最近你在读一篇文献 https://www.nature.com/articles/nmeth.2810 （SNF网络融合算法）
1. 有提到基于SNF构建的融合网络 可以判断新患者的亚型 ，使用的方法就是标签传播算法（LP）
查阅的资料： https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49105265
2. 在使用SNF融合多种数据类型构建融合网络之后，可以对图上的样本点进行聚类，也就是可以确定该批数据的亚型，可以聚成几类，其中使用了谱聚类算法（spectral clutering） ，
查阅资料: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29849122
3. 使用SNF基于多种数据类型构建出的网络 和 使用单一数据类型构建出来的网络 均使用普聚类算法 进行聚类 如果是想筛选对SNF构建的融合网络模型 贡献最大的是哪一种数据类型，可以使用NMI 衡量聚类性能指标，也就是对两种聚类结果计算NMI 如果某种单一数据类型构建的网络在使用普聚类算法 聚类之后 和 使用SNF 对多种数据类型融合成的网络进行聚类的NMI 标准化互信息很大，就说明该单一数据类型对融合模型的贡献值大，也就是该种数据类型很重要！！
参考资料： https://www.cnblogs.com/nwpuxuezha/p/6582110.html
4. 生存预测 Cox回归
参考资料： http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601016m9j.html