微阵列层次聚类与python PCA

Question

我试图用微阵列列（来自单个微阵列复制的结果）和PCA的层次聚类来分析微阵列数据。在

我是python新手。我有python2.7.3、biopyhton、numpy、matplotlib和networkx。在

我可以用python或biopython（类似于MATLAB的clustergram和mapcaplot）中的函数来完成这个任务吗？在

Answer 1

我在python中使用了scikit-learn作为集群和其他机器学习应用程序。我发现scikit方法通常是直观的，而且令人高兴的是，一切都是开箱即用的。在

有许多可用的clustering算法，包括agglomerative clustering，这是一种层次聚类方法。在

除了聚类之外，还有许多机器学习算法，既有监督的也有无监督的。还有很多工具支持feature extraction，cross-validation，等等。预处理工具包括PCA，等等。在

绝对值得一看。在

Answer 2

Python对神经科学很有帮助，恭喜你的选择。有时资源比Matlab更难找到，但它们是免费的，你会发现一个活跃的社区和大量的支持。在

一个好的起点是Neuroimaging in Python项目及其子项目，例如nitime。我建议你在邮件列表上订阅和询问，那些家伙真的很聪明，而且喜欢帮忙。在

对于PCA，您还可以尝试Modular Toolkit for Dataprocessing in Python，这是一个很好的数据处理算法库。在

对于一般的集群，我建议使用Scipy Clustering。在

嗯， 托尔斯滕

Answer 3

我建议使用R Bioconductor和免费软件，如Expander和MeV。好的灵活选择是一个带有TreeViews的集群软件。您还可以从Python代码运行R和STATA或JMP，并完全自动化数据管理。在