这是一篇阅读笔记。 原文 An Introduction to Sequence Similarity (“Homology”) Searching by William R. Pearson（ 原文地址），作者是FASTA格式的发明者之一。同源 Homology定义In biology, homology is similarity due to shared ancestry between
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2024-02-04 14:27:03
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相似性度量相似性度量指的是在分类或者聚类算法中两个变量（向量）的相似程度，常用的方法是计算两个变量（向量）之间的距离，选择什么样的方法计算距离，计算什么样的距离常常会直接影响分类的效果。本文详细地说明了以下几种常见的相似度量方法的原理。欧式距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵科夫斯基距离标准化欧式距离马氏距离夹角余弦汉明距离杰卡德距离/杰卡德相似度皮尔逊相关系数相关系数/相关距离KL散度JS散度交叉熵1.
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2024-02-28 21:35:44
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目录1.定义2.推导2.1 已知条件2.2 推导目标2.3 推导过程3.总结4.参考文献 1.定义 方向余弦矩阵是由两组不同标准正交基 的基底向量之间的方向余弦所形成的矩阵。 通常一个矢量在某个坐标系内可用矢量的坐标和该坐标系的标准正交基来表示。例如，一个矢量在直角坐标系下的坐标为，则。这里的即为坐标系的标准正交基，分别是三轴的单位矢量，模值均为1。 方向余弦矩阵可以用来表达一组标准正交基与
序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”
原创
2022-03-01 16:35:02
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不...
原创
2021-07-26 15:42:14
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首先应该注意区分序列相似性与序列同源性的关系，序列相似不一定同源，但是判定同源性关系的时候有些算法（Maximum likelihood除外）要考虑到序列相似性。序列相似性是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么，完成这一工作只需要用到两两序列比较算法，常用的程序包有
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2024-09-24 15:15:24
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不
原创
2021-01-10 10:02:09
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文章目录1 摘要2 引言2.1 现有研究2.2 本文的研究3 基于语义相似的水文时间序列相似性挖掘3.1 什么是语义3.2 小波变换3.3 水文时间序列语义模式表示3.3.1 极值点线性分段表示3.3.2 基于小波变换的时间序列语义模式表示4 实验验证4.1 数据部分4.2 对比实验4.2.1 对比实验结果14.2.2 对比实验结果24.3 说明小波变换的重要性5 总结 写在前面：《基于语义相似
# R语言计算组间相似性
在数据分析中，我们经常需要计算不同组别之间的相似性，以便对它们进行比较和进一步的研究。R语言作为一种功能强大的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来计算组间相似性。本文将介绍如何使用R语言计算组间相似性，并提供相应的代码示例。
## 什么是组间相似性
组间相似性指的是不同组别之间的相似程度。在数据分析中，我们通常需要比较不同组别的数据，了解它们之间的相似性或差异性。计
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2024-05-02 06:15:35
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# Python求序列相似性
## 引言
在数据分析和机器学习中，序列的相似性度量是一个常见的任务。在这篇文章中，我将带你通过一个例子来实现如何在Python中计算两个序列之间的相似性。我们将使用最简单的Levenshtein距离算法来判断字符串之间的相似程度。
## 整体流程
以下是简单的步骤流程表，展示了实现序列相似性的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-10 03:40:28
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一、序列概览 Python 包含6 种内建的序列：列表，元组，字符串，Unicode字符串，buffer对象和xrange对象。这里重点讨论最常用的两种类型：列表和元组。 列表与元组的主要区别在于：列表可以修改，元组则不能。也就是说如果要根据要求来添加元素，那么列表可以会更好用；而出于某些原因，序列不能修改的时候，使用元组则更为合适。在操作一组数值的时候，序列很好用。可以用序列表示数据
NCBI-BLAST在线使用教程详细攻略(图解)BLAST是“局部相似性基本查询工具”(Basic Local Alignment Search Tool)的缩写。是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)开发的一个基于序列相似性的数据库搜索程序。该程序将DNA/蛋白质序列与公开数据库所有序列进行匹配比对，从而找到相似序列。BLAST功能是什么？BLAST可用于推断序列之间的功能和进化关系，以及帮助
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2024-10-14 17:58:22
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论文学习：2018-TIFS-sequence covering for efficient host based intrusion detection•引入：想要根据系统调用序列进行异常检测，最直接的想法就是使用正常序列与未知序列进行比对；若未知序列与正常序列相似，则可认为是正常序列；若未知序列与正常序列相差较大，则可认为它是异常序列。•序列比对：欧式距离是最容易理解的相似度比对算法，它根据欧
前言 时间序列相似性度量是时间序列相似性检索、时间序列无监督聚类、时间序列分类以及其他时间序列分析的基础。给定时间序列的模式表示之后，需要给出一个有效度量来衡量两个时间序列的相似性。时间序列的相似性可以分为如下三种： 1、 时序相似性 时序相似性是指时间序列点的增减变化模式相同，即在同一时间点增加或 ...
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2021-07-16 15:26:00
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时间序列相似性度量方法时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping)。总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) 。锁步度量是时间序列进行 “一对一”的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 “一对多”的比较。 欧氏距离属于
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2024-01-11 00:16:42
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在当今的数据分析领域，R语言因其强大的统计和可视化能力而广泛应用。然而，当我们面对包含数值型和分类型混合数据的任务时，如何量化这些数据之间的相似性成为一个亟待解决的问题。本博文将深入探讨R语言中混合数据的余弦相似性方法，提供一个实用的解决方案。
首先，我需要描述这个问题的背景。在文本和图像数据分析中，余弦相似性是一个常用的度量方法，然而在混合数据中应用这一方法则面临挑战。以下流程图展示了我们解决
在当今信息科技的快速发展中，计算序列的相似性成为了数据分析、机器学习等领域的关键问题。通过有效的算法和方法，我们能够更好地理解和处理数据之间的联系。本博文将详细讲解如何在 Python 中实现序列的相似性计算，包括相关的协议背景、抓包方法、报文结构和交互过程。
## 协议背景
在计算序列的相似性时，我们可以追溯到计算机网络的基础协议。以下是相关的协议发展时间轴，帮助我们理解这些协议如何逐步演变
题目背景大家都知道，基因可以看作一个碱基对序列。它包含了在一个人类基因工作组的任务中，生物学家研究的是：两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。题目描述两个基因的相似度的计算方法如下：对于两个已知基因，例如这样,两个基因之间的相似度就可以用碱基之间相似度的总和来描述，碱基之间的相似度如下表所示：那么相似度就是：相似度为：输入输出格式输入格式： 共两行。每行首先是一
时间序列相似性的度量方法可分为三类: (1)基于时间步长的，如反映逐点时间相似性的欧氏距离； (2)基于形状，如Dymanic Time Warping(Berndt和Clifford 1994)根据趋势出现； (3)基于变化的，如高斯混合模型(GMM) (Povinelli等人，2004)，它反映了数据生成过程的相似性。1. 欧氏距离与DTW描述两个序列之间的相似性，欧氏距离是一种十分简单且直观
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2023-11-06 15:40:53
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1. 背景最近项目中遇到求解时间序列相似性问题，这里序列也可以看成向量。在传统算法中，可以用余弦相似度和pearson相关系数来描述两个序列的相似度。但是时间序列比较特殊，可能存在两个问题：两段时间序列长度不同。如何求相似度？一个序列是另一个序列平移之后得到的。如何求相似距离？第一个问题，导致了根本不能用余弦相似度和pearson相关系数来求解相似。第二个问题，导致了也不能基于欧式距离这样的算法，
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2023-11-02 07:00:46
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