热图上错误放置的星号的值

是指在热图中错误地标记了某个位置的数值。热图是一种可视化工具，用于显示数据集中不同位置的相对数值大小。通常，热图使用颜色来表示数值的大小，较高的数值使用较暖的颜色（如红色），较低的数值使用较冷的颜色（如蓝色）。

当在热图上错误地放置星号时，可能会导致数据的误解或误导。星号通常用于表示缺失值或异常值，而在热图上放置错误的星号可能会使人误以为该位置的数值存在特殊含义或异常情况。

为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：

仔细检查数据：在生成热图之前，应该对数据进行仔细的检查和清洗，确保数据的准确性和完整性。这样可以避免在热图上出现错误的星号。
标记正确的异常值：如果数据中存在异常值，应该正确地标记它们，而不是使用星号。可以使用其他符号或颜色来表示异常值，以便更清晰地传达信息。
提供数据解释：在使用热图展示数据时，应该提供相应的数据解释，包括颜色的含义、数值范围等。这样可以帮助读者正确理解热图，并避免对错误放置的星号产生误解。

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这意味着将相似的输入样本（其中相似性是根据输入变量（年龄，性别，身高，体重）定义的）一起放置在SOM网格上。例如，所有高度大约为1.6m的55岁女性将被映射到网格同一区域中的节点。...每个节点的权重向量代表/相似于映射到该节点的样本。通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。...通常，SOM过程创建多个热图，然后比较这些热图以识别图上有趣的区域。在这种情况下，我们将SOM的平均教育水平可视化。 ``` # 热图创建 ``` !...通过几行，我们可以找到som_model $ unit.classif中缺少的节点，并将其替换为NA值–此步骤将防止空节点扭曲您的热图。..._unscaled, data.frame(Node=missingNodes, Value=NA)) # 结果数据框 var_unscaled # 现在仅使用正确的“值”创建热图。

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