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K-means构象聚类从入门到实战

共计 30 章节
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01
构象聚类背景
为什么要聚类
构象聚类背景为什么要聚类
02
分子构象与RMSD基础
分子构象与RMSD基础 · 核心概念 · 实践要点
RMSD分子构象
03
K-means算法原理简介
K-means算法原理简介 · 核心概念 · 实践要点
K-means算法原理简介
04
距离度量
欧氏距离 vs RMSD
距离度量vs
05
数据预处理
坐标归一化与对齐
数据预处理坐标归一化
06
主成分分析(PCA)用于降维
主成分分析(PCA)用于降维 · 核心概念 · 实践要点
PCA主成分分析
07
K-means实现步骤详解
K-means实现步骤详解 · 核心概念 · 实践要点
K-means实现步骤详解
08
初始质心选择方法
初始质心选择方法 · 核心概念 · 实践要点
初始质心选择方法重点
09
确定K值
肘部法则
确定K值肘部法则
10
确定K值
轮廓系数
确定K值轮廓系数
11
确定K值
Davies-Bouldin指数
确定K值Davies-Bould…
12
K-means++初始化优化
K-means++初始化优化 · 核心概念 · 实践要点
K-means++初始化优化
13
Mini-Batch K-means简介
Mini-Batch K-means简介 · 核心概念 · 实践要点
Mini-BatchK-means
14
构象数据的读取
PDB和DCD文件
构象数据的读取PDB
15
Python环境搭建
MDAnalysis · scikit-learn
Python环境搭建
16
使用MDAnalysis提取构象
使用MDAnalysis提取构象 · 核心概念 · 实践要点
MDAnalysis使用
17
计算RMSD矩阵
计算RMSD矩阵 · 核心概念 · 实践要点
RMSD计算
18
使用scikit-learn进行K-means
使用scikit-learn进行K-me… · 核心概念 · 实践要点
scikit-learnK-means
19
可视化聚类结果
散点图与PCA投影
可视化聚类结果PCA
20
聚类结果分析
代表性构象提取
聚类结果分析代表性构象提取
21
聚类稳定性评估
重复聚类
聚类稳定性评估重复聚类
22
与层次聚类的比较
与层次聚类的比较 · 核心概念 · 实践要点
层次聚类的比较与层次聚类的比较
23
与DBSCAN的比较
与DBSCAN的比较 · 核心概念 · 实践要点
DBSCAN的比较
24
实战案例1
简单二肽的构象聚类
实战案例1简单二肽的构象聚…
25
实战案例2
蛋白质 loop 区域的构象聚类
实战案例2loop
26
实战案例3
配体结合诱导的构象变化
实战案例3配体结合诱导的构…
27
性能优化
并行计算与大数据量处理
性能优化并行计算
28
聚类结果验证
自由能面图
聚类结果验证自由能面图
29
常见问题与避坑指南
常见问题与避坑指南 · 核心概念 · 实践要点
常见问题避坑指南
30
总结与进阶方向
Gaussian Mixture M…
进阶方向Gaussian