Hierarchical Clustering consists of several steps. Order the following activities of a hierarchical clustering algorithm from start to end by numbering them from 1 to 4. Find the closest pair of clusters 2 Recompute distances between new cluster and others 3 Assign each point in its own cluster 1 Merge them into one cluster 4

时间: 2024-03-11 09:45:20 浏览: 98
1. Assign each point in its own cluster - 1 2. Find the closest pair of clusters - 2 3. Merge them into one cluster - 4 4. Recompute distances between new cluster and others - 3 So the correct order is: 1-2-4-3.
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XWPFDocument 读取doc文档The supplied data appears to be in the OLE2 Format. You are calling the part of POI that deals with

XWPFDocument是Apache POI库中的一个类,它专门用于处理Microsoft Word (.doc)文档,并且专注于XML版式Word文档(.docx),也就是Office 2007及更高版本使用的文件格式。当你提到"The supplied data appears to be in the OLE2 Format",这表明数据可能是使用较早版本的MS-DOS的二进制格式存储的,而POI主要用于处理XML-based的OOXML格式。 如果你需要读取的是ole2格式的老版本doc文档,POI库可能不是最佳选择,因为它是针对.docx的支持更全面。对于老版本的Word文档,你可以尝试使用HPSF(Hierarchical Property Set Framework)库来解析OLE2 Compound Document Format(即DOC文档的旧格式)。HPSF可以访问Word 97到2003版本的元数据和内容。 如果你确定需要处理.docx文档并且遇到了关于OOXML转换的问题,可以考虑将 Ole2Document 或者其他ole2支持转换成XWPFDocument能够处理的XML格式。在Java中,这通常涉及到先使用如JODConverter之类的工具转换文档,然后再通过XWPFDocument去读取。

The Effect of Parental Power on Child Depression: A Longitudinal Study Based on the Hierarchical Linear Model全文

:Sure! "The Effect of Parental Power on Child Depression: A Longitudinal Study Based on the Hierarchical Linear Model" is a research study that examines the relationship between parental power and child depression over time, using a statistical model called the Hierarchical Linear Model. The study found that higher levels of parental power were associated with increased risk of child depression, suggesting that a more balanced and democratic parenting style may be beneficial for children's mental health.
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精简下面表达:Existing protein function prediction methods integrate PPI networks and multivariate bioinformatics data to improve the performance of function prediction. By combining multivariate information, the interactions between proteins become diverse. Different interactions’ functions in functional prediction are various. Combining multiple interactions simply between two proteins can effectively reduce the effect of false negatives and increase the number of predicted functions, but it can also increase the number of false positive functions, which contribute to nonobvious enhancement for the overall functional prediction performance. In this article, we have presented a framework for protein function prediction algorithms based on PPI network and semantic similarity with the addition of protein hierarchical functions to them. The framework relies on diverse clustering algorithms and the calculation of protein semantic similarity for protein function prediction. Classification and similarity calculations for protein pairs clustered by the functional feature are more accurate and reliable, allowing for the prediction of protein function at different functional levels from different proteomes, and giving biological applications greater flexibility.The method proposed in this paper performs well on protein data from wine yeast cells, but how well it matches other data remains to be verified. Yet until now, most unknown proteins have only been able to predict protein function by calculating similarities to their homologues. The predictions result of those unknown proteins without homologues are unstable because they are relatively isolated in the protein interaction network. It is difficult to find one protein with high similarity. In the framework proposed in this article, the number of features selected after clustering and the number of protein features selected for each functional layer has a significant impact on the accuracy of subsequent functional predictions. Therefore, when making feature selection, it is necessary to select as many functional features as possible that are important for the whole interaction network. When an incorrect feature was selected, the prediction results will be somewhat different from the actual function. Thus as a whole, the method proposed in this article has improved the accuracy of protein function prediction based on the PPI network method to a certain extent and reduces the probability of false positive prediction results.

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