GraphPad Prism软件中文教程05-用Prism的K-Means聚类分析挖掘数据隐藏规律

在复杂的生物数据中难以找到有意义的组别？在本期教程中带您掌握GraphPad Prism全新推出的K均值聚类技术。

我们将超越层次聚类法，运用轮廓系数图、肘部法则等统计方法，基于稳健统计确定数据中蕞优的聚类数量。无论是癌症研究、生物教育数据，还是任一涉及多维数据的领域，这都是假设生成的关键技能。

本视频将教会您：
• 如何使用Prism对真实学生成绩数据进行K均值聚类分析
• K均值聚类与层次聚类的核心区别
• 通过轮廓系数图与肘部法则确定统计学蕞优聚类数
• 运用置信椭圆、凸包等高 级图表可视化聚类结果
• 叠加分类变量（如出勤率/工作负荷）验证聚类结果

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