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第1章:Week one
课时1：1.1Introduction
00:52
课时2：1.2Distance
03:50
课时3：1.3Distance in R
06:02
课时4：1.4Distance Reduction Motivation
09:43
第2章:Week two
课时1：2.1Projections
08:09
课时2：2.2Rotations
01:54
课时3：2.3SVD
15:57
课时4：2.4MDS
05:22
课时5：2.5PCA
04:51
第3章:Week three
课时1：3.1Clustering
06:11
课时2：3.2How Randomness Affects Clustering
02:44
课时3：3.3Hiearchichal Clustering in R
07:08
课时4：3.4K-Means
04:09
课时5：3.5K-means Clustering in R
04:37
课时6：3.6Heat Maps in R
07:18
课时7：3.7Gene Clustering
06:29
课时8：3.8Conditional Expectations
03:00
课时9：3.9Example：Linear Regression
04:55
课时10：3.10Smoothing
07:44
课时11：3.11K-Nearest Neighbors
07:44
课时12：3.12Cross Validation
09:20
第4章:Week four
课时1：4.1Confounding
06:45
课时2：4.2Confounding in Genomics
03:34
课时3：4.3EDA with PCA
05:12
课时4：4.4Modeling Batch Effects
06:27
课时5：4.5ComBat
03:11
课时6：4.6Factor Analysis
06:17
课时7：4.7Motivating Factor Analysis
02:21
课时8：4.8Surrogate Variable Analysis (SVA)
06:04
兰州大学
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