在进行系统聚类分析时，不同的类间距离计算方法有何区别 聚类分析有两种主要计算方法，分别是凝聚层次聚类（Agglomerative hierarchical method）和K均值聚类（K-Means）。一、层次聚类层次聚类又称为系统聚类，首先要定义样本之间的距离关系，距离较近的归为一类，较远的则属于不同的类。可用于定义“距离”的统计量包括了欧氏距离(euclidean)、马氏距离(manhattan)、两项距离(binary)、明氏距离(minkowski)。还包括相关系数和夹角余弦。层次聚类首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间距离最近的进行合并，合并后重新计算类间距离。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为止。在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。data=iris[，-5]dist.e=dist(data，method='euclidean')heatmap(as.matrix(dist.e)，labRow=F，labCol=F)X然后使用hclust函数建立聚类模型，结果存在model1变量中。
下列（）是数据挖掘技术。A.分类 B.聚类 C.预测 D.以上都是 参考答案：D
下列关于mRNA的叙述，错误的是 A.在细胞核内由hnRNA剪接而成 B.真核生物mRNA有“帽子”和“多聚A尾”结构 C.生物体中各种mRNA的长短不同，相差很大 D。.
