癌症研究

这份数据集由美国国家癌症研究所支持的多中心血友病队列研究获得，涵盖了1978年1月1日至1995年12月31日在16个治疗中心追踪的1600多名血友病患者。数据总共包含2144个观测值和6个变量，其中包括描述HIV状况、凝血因子制剂使用剂量、日历年、年龄和参与研究时间等信息。

大数据的癌症预测算法项目，数据+代码一应俱全，用起来还挺顺手的。用 Python 写的，支持在 PyCharm 里直接跑，适合你边看边改。里面的数据集也比较丰富，从电子病历到生活习惯，特征够多，训练模型挺方便。 Python 的Pandas和NumPy在前期做数据清洗的时候还挺给力的，什么缺失值、重复值、异常值都能一把抓。做特征工程，比如筛变量、转数据类型，用sklearn这些库就可以搞定。 模型这块呢，逻辑回归、随机森林、SVM 啥的都能用。想玩深一点的，也可以接个神经网络。跑完之后，评估一下模型的准确率和召回率，用 sklearn 里头的classification_report就够用。

基因数据的分类任务，还真挺适合用决策树的。ID3和C4.5两种算法对比着用，更能看出它们的特点。数据集选的是五种癌症的基因表达数据，像是乳腺癌、肺腺癌那类，还挺有代表性的，适合做模型实验。 决策树的优点就是直观，逻辑清晰，尤其是像ID3那种用信息增益来选特征，基本上每一步都能解释得通。你要是数据是纯分类的，属性也不多，ID3其实够用了，响应也快。 C4.5比 ID3 更“精致”，对连续值和缺失值的也更智能些，适合做真实场景下的模型。用信息增益比来避免过拟合这个思路，还蛮实用的。尤其当你面对的是基因数据这种典型的高维小样本数据，C4.5 更有优势。 实验里，数据环节做得也比较全，从缺失值、归一化

六周的 R 语言入门课，莫菲特癌症中心的讲师讲得还挺清楚，节奏也不拖沓，比较适合刚接触 R 和 RStudio 的朋友。课程全程在线，通过 Zoom 直播，之后还能看录屏回放，挺方便的。讲课内容主要是数据清洗、ggplot 画图、Rmarkdown 写报告这些常用技能，基本覆盖了新手最常用的几块。 课程用的是tidyverse套件来数据，配合ggplot2做可视化，代码不难，逻辑也清楚。像mutate()、filter()这些函数用得比较多，讲师会带你一边讲一边操作，现场写代码，还有注释，跟着学效果还不错。 讲到 Rmarkdown 那部分我觉得蛮实用，尤其是要写项目报告、课题文档的你，一边写

matlab图像特效代码手稿和用户手册中的仿真软件。由佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症研究所影像系的杰西卡·雷诺兹（jessica.reynolds，位于moffitt.org）创建。出版：审查中。目录Matlab安装程序以运行仿真系统要求下载模拟Matlab路径要求运行模拟设定参数选择预制或创建原始参数绘图保存工作区检查手稿中的数据加载数据中版权和免责声明致谢Matlab安装程序以运行仿真1.系统要求要设置和运行仿真，您将需要一台运行Matlab 2010a或更高版本的计算机。不需要特殊的工具箱。 2.下载模拟将所有内容的ZIP下载到您选择的文件夹中。下载后，解压缩内容并丢弃.zip文件。 3.

基于Matlab的开发：MSKCC GDSC癌症基因组学数据分析工具。从Memorial Sloan Kettering Cancer Center的癌症基因组数据服务器（CGDS）检索数据的功能。

探究了闪光效果的实现方法，并对其应用场景进行了分析。

斯坦福大学探索信息网络聚类分析的SimRank算法，该算法为信息网络结构分析提供了新的视角和方法。

聚类算法的总结类资源其实不少，但《聚类算法研究_孙吉贵.pdf》这篇文章还挺有参考价值的。里面把近年来比较火的聚类方法都梳理了一遍，像K-Means、DBSCAN、谱聚类这些常用的算法，都有详细。关键是，它不仅讲原理，还搭配实验，讲清楚了算法在不同数据集下的表现。对比做得蛮细，准确率、效率都有考虑。 从算法思想讲起，再到关键技术，讲优缺点，说实话，讲得挺透。你要是正好在搞数据挖掘或者图像聚类，拿这篇文章做入门或者查漏补缺都挺合适。尤其是对比那块，看完你基本就知道哪个算法适合自己的场景了。 还有一点蛮好的，作者选的实验数据都来自UCI那类公开库，比较有代表性。你可以用同样的数据复现实验，方便。对

认知算法的人工动物行为研究里，记忆机制是个挺有意思的点。论文里提到的二次方差法，其实就是先算下分布的偏差，太离谱的数据直接剔除，省事儿又高效。而另一个改进的均值聚类算法就更精细，参考了数据挖掘里的思路，噪声过滤更智能，适合复杂情况。聚类的事你早接触过，像K 均值算法那种老面孔，这里也有对比，尤其在记忆模型上怎么选更合适，有点讲头。你要是想搞清楚这套聚类机制，顺带还想看看实际代码，有 MATLAB 源码可以下，调试起来也方便。链接挺全的，K 均值聚类算法源码、KNN 和其他算法实现，甚至还有专门对比的资源，适合从“图像分割”到“行为模拟”多场景试用。蛮适合在前端交互上做点智能行为模拟，比如记忆路