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降维

共 4 篇文章。

本文讲解高光谱遥感数据的处理链路，覆盖波段特性与数据量估算、噪声估计与条带校正、PCA 与 MNF 降维、波段选择、光谱解混与端元提取、SAM 与光谱库匹配分类，以及 ACE 与 CEM 亚像元目标检测，并给出可复用的实现代码与工程落地的质量评估方法。

系统讲解多组学整合与批次效应：从转录组与蛋白组及代谢组的整合范式、批次效应的来源与检测、ComBat 与 limma 及 RUV 的校正方法、早期与晚期整合策略取舍、降维聚类与相似度网络、MOFA 因子分析与调控网络推断，到整合结果的验证与可复现性，给出可复用的代码与判据。

系统讲解单细胞测序数据分析：从 10x 与液滴技术路线、稀疏矩阵与零膨胀特征，到 Cell Ranger 上游处理、细胞与基因质控、归一化与高变基因、PCA 与 UMAP 降维、聚类与细胞类型注释、标记基因与差异表达、轨迹推断与数据整合，给出可复用的 Scanpy 与 Seurat 代码与阈值。

K-Means、层次聚类、DBSCAN、PCA、t-SNE、UMAP、关联规则等无监督学习算法的原理与实战