高維組學(xué)數(shù)據(jù)的預(yù)處理框架常用數(shù)據(jù)預(yù)處理方法:缺失值填補(bǔ),標(biāo)準(zhǔn)化,歸一化,對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化常用的降維方法,PCA,tSNE等數(shù)據(jù)探索分析(EDA)2 案例實(shí)踐教學(xué)二:利用Python讀取組學(xué)CSV數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)探索可視化分析(Exploratory data analysis,EDA) 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型及多組學(xué)應(yīng)用 目標(biāo):對(duì)在多組學(xué)整合分析中最常使用的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行介紹