分类建模使用什么类型的数据？
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图中的分类建模利用了突变数据和二进制拷贝数变异（copy number variation，cnv）数据。
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正在分析的子宫内膜癌的组织学亚型有哪些？
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这张图片中分析的子宫内膜癌组织学亚型并未明确指出，但提到了em-lg和em-serous，这可能指的是子宫内膜样低级别（endometrioid low-grade）和浆液性（serous）亚型。
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主要成分代表什么？
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主成分（pc）是数据中原始变量的线性组合，用于在保留尽可能多信息的同时降低数据集的维度。在这个案例中，pc1和pc2是前两个主成分，它们捕捉了数据中最大的变异量。通过pc1和pc2，我们可以可视化基于突变和拷贝数变异数据的子宫内膜癌病理亚型的分布模式。亚型在pc1和pc2空间中的分离程度有助于评估分类模型的准确性。
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