因此，要运行CHETAH，我们只需要提供两个输入文件，这两个文件都是单细胞实验对象:CHETAH包通过对参考数据集进行层次聚类来构建一个分类树，在这个分类树的指导下，在分类树的每个节点中，将输入细胞分配到右分支或左分支 。
1、使用CHETAH包进行单细胞类型注释 分析【tsne分析网站,TSNE分析】Chetah(用层次分类表示的细胞类型表征)是一个R-packet ， 用于单细胞RNAseq数据的细胞类型识别 。CHETAH软件包通过以分层分类方式将输入数据与参考数据集相关联来分配像元类型 。如果输入数据不能完全归类为参考数据中的单元类型，则可以将其指定为中间类型 。
2、如何对混合型数据做聚类 分析如何对混合数据进行聚类分析利用聚类分析，我们可以很容易地看到样本在数据集中的分布情况 。以往介绍聚类的文章分析通常只介绍如何处理连续变量 ， 而这些文章并没有过多介绍如何处理混合数据(如包含连续变量、名义变量和序列变量的数据) ， 本文将介绍如何利用高尔距离、PAM(partitioningarundmedoids)算法和轮廓系数对混合数据分析进行聚类 。
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