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数据挖掘：跨界融合，洞悉未来 数据挖掘，如同在浩瀚的数据海洋中淘金，其发展历程见证了多学科的融合与碰撞。从统计学、数据库技术到机器学习，每个学科都为数据挖掘贡献了独特的思想和方法。 近十年来，数据挖掘研究取得了长足进步，新的算法和技术层出不穷。研究方向也日益多元化，从传统的关联规则挖掘、分类预测扩展到社交网络分析、文本挖掘等新兴领域。 展望未来，数据挖掘的趋势将集中在以下几个方面： 深度学习与数据挖掘的结合: 深度学习强大的特征提取能力将为数据挖掘带来新的突破。 大规模数据挖掘: 海量数据的处理和分析将成为数据挖掘面临的重大挑战。 数据挖掘的标准化: 建立统一的数据挖掘标准，将促进数据挖掘技

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循环肿瘤细胞是从原发肿瘤处分离并迁移到骨髓或其他组织的细胞，能够启动远处转移。近几十年来，液体活检成为新兴工具，用于检测患者血液中的循环肿瘤细胞。流式细胞仪作为液体活检诊断的重要工具，本研究通过健康个体样本作为对照，盲目地评估其在乳腺癌患者中CTC检测的敏感性和特异性。统计分析结果显示，曲线下面积达到86.9％，表明该方法在乳腺癌诊断中具有显著前景。