【源码】基于Python和TensorFlow的单细胞RNAseq聚类集成学习系统

项目简介

本项目是基于Python和TensorFlow框架的单细胞RNA-seq数据集成学习分析流程。流程包含数据预处理、降维、聚类、神经网络集成学习及聚类结果评估等步骤，旨在提升单细胞RNA-seq数据聚类的准确性与鲁棒性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理与降维：利用t-SNE、PCA、UMAP等多种降维方法预处理单细胞RNA-seq数据，降低维度以提高后续分析效率。
2. 聚类分析：对降维后的数据使用K-means、层次聚类、谱聚类等方法进行聚类，得出初步分类结果。
3. 神经网络集成学习：采用集成学习方法（如神经网络）学习聚类结果，构建更精准的分类模型。
4. 聚类结果评估：通过计算调整兰德指数（ARI）和标准化互信息（NMI）等指标评估聚类结果的准确性和性能。
5. 可视化：提供散点图和柱状图等可视化工具展示数据分布和聚类效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和TensorFlow等必要的软件环境。
2. 数据准备：准备好单细胞RNA-seq数据，按项目结构存放，数据格式为 cells*genes（行为细胞，列为基因）。
3. 运行主程序：执行主程序 Main.py 启动分析流程。大数据集的 t-SNE 运行很慢，建议首次运行时将其存为 .pkl 文件，其他需重复使用的中间数据（如降维后的数据、距离矩阵、关联矩阵等）也建议存为 .pkl 文件。耗时较长的函数可使用如下装饰器： ```python from Decorator import time_indicator

@time_indicator def xxx(): print('这样会自动在控制台输出此函数的运行起止时间') ``` 4. 结果查看：运行过程中按需查看和保存中间结果，如降维数据、聚类结果、集成学习模型等。 5. 评估和优化：根据聚类结果的评估指标对分析流程进行优化和调整。

注：项目涉及较多步骤和算法，需具备一定编程和数据分析基础。且项目运行可能受数据集大小和复杂性影响，建议在计算资源充足的环境下运行。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】