DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度的不同方法所导致的。 ### DESeq2
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2023-12-11 12:46:12
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简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。因此会发现，用两者处理同一组数据，最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的，但是有一部分不同应该是由于其估计离散度
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2023-12-04 17:01:55
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文章目录一、初识EM算法二、EM算法介绍1. 极大似然估计1.1 问题描述1.2 用数学知识解决现实问题1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2. EM算法实例描述3. EM算法流程三、EM算法实例1. 一个超级简单的案例2. 加入隐变量z后的求解2.1 EM初级版2.2 EM进阶版3. 小结 一、初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个
本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
最大期望算法（EM）K均值算法很easy（可參见之前公布的博文），相信读者都能够轻松地理解它。但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了。它与极大似然预计密切相关。1 算法原理最好还是从一个样例開始我们的讨论。如果如今有100个人的身高数据，并且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是。男性身高满足一定的分布（比如正态分布），女性身高也满足一定的分布。但这两个分布的參数不同。我们如今不仅不知道男
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2023-07-24 17:58:52
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初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
## EM算法在R语言中的实现
### 1. EM算法概述
EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种用于估计含有隐变量的概率模型参数的迭代算法。它通过交替进行两个步骤：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step），来不断迭代求解模型参数的最大似然估计。
EM算法的一般步骤如下：
1. 选择参数的初值；
原创
2023-08-27 06:47:50
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本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
聚类相关视频软件包数据我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 1
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2023-07-20 14:40:28
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一、问题介绍概率分布模型中，有时只含有可观测变量，如单硬币投掷模型，对于每个测试样例，硬币最终是正面还是反面是可以观测的。而有时还含有不可观测变量，如三硬币投掷模型。问题这样描述，首先投掷硬币A，如果是正面，则投掷硬币B，如果是反面，则投掷硬币C，最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面，因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量，而硬币A的正反则是不可观测变量。这里，用Y表示可观测变量，Z表示（
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2023-08-28 13:14:56
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大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。定义1：集合是凸集，如果对每对点，每个实数，点定义2：我们称定义在凸集上的函数为
EM算法1. 初识EM算法2. EM算法介绍2.1 极大似然估计2.1.1 问题描述2.1.2 用数学知识解决现实问题2.1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2.2 EM算法实例描述3. EM算法实例3.1 ⼀个超级简单的案例3.2 加入隐变量z后的求解3.2.1 EM初级版3.2.2 EM进阶版3.3 小结 1. 初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称
有两枚硬币A和B，假定随机抛掷后正面朝上概率分别为PA，PB。为了估计这两个硬币朝上的概率，咱们轮流抛硬币A和B，每一轮都连续抛5次，总共5轮：硬币结果统计A正正反正反3正2反B反反正正反2正3反A正反反反反1正4反B正反反正正3正2反A反正正反反2正3反硬币A被抛了15次，在1、3、5轮分别出现了3正、1正、2正，计算出 PA =（3+1+2）/ 15 = 0.4 ；类似地，可计算出&
最大期望算法（EM） K均值算法很easy（可參见之前公布的博文），相信读者都能够轻松地理解它。
但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了。它与极大似然预计密切相关。1 算法原理最好还是从一个样例開始我们的讨论。如果如今有100个人的身高数据，并且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是。男性身高满足一定的分布（比如正态分布），女性身高也满足一定的分布。但这两个分布的參数不同。我们如
前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数据上边
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2023-06-14 19:53:57
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。简介提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。此外，还包括将基于模型的分层聚类、混合分布估计的EM和贝叶斯信息准则（BIC）结合在一起的功能，用于聚类、密度估计和判别分析的综合策略。其他功能可用于显示和可视化拟合模型以及聚类、分类和密度估计结果。相关视频聚类head(X)pairs(X)plot(BIC)summary(BIC)sum
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2023-07-20 14:39:38
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RPEnsemble代码阅读1.Other.classifier2.R3.RPchoose3.1. 函数调用3.2. 函数赋值3.3. 调用基分类器3.3.1. 调用knn3.3.2. 调用LDA3.3.2.1. 有训练集模式3.3.2.2. LOO模式3.3.3. 调用QDA4. RPChooseSS4.1.1. 调用knn【有验证集】4.1.2.调用LDA【有验证集】4.1.3. 调用QDA
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2023-12-02 07:12:36
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最大期望算法EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤，EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法。1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。MLEM
下面代码为PRML所附的基于混合高斯（MoG）的代码，个人认为编码可读性和风格都值得借鉴。function [label, model, llh] = mixGaussEm(X, init)
% Perform EM algorithm for fitting the Gaussian mixture model.
% Input:
% X: d x n data matrix
% in
分析队列人群有无死亡人数超额，通常应用标准人群死亡率来校正，即刻观察到中的实际死亡数（D）与定一个标准的死亡人数（E），D与E之比称为死亡比（standarized Mortality ratio，SMR）. 标准化死亡率 (SMR) 是观察到的病例与预期病例的比率 因此计算SMR需要两个发病率，观察到的发病率和实际发病率，计算我们使用R语言ems包来进行演示 首先导入R包和其自带的ICU数据li
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2023-08-21 14:26:03
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