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UPGMA

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UPGMAunweighted pair group method with arithmetic mean)是一種相對簡單的層次聚類方法。這個方法存在另一種變體 WPGMA。這個方法的創始人被認為是SokalMichener[1]

演算方法

UPGMA 演法構建出一棵有根樹(樹狀圖)表現相似矩陣相異矩陣中的特徵與結構。在算法裡的每一步,距離最近的兩個集群(子樹)將被組合成一個更高級別的集群。任意兩個集群 之間的距離,是由所有裡的元素和所有裡的元素的距離的平均值,即每個集群的元素之間的平均距離,其中 是該兩個集群的基數(集合大小):

換句話說,在每一次組合成新集群的步驟中,可以由的加權平均給出集群和一個新集群之間的距離:

UPGMA 演算法生成的有根樹狀圖是一個超度量樹,該樹需要套用等速率的假設,也就是說根到每個分支尖端的距離皆相等。當尖端是同時採樣的分子數據(即DNARNA蛋白質)時,超度量假設就等同於分子鐘假設。

示例

這個示例是基於JC69基因距離矩陣,該矩陣是根據五種細菌的5S 核糖體 RNA序列計算出來的,五種細菌如下所列[2] [3]

枯草桿菌 Bacillus subtilis( )

嗜热脂肪芽孢杆菌 <i>Bacillus stearothermophilus</i>( )

魏斯氏菌 Lactobacillus viridescens( )

無原枯草桿菌 Acholeplasma modicum( )

藤黄微球菌 <i>Micrococcus luteus</i>( )

第一步

  • 首次集群

假設有五個物件和他們之間的相異矩陣

a b c d e
a 0 17 21 31 23
b 17 0 30 34 21
c 21 30 0 28 39
d 31 34 28 0 43
e 23 21 39 43 0

在這裡,是最小值,所以將集群。

  • 第一分支長度估計

表示現在 的祖先。為了讓等距,假設,這對應到了超度量的假設。在這個範例中:

  • 第一次相異矩陣更新

然後將更新成一個新的距離矩陣(計算在下方),由於的集群,該矩陣的尺寸減少了一行一列。(中粗體表示的值是由加權平均計算出的新距離)

中的斜體值不受矩陣更新影響,因為他們與第一個集群中的元素完全美有關連。

第二步

  • 第二次集群

現在重複前面的三個步驟,並從新的相異矩陣開始

(a,b) d
(a,b) 0 25.5 32.5 22
25.5 0 28 39
d 32.5 28 0 43
22 39 43 0

在這個矩陣中, 中的最小值,所以將和元素集成新群。

  • 第二次分支長度估計

表示節點的祖先。由超度量假設可以得到三頂點到的距離相等,即:,從而可以計算出的距離

  • 第二次距離矩陣更新

然後將更新成新的距離矩陣,數值計算如下:


第三、四步

重複上述動作可以得到

((a,b),e) c d
((a,b),e) 0 30 36
c 30 0 28
d 36 28 0

是:

((a,b),e) (c,d)
((a,b),e) 0 33
(c,d) 33 0

UPGMA樹狀圖

這裡顯示了完成的樹狀圖。[4]它是超度量的,所有尖端( ) 與等距離 :

這個樹狀圖的根是它最深的節點

時間複雜度

構建 UPGMA 樹的算法有時間複雜度。使用一個堆維護兩個即群之間的距離可以使時間達到 . 另外Fionn Murtagh 提出了一個時空複雜度的算法。 [5]

See also

  1. ^ Sokal, Michener. A statistical method for evaluating systematic relationships. University of Kansas Science Bulletin. 1958, 38: 1409–1438.  温哥华格式错误 (帮助)
  2. ^ Erdmann VA, Wolters J. Collection of published 5S, 5.8S and 4.5S ribosomal RNA sequences. Nucleic Acids Research. 1986,. 14 Suppl (Suppl): r1–59. PMC 341310可免费查阅. PMID 2422630. doi:10.1093/nar/14.suppl.r1. 
  3. ^ Olsen GJ. Phylogenetic analysis using ribosomal RNA. Methods in Enzymology. 1988, 164: 793–812. PMID 3241556. doi:10.1016/s0076-6879(88)64084-5. 
  4. ^ Swofford DL, Olsen GJ, Waddell PJ, Hillis DM. Hillis , 编. Phylogenetic inference. Sunderland, MA: Sinauer. 1996: 407–514. ISBN 9780878932825. 
  5. ^ Murtagh F. Complexities of Hierarchic Clustering Algorithms: the state of the art. Computational Statistics Quarterly. 1984, 1: 101–113. 

外部連結