Hierarchical Clustering using Euclidean Distance

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Understand the importance and usage of the hierarchical clustering using skew profiles.

Locate and process the viral cDNA genome files to calculate the skew profiles.

Understand the theory for using the Pythagorean equation to calculate the Euclidean distance. And apply that using python to build a linkage matrix.

Understand how errors occur, how to avoid them, and resolve their sources.

ClockAbout 75 minutes required for the project and 45 for the other materials (reading and assignment).
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

By the end of this project, you will create a Python program using a jupyter interface that analyzes a group of viruses and plot a dendrogram based on similarities among them. The dendrogram that you will create will depend on the cumulative skew profile, which in turn depends on the nucleotide composition. You will use complete genome sequences for many viruses including, Corona, SARS, HIV, Zika, Dengue, enterovirus, and West Nile viruses.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Python Programming
  • Genomics
  • plotting

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Task 1: Getting Started with Hierarchical Clustering

  2. Task 2: Locate and Process The Data Files

  3. Task 3: Understand The Result Dataset

  4. Task 4: Hierarchical Clustering - Metric

  5. Task 5: Hierarchical Clustering - Ordering & Methods

  6. Task 6: Dendrogram Plotting

  7. Task 7: Dendrogram - Analysis

  8. Task 8: Errors to Avoid

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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