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多距离空间聚合分析,空间聚合分析主要完成

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距离如何利用关系空间 Data 分析、距离关系is 空间技术分析与遥感技术应用 。可用于定量描述和信息如分析不同特征之间或空间物体之间空间位置、距离和关联程度，具体应用如下:Geography空间-3/:距离关系可以用在Geography空间分析 ， 例如计算两地之间的 。

1、 空间转录组细胞类型的spotdistance-basedanalyses, 距离 分析最近发表的一篇关于空间Transcription Group，Spatioteporal分析富马宁测试Atsinglecell分辨率的初始发育的文章，提到了距离-3/在研究肠道发育过程中细胞类型之间 。在发育过程中，一定有一些细胞类型深入到内部，一些转向外部，一些细胞类型在发育过程中随着细胞类型的移动而逐渐消失，所以在研究肿瘤的过程中，有时我们需要更多的时间和空间用于组织结构和发育的数据分析，包括分析 。

2、二十七、ElasticSearch 聚合 分析中的算法讲解1、易并行聚合算法、三角形选择原理、近似聚合算法(1)、易并行聚合算法:如max(2)、难如count (distinct) 。可能运行几个小时(3)大数据 实时:es，不准确，近似估计，可能有百分之几的误差率(4)，近似聚合算法 。如果采用近似估计算法，延迟约为100ms，误差为0.5% 。如果采用100%准确的算法 ， 延迟一般为5 s到几十s. 0%误差2 。基数去重和算法优化和HLL算法分析es，去重，Cartinality，每个桶中指定字段的去重 ， 去重后的计数 ， 类似于Count(Distcint)Precision _ Threshold，优化精度和内存开销可以提高基数算法的性能，会占用Precision _ Threshold * 8字节的内存消耗 ， 100*8800字节HyperLogLog(HLL)算法的性能会得到优化 。

3、10X 空间转录组聚类 分析回顾之SpaGCN(结合基因表达信息、 空间位置和形...【多距离空间聚合分析,空间聚合分析主要完成】SpaGCN首先建立一个图 ， 显示考虑空间位置和组织学信息的所有点之间的关系 。接下来，SpaGCN使用atlas to 聚合相邻点的基因表达信息 。然后，SpaGCN使用聚合表达式矩阵和无监督迭代聚类算法对点进行聚类 。每个簇被视为一个空间域，然后SpaGCN通过DE 分析检测域中富集的SVG 。当单个基因无法标记一个域的表达模式时，SpaGCN会构建一个元基因，由多个基因组成来代表该域的表达模式 。

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