我对机器学习是新手，我想知道是否可以使用我现有的生物数据进行聚类分析。我想了解一组DNA序列是否可以被分为两组：有效和无效的。
我有五组数据，每组包含大约480个短序列（我们称之为样本）。每组对效果的影响强度不同：
第一组 – 效果非常好
第二组 – 效果好
第三组 – 效果轻微
第四组 – 效果非常轻微
第五组 – 没有效果
每个样本有一些特征，例如自由能、以特定核苷酸开始…
现在我的问题是，我能否找出我的数据集中哪种类型的样本对整组的效果起作用。我唯一的假设是，第一组中有效的样本比第五组多（第五组要么没有，要么很少）。一个非常简单的（不现实的）结果可能是，所有以核苷酸’A’开始并以核苷酸’C’结束的样本导致了这种效果。
是否可以使用机器学习来找出答案？
谢谢！
回答：
这听起来绝对是一个机器学习可以提供良好结果的问题。我建议你查看scikit-learn，这是一个功能强大且易于使用的Python机器学习工具包。有许多介绍性的例子和教程可供参考。
对于你的用例，我认为随机森林可能会提供不错的结果，尽管在不了解数据结构的情况下很难确定。它们在sklearn中可以通过类RandomForestClassifier获得。同样，也有许多教程和例子可供参考。
由于你的训练数据是未标记的，你可能需要研究无监督学习方法。一种简单的这类方法是聚类算法。在sklearn中，你可以找到例如k-means聚类以及其他类似的算法。想法是让算法将你的数据分成不同的聚类，并查看聚类成员与观察到的效果之间是否有任何相关性。
