《表1 主成分分析及层次聚类算法的实现工具》
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《基于质谱的蛋白质生物标志物发现中的特征选择与机器学习方法研究进展》
除了编程语言的功能函数外，还有许多分析工具或插件可以实现PCA及层次聚类的数据分析与图形绘制，我们在表1中列出了常用分析工具及相关属性。
| 图表编号 | XD0093321500 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.09.25 |
| 作者 | 徐开琨、韩明飞、黄传玺、常乘、朱云平 |
| 绘制单位 | 军事科学院军事医学研究院生命组学研究所、国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室、军事科学院军事医学研究院生命组学研究所、国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室、军事科学院军事医学研究院生命组学研究所、河北大学生命科学学院、军事科学院军事医学研究院生命组学研究所、国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室、军事科学院军事医学研究院生命组学研究所、国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心蛋白质组学国家重点实验室 |
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