分子数据的聚类分析

聚类分析是一种无监督学习技术，用于根据分子特征将分子分组成若干簇。每个簇中的分子在特征空间中应当相似，而不同簇之间的分子差异则较大。在化学信息学和药物设计中，聚类分析常用于化合物库的分组、潜在药物靶点的发现以及分子多样性分析。

1 聚类分析的作用

聚类分析可以帮助研究人员识别分子库中的结构相似性，进行分子多样性分析，并筛选出具有代表性的化合物。这对于药物设计、虚拟筛选和先导化合物优化具有重要意义。

聚类分析的常见应用包括：

• 分子多样性分析：识别具有代表性和多样性的分子群体。
• 先导化合物优化：在化合物库中寻找与先导化合物相似的分子。
• 分子库简化：将大规模分子库简化为具有代表性的小规模子集。

2 使用 RDKit 进行聚类分析

RDKit 提供了多种方法，可以结合 Scikit-learn 等机器学习库对分子数据进行聚类分析。