:, 1:].values

# K-means 算法，K=3
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 输出聚类结果到 Excel 表格
result = pd.DataFrame({'name': data.index, 'label': labels})
result.to_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\HIV聚类结果.xlsx', index=False)

运行结果:

说明:

• 本教程只展示了基本的 K-means 聚类算法实现。您可以根据需要进行调整和扩展，例如：
  • 尝试不同的聚类算法，例如 DBSCAN 或层次聚类。
  • 调整聚类数 K，以找到最佳聚类结果。
  • 使用特征工程来改善聚类结果。
• 为了更好地理解聚类结果，您可以使用可视化工具来展示聚类结果，例如使用 matplotlib 或 seaborn 库。

总结:

本教程展示了如何使用 Python 编写无监督聚类算法，根据基因表达量对 HIV 患者进行聚类分析。您可以根据实际需求进行调整和扩展，以获得更深入的分析结果。