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介绍

热图结合树结构展示聚类结果通常用于展示数据集中的模式和关系，这种图形被称为聚类热图或层次聚类热图。在这种图中，热图部分显示了数据矩阵的颜色编码值，而树结构（通常称为树状图或聚类树）则显示了数据点之间的层次关系。

在聚类热图中，行和/或列可以根据相似性或距离度量进行聚类。树状图展示了这些聚类的层次结构，其中相似的数据点在树状图中更接近，而不相似的数据点则更远离。分支的长度通常与数据点之间的距离成正比，较长的分支表示较大的距离或较低的相似性，而较短的分支则表示较小的距离或较高的相似性。

通过这种图形，可以直观地识别数据中的模式，例如在基因表达数据中，可以识别出表达模式相似的基因或样本群体。这有助于理解数据的内在结构，发现潜在的关联，以及为进一步的分析提供线索。例如，在生物信息学中，系统发育树与热图结合可以帮助理解不同物种间的进化关系，以及它们在进化过程中的基因表达变化。

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