51、基于主成分分析和聚类分析的基因表达分析(matlab)

1、主成分分析和聚类分析简介

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和聚类分析（Cluster Analysis）是两种常用的数据分析方法，用于降维和数据分类。

1）主成分分析（PCA）

主成分分析是一种常用的多元统计数据分析方法，旨在通过找到数据中最重要的变量（主成分），将数据从高维空间降维到低维空间，同时保留尽可能多的信息。其基本原理如下：

首先，通过协方差矩阵或相关系数矩阵计算数据间的相关性；
然后，通过特征值分解或奇异值分解等方法，找到数据中最重要的主成分；
最后，使用主成分来表示原始数据，实现降维。

PCA常用于特征提取、数据可视化和降维处理，帮助揭示数据中的模式和结构，发现数据之间的关系。

2）聚类分析（Cluster Analysis）

聚类分析是一种无监督学习技术，旨在将数据对象组织成类或簇，使得同一簇内的数据对象相互之间相似，而不同簇之间的数据对象差异较大。其基本原理如下：

首先，通过定义一个相似性度量标准（如欧氏距离、余弦相似度等），计算数据对象之间的相似性；
然后，将数据对象划分为若干个簇，使得同一簇内的数据对象之间相似度高，不同簇之间相似度低；
最后，评估聚类结果的质量和有效性，调整聚类算法的参数来优化聚类效果。

聚类分析常用于数据分类、模式识别和群体分析等领域，帮助发现数据对象之间的隐藏结构和规律。

3）总结

主成分分析主要用于降维和特征提取，聚类分析用于数据分类和群体分析。这两种方法在数据分析、机器学习和模式识别等领域具有广泛的应用，有助于理解和挖掘数据背后的规律和关联。

2、基于主成分分析和聚类分析的基因表达分析说明

解决问题

使用神经网络寻找面包酵母的基因表达谱模式

3、实验数据

数据来源

来源基因表达综合网站 https://www.yeastgenome.org

加载数据

代码

load yeastdata.mat

4、使用 numel(genes) 显示数据集中有的基因

1）说明

基因表达水平在双峰转换期间的七个时间点测量而得的。变量 times 包含在试验中测量表达水平的时间。变量 genes 包含测量其表达水平的基因的名称。变量 yeastvalues 包含试验中七个时间步的 "VALUE" 数据或 LOG_RAT2N_MEAN，即 CH2DN_MEAN 与 CH1DN_MEAN 之比的 log2。