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学术论文参考文献格式以下是我的统计学论文分析 论文。欢迎阅读，统计学-4论文 1论统计学分析决策数据挖掘算法与技术的应用研究论文摘要:数据挖掘是从大量不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用中，任何需要数据管理和知识发现的地方都可以使用数据挖掘技术来解决问题，本文对数据挖掘算法和数据挖掘技术的应用进行了研究。

关键词:数据挖掘；技术；应用；引言:数据挖掘技术是数据库技术长期研究和发展的结果。最初，各种商业数据存储在计算机的数据库中，后来发展到查询和访问数据库，再后来发展到实时遍历数据库。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段。它不仅可以查询和遍历过去的数据，还可以找出过去数据之间的潜在关系，从而促进信息的传递。

在空间背景下量化RNA是理解复杂组织中基因表达和调控的关键。原位转录组方法可以在完整组织中产生具有空间分辨率的RNA图谱。然而，仍然缺乏统一的计算工具来合成原位转录组数据。2021年10月，NatureCommunications发表了一个无监督和带注释的计算工具:ClusterMap，它在二维和三维空间中精确地/123，456，789-0/RNA成亚细胞结构、细胞体和组织区域，并且在不同的组织类型(包括小鼠脑、胎盘、肠和人类心脏器官)中稳定。

为了绘制细胞和组织中基因表达的空间异质性，大量基于图像的原位转录组学方法(如STARmap、Fiseq、ISS、MERFISH、seqFISH、osmFISH等。)已经被开发，提供了完整组织中亚细胞RNA定位的图谱。然而，从高维空间转录组数据中直接提取生物模式的低维表示仍然具有挑战性。聚类图基于两个关键的生物现象。

这是SPSS系统做出的聚类结果的树形图。1.该系统聚类的基本思想是:首先将N个样本视为一个类，指定样本之间和类之间的距离，然后将最近的两个类合并为一个新类，计算新类与其他类之间的距离；重复最近的两个类的合并，一次减少一个类，将所有纸样合并为一个类。你发的树状图就是基于这个过程。2.顶行距离值表示病例之间的距离值，由软件转换，不可调整。

但是还是可以做的分析。根据树形图，第一次合并将7和8合并为一类，1和3合并为一类，2、4和5合并为一类，表示它们最相似，最接近。第二次合并将6合并为7和8类。第三次合并将1和3合并到6、7和8的类别中。至此，只剩下两类。第四次，把所有的个体组合成一个类别4，最后组合成一个类别并不是说不分类，而是你根据自己的需要确定类别的数量，然后从图中找到结果。

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