graph to tree非常有趣！

距离的度量会极大地影响后续的分析，欧式距离会放大差异，相关性会缩小差异，导致某些细胞群分不开。

先直观看一下，第一个是Prim，第二个是Kruskal。但是肯定都是有局限性的！我也在尝试新的方法，提升表现。

先看看算法的差异：

参考：

话说最小生成树的prim算法和Kruskal算法的区别?

最小生成树之Prim算法和Kruskal算法

算法，代码的文章一大堆，但能从高处俯瞰的极少。

这两个算法都没有数据的偏向性，对数据没有假设。

我们的单细胞的数据特征明显，存在cell hub。

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