生存分析（Survival Analysis）是统计学中用于分析“事件发生时间”的一种方法，最初用于研究患者的生存时间（如死亡时间），后来扩展到...

免疫浸润分析（Immune Infiltration Analysis）是肿瘤微环境（TME）和免疫相关疾病研究中的重要工具，其目的是通过计算或...

列线图（诺模图，Nomogram）在医学和生物学领域广泛应用，主要用于多变量预测模型的直观可视化，帮助医生、研究者或患者快速评估风险、预后或诊断...

在生物信息学中，Lasso回归、随机森林（Random Forest）和XGBoost因其各自的特性和优势，被广泛应用于基因组学、蛋白质组学、药...

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting） 是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decisi...

降维方法在数据分析和可视化中至关重要，不同方法各有特点，适用于不同场景。 1. PCA（主成分分析） 原理：线性降维，通过正交变换将数据投影到方...

NMDS（Non-Metric Multidimensional Scaling，非度量多维尺度分析）是一种降维可视化技术，用于分析复杂数据（如...

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，专门用于将高维数据（如...

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种非线性降维算法，专门用于将高维数据（...