细胞类型鉴定是单细胞RNA测序的主要任务之一.针对整个问题,提出基于随机森林的细胞类型自动识别(automatic identification of cell type based on random forest,AICTRF)方法来识别单细胞测序数据中的细胞类型,该方法使用随机森林分...
详细信息
细胞类型鉴定是单细胞RNA测序的主要任务之一.针对整个问题,提出基于随机森林的细胞类型自动识别(automatic identification of cell type based on random forest,AICTRF)方法来识别单细胞测序数据中的细胞类型,该方法使用随机森林分类模型进行训练,根据训练的模型进而预测未知的细胞类型.在人类外周血单核细胞(PBMC)测序数据集上训练了随机森林分类模型,利用该模型预测了人类PBMC中B细胞的相关亚型细胞类型.实验结果表明,该方法可以帮助相关研究人员快速而有效地自动识别单细胞测序数据中的细胞类型.
Internet网络大数据与日俱增,当前亟需设计出能够处理大规模半结构化和无结构化文本数据的新型聚类方法.现有工作的不足体现在:应用的文本集较为单一,对半结构和无结构的Web文本进行聚类的准确性较低,当文档规模较大时聚类的时效性无法得到保证.针对上述不足,提出新的基于群体智能的文本聚类模型Switch(a Swarm intelligence based text clustering algorithm),支持包括藏文、汉文、英文等多语言的文本聚类.基本思想为:构建文本的向量空间模型,借助自然语言处理和数据预处理技术得到由特征向量构成的文本集合;对群体智能文本聚类算法的参数进行初始化,不同智能体可以在二维文本空间上任意移动,计算其所在网格区域文本与其他样本的相似度,利用概率转换函数求取智能体拿起和放下样本的概率,进而实现文本聚类.提出分布式动态文本流聚类的multi-agent架构,将这一架构应用于群体智能文本聚类算法中,分布式工作环境被设计成相互通信的软agents集合,设计了相似度计算,智能体状态感知,文本解析三类智能体.通过解决智能体状态同步、处理器负载均衡和处理器之间通信的代价问题,将计算任务分成不同子任务,在多处理器上分布执行.此外,阐述了基于multi-agent的分布式群体智能文本聚类方法的工作原理,给出一种分布式通信架构,各种智能体相互通信,相互协作完成文本聚类工作.基于multi-agent通过JADE(Java Agent Development Framework)中间件实现集群上的分布式文本聚类,优势在于:分布式计算和大内存处理较单机具有更好的处理能力,借助JADE中间件能够使智能体间相互通信及协作,实现高效的文本聚类.在大量真实的半结构化包含藏文、汉文和英文多语言的Web文本数据集上进行实验,以藏文为例,实验结果表明:相比于k-means和单节点上的群体智能聚类算法,提出的分布式架构下文本聚类算法准确性平均高出12.2%和3.8%,时间代价平均缩减了73.0%和50.6%.在n个节点集群下agents数量介于150~250之间时,文本聚类时间代价近似可以达到单节点的1/n.
暂无评论