在本文中，作者提出了一种在线聚类方法，称为对比聚类(CC)，它明确地执行实例级和集群级的对比学习。具体来说，对于给定的数据集，通过数据增广构造正实例对和负实例对，然后投影到特征空间中。其中，在行空间和列空间分别进行实例...

FusionDTA: attention-based feature polymerizer and knowledge distillation for drug-target binding affinity prediction论文摘要：

https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81094891

https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12301905.html

Link：https://journals.asm.org/doi/epub/10.1128/msphere.00916-21

本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点： 1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然...

进化树在生物学中，用来表示物种之间的进化关系。生物分类学家和进化论者根据各类生物间的亲缘关系的远近，把各类生物安置在有分枝的树状的图表上，简明地表示生物的进化历程和亲缘关系。在进化树上每个叶子结点代表一个物...

为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50...

聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。...