基于主成分聚类分析的数据挖掘方法在大豆遗传多样性中的应用

• 作者: 孙国庆 赵昕 陈日曌
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 生物学
• 关键词: 大豆 表型性状 主成分分析 聚类分析
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机工程应用技术
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: Q945.11
• 字数: 3184字
• 语种: 中文

摘要

以吉林省40种大豆品种为研究对象,分析实验品种的开花期、生育期、品种高度、底荚高度、主茎节数、单株有效分枝、单株有效荚数、单株颗粒数、单株重量、每荚颗粒、百粒重、单位面积产量、脂肪比重、蛋白比重14个性状对产量的影响,应用MATLAB软件对40种大豆品种的14个性状进行统计分析,在主成分分析基础上,采用主成分分析和聚类分析二者结合的方法,对初始数据进行挖掘.在大豆的14个表型性状中先进行聚类分析,结果并不清晰;改进后,经过主成分分析的筛选,得到了包括生育期、结荚高度、单株有效分枝、主茎节数、有效分枝、单株粒数、百粒重7个主要因子.以这7个主因子为新数据进行聚类分析,结果表明,7个主因子可分为4类,选种时需要主要针对这4类因素进行选择;主成分的聚类分析没有损失重要的影响因素,且提高了效率,为大豆的选种和育种提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵昕		34	54	4.0	6.0
2	陈日曌		29	154	8.0	11.0
3	孙国庆		1	0	0.0	0.0