【摘 要】
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本文从神经元空间几何形态的角度，在前人大量研究数据的基础上，对神经元的分类方法进行尝试。鉴于神经元细胞的性状指标的复杂多样性，为简化为题的难度，本文采用主成分分析法（PCA），
【机 构】
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昆明医科大学海源学院,昆明,650031
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本文从神经元空间几何形态的角度，在前人大量研究数据的基础上，对神经元的分类方法进行尝试。鉴于神经元细胞的性状指标的复杂多样性，为简化为题的难度，本文采用主成分分析法（PCA），建立了神经元主成分分类模型，其数据处理主要是通过spss和matlab实现。本文选取贡献累积率达到88%的前三个主成分进行分析，猜想前三个主成分对神经元分类起关键作用。然后，结合神经元网站样本数据，通过matlab作图验证，结果表明35个样本坐标集中分布在图中五个区域内，同类别的神经元坐标分布也比较集中。因此也说明，PCA在神经元形态分类中有一定的优势。
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