WikiDer > WPGMA

WPGMA

WPGMA (Wвосьмой пвоздуха граммгруппа Mэтод с Аrithmetic Mean) представляет собой простую агломерацию (снизу вверх) иерархическая кластеризация метод, обычно относящийся к Сокаль и Michener.[1]

Метод WPGMA аналогичен его невзвешенный вариант, UPGMA метод.

Алгоритм

Алгоритм WPGMA строит корневое дерево (дендрограмма), который отражает структуру, присутствующую в попарном матрица расстояний (или матрица сходства). На каждом шаге ближайшие два кластера, скажем, и , объединяются в кластер более высокого уровня . Затем его расстояние до другого кластера это просто среднее арифметическое средних расстояний между членами и и и  :

Алгоритм WPGMA создает корневые дендрограммы и требует допущения о постоянной скорости: он дает ультраметрический дерево, в котором расстояния от корня до всех концов веток равны. Этот ультраметричность предположение называется молекулярные часы когда советы включают ДНК, РНК и белок данные.

Рабочий пример

Этот рабочий пример основан на JC69 матрица генетических расстояний, вычисленная из 5S рибосомальная РНК выравнивание последовательностей пяти бактерий: Bacillus subtilis (), Bacillus stearothermophilus (), Лактобациллы viridescens (), Ахолеплазма хоть (), и Micrococcus luteus ().[2][3]

Первый шаг

  • Первая кластеризация

Предположим, что у нас есть пять элементов и следующая матрица попарных расстояний между ними:

абcdе
а017213123
б170303421
c213002839
d313428043
е232139430

В этом примере это наименьшее значение , поэтому мы соединяем элементы и .

  • Оценка длины первой ветви

Позволять обозначим узел, к которому и теперь подключены. Параметр гарантирует, что элементы и равноудалены от . Это соответствует ожиданиям ультраметричность гипотеза. и к тогда имейте длину (см. финальную дендрограмму)

  • Первое обновление матрицы расстояний

Затем мы приступаем к обновлению исходной матрицы расстояний в новую матрицу расстояний (см. ниже), уменьшенного в размере на одну строку и один столбец из-за кластеризации с Значения жирным шрифтом в соответствуют новым расстояниям, рассчитанным по усреднение расстояний между каждым элементом первого кластера и каждый из оставшихся элементов:

Значения, выделенные курсивом в не затрагиваются обновлением матрицы, поскольку они соответствуют расстояниям между элементами, не участвующими в первом кластере.

Второй шаг

  • Вторая кластеризация

Теперь мы повторяем три предыдущих шага, начиная с новой матрицы расстояний.  :

(а, б)cdе
(а, б)025.532.522
c25.502839
d32.528043
е2239430

Здесь, это наименьшее значение , поэтому мы присоединяемся к кластеру и элемент .

  • Оценка длины второй ветви

Позволять обозначим узел, к которому и теперь подключены. Из-за ограничения ультраметричности ветви, соединяющиеся или же к , и к равны и имеют следующую длину:

Вычисляем недостающую длину ветки: (см. финальную дендрограмму)

  • Обновление матрицы второго расстояния

Затем мы приступаем к обновлению матрицу в новую матрицу расстояний (см. ниже), уменьшенного в размере на одну строку и один столбец из-за кластеризации с  :

Следует отметить, что это средний расчет нового расстояния не учитывает больший размер кластер (два элемента) относительно (один элемент). По аналогии:

Поэтому процедура усреднения придает дифференциальный вес начальным расстояниям матрицы . Это причина, по которой метод взвешенныйне по математической процедуре, а по отношению к начальным расстояниям.

Третий шаг

  • Третья кластеризация

Мы снова повторяем три предыдущих шага, начиная с обновленной матрицы расстояний. .

((а, б), д)cd
((а, б), д)032.2537.75
c32.25028
d37.75280

Здесь, это наименьшее значение , поэтому мы соединяем элементы и .

  • Оценка длины третьей ветви

Позволять обозначим узел, к которому и подключены. и к тогда имейте длину (см. финальную дендрограмму)

  • Обновление третьей матрицы расстояний

Необходимо обновить одну запись:

Заключительный этап

Финал матрица:

((а, б), д)(CD)
((а, б), д)035
(CD)350

Итак, мы присоединяемся к кластерам и .

Позволять обозначают (корневой) узел, к которому и подключены. и к тогда имейте длины:

Вычисляем две оставшиеся длины ветвей:

Дендрограмма WPGMA

Данные WPGMA Dendrogram 5S

Дендрограмма завершена. Он ультраметрический, потому что все наконечники ( к ) равноудалены от  :

Таким образом, дендрограмма основана на , его самый глубокий узел.

Сравнение с другими связями

Альтернативные схемы связи включают однократная кластеризация, полная кластеризация связей, и Кластеризация средних связей UPGMA. Реализация другой связи - это просто вопрос использования другой формулы для расчета межкластерных расстояний на этапах обновления матрицы расстояний в вышеупомянутом алгоритме. Полная кластеризация связей позволяет избежать недостатка альтернативного метода кластеризации одиночных связей - так называемого явление сцепления, где кластеры, сформированные посредством кластеризации с одной связью, могут быть принудительно объединены из-за того, что отдельные элементы находятся близко друг к другу, даже если многие элементы в каждом кластере могут быть очень удалены друг от друга. Полная связь имеет тенденцию находить компактные группы приблизительно равного диаметра.[4]

Сравнение дендрограмм, полученных разными методами кластеризации из одного и того же матрица расстояний.
Простая ссылка-5S.svg
Полная привязка Dendrogram 5S data.svg
Дендрограмма WPGMA 5S data.svg
Дендрограмма UPGMA 5S data.svg
Односвязная кластеризация.Кластеризация с полной связью.Средняя кластеризация связей: WPGMA.Кластеризация средней связи: UPGMA.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Сокаль, Michener (1958). «Статистический метод оценки систематических взаимосвязей». Бюллетень науки Канзасского университета. 38: 1409–1438.
  2. ^ Эрдманн В.А., Вольтерс Дж. (1986). «Коллекция опубликованных последовательностей рибосомных РНК 5S, 5.8S и 4.5S». Исследования нуклеиновых кислот. 14 Suppl (Suppl): r1–59. Дои:10.1093 / nar / 14.suppl.r1. ЧВК 341310. PMID 2422630.
  3. ^ Olsen GJ (1988). «Филогенетический анализ с использованием рибосомальной РНК». Методы в энзимологии. 164: 793–812. Дои:10.1016 / с0076-6879 (88) 64084-5. PMID 3241556.
  4. ^ Everitt, B.S .; Ландау, С .; Лиз, М. (2001). Кластерный анализ. 4-е издание. Лондон: Арнольд. п. 62–64.