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顯微課堂 | 深度解析：K-means VS. PhenoGraph-Leiden 聚類算法
揭開聚類的神秘面紗
你是否曾好奇，如何將成千上萬的細胞數據進行分類，從而揭示細胞之間的潛在關系？這一過程被稱為“聚類”。通過聚類，我們可以將結構相似的細胞分到一組，進一步探究它們的共同特征，如共同表達的基因和基因分布。
聚類不僅是生物醫(yī)學研究的重要工具，也是機器學習中的一個關鍵概念。機器學習分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，而聚類正是無監(jiān)督學習的一種。它不需要預先標記數據，而是通過分析數據本身的相似性進行分組，追求類內差異zui小化、類間差異zui大化的目標。
K-means算法：一種無監(jiān)督機器學習算法，用于將相似的數據點聚類成組
K-means算法是一種常用的無監(jiān)督學習算法，專用于將相似的數據點聚類成組。其基本步驟如下：
1
初始化質心：隨機選擇K個點作為初始質心。
2
分配數據點：將每個數據點分配到最近的質心。
3
更新質心：重新計算每個簇的質心。
4
迭代：重復分配和更新過程，直到質心不再變化。
優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
高效處理大規(guī)模數據。
原理簡單，容易實現。
缺點：
需要預先定義簇的數量K。
對初始質心敏感，可能導致局部zuiyou解。
對離群值較為敏感。
K-means流程示例圖1
K-means流程示例圖2
一種用于高維數據的無監(jiān)督自動聚類方法
PhenoGraph-Leiden算法結合了PhenoGraph和Leiden算法的優(yōu)勢，特別適用于gaowei數據的聚類。PhenoGraph通過構建k-最近鄰圖（k-NN圖），使用Louvain算法進行模塊度優(yōu)化，識別社區(qū)結構。而Leiden算法在Louvain算法基礎上進行改進，確保社區(qū)分裂和連通性問題得到解決，生成的社區(qū)更加一致和連通。
以下是每種方法的簡要介紹：
PhenoGraph
原理：
PhenoGraph 是一種基于圖論的聚類算法，特別適用于單細胞數據分析。它通過構建 k-最近鄰圖（k-nearest neighbor graph, k-NN graph）來表示數據，然后使用 Louvain 算法來優(yōu)化模塊度，最終識別出數據中的社區(qū)或群體。
步驟：
1.構建 k-最近鄰圖：對于每個數據點，找到其 k 個最近鄰居，并建立連接。
2.權重分配：為圖中的每條邊分配權重，通常基于歐幾里得距離或其他距離度量。
3.Louvain 算法：使用 Louvain 算法進行模塊度優(yōu)化，識別出社區(qū)結構。
Leiden
原理：
Leiden 算法是在 Louvain 算法的基礎上提出的一種改進，解決了 Louvain 算法的某些局限性，如社區(qū)分裂和連通性問題。Leiden 算法通過多階段優(yōu)化過程，確保生成的社區(qū)更具一致性和連通性。
步驟：
1.初始階段：與 Louvain 算法類似，首先進行模塊度優(yōu)化。
2.精細化階段：對初始階段的社區(qū)進行細化，確保每個社區(qū)內部的節(jié)點是強連通的。
3.聚合階段：將細化后的社區(qū)視為新的節(jié)點，構建新的圖，重復上述過程，直到社區(qū)結構穩(wěn)定。
PhenoGraph-Leiden 的步驟
PhenoGraph-Leiden 結合了 PhenoGraph 的 k-NN 圖構建和 Leiden 算法的社區(qū)檢測步驟，具體過程如下：
1
數據預處理：對原始數據進行標準化和降維（如 PCA）處理，減少噪聲和維度。
2
構建 k-NN 圖：使用 PhenoGraph 方法構建 k-最近鄰圖，表示數據點之間的相似性。
3
Leiden 算法優(yōu)化：使用 Leiden 算法對 k-NN 圖進行社區(qū)檢測，優(yōu)化模塊度并確保社區(qū)連通性和一致性。
4
結果輸出：輸出識別出的社區(qū)或細胞群體，并進行后續(xù)分析和可視化。
優(yōu)缺點：
優(yōu)點：
適用于高維、復雜數據集。
無需預先確定簇的數量。
對噪聲和離群值不敏感，分辨率靈活。
缺點：
計算量大，需要較高的計算資源。
對參數敏感，需要仔細調試。
如何選擇合適的聚類算法？
Aivia軟件：多種聚類方法助你一臂之力
Aivia軟件內置了四種聚類方法：
K-means
PhenoGraph-Leiden
Object Classifier
Phenotyper
每種方法都有其du特的優(yōu)勢，根據數據特性和分析目標選擇zuishihe的方法，將大大提升你的研究效率。
Media Gallery
參考文獻：
1. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multi va riate observations. In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability. 1967 Jun 21 (Vol. 1, No. 14, pp. 281-297).
2. Traag VA, Waltman L, Van Eck NJ. From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Scientific Reports. 2019 Mar 26;9(1):5233.
3. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of computational and applied mathematics, 20, 53-65.
4. Lenssen, L., & Schubert, E. (2022, September). Clustering by direct optimization of the medoid silhouette. In International Conference on Similarity Search and Applications (pp. 190-204). Cham: Springer International Publishing.
這篇文章不僅讓你了解了K-means和PhenoGraph-Leiden算法的基本原理和優(yōu)缺點，更幫助你在實際應用中選擇最he適的聚類方法。希望這篇深度解析能為你的研究帶來新的啟發(fā)！歡迎留言分享你的看法和使用經驗！
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