聚类分析在李品种谱系分析中的应用
聚类分析在医学中的应用
聚类分析在医学中的应用近年来，聚类分析在医学领域中的应用越来越广泛，成为了一种重要的技术手段。
聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于分析数据的相似性和差异性，将数据分成多个组，每个组内的数据相似度较高，组间的差异则较大。
下面将详细介绍聚类分析在医学中的应用。
1. 生物信息学生物信息学是一门较新的交叉学科，主要研究生物信息的获取、存储、处理和分析等问题。
聚类分析在生物信息学领域中有着广泛的应用，主要用于分析生物大数据，如基因、蛋白质、代谢产物等。
通过聚类分析，可以将相似的基因或蛋白质分在一组内，从而识别基因或蛋白质表达的模式与功能。
同时，在代谢组学领域中，聚类分析也被广泛应用于代谢物表达谱和代谢产物组之间的关系分析，有助于快速发现新的诊断和治疗方法。
2. 疾病分类在医疗实践中，疾病分类是非常重要的一部分。
传统的疾病分类方法主要基于病因、临床表现和预后等方面的特性，但这些方法往往存在主观性和不稳定性。
聚类分析则可以通过对患者的生理指标、症状表现和治疗反应等多个方面的数据进行分析，确定患者的疾病类型。
例如，在癌症的研究中，聚类分析可以用于分析肿瘤组织中的基因表达谱，从而确定肿瘤的类型和预后等重要信息。
3. 药效评价药物的疗效评价是药物研发过程中的一个重要环节。
聚类分析可以应用于药效评价中，通过对受试者的生理指标、药物代谢等多个方面的数据进行聚类分析，确定药物疗效和药物反应的不同模式，从而能够更加准确地评价药物的效果和安全性。
4. 图像分析医学图像分析一直是医学领域中的重要问题。
随着医疗技术的不断进步，现代医学图像面临着越来越多的数据量和复杂性。
因此，图像聚类分析成为一种重要的图像分析方法，可以自动地将大量医学图像分成不同的类别。
例如，在医学影像领域中，聚类分析可以对肺部 CT 影像进行分析，并将疾病分成不同的类型，如肺癌、肺结核等，从而为医生提供更加准确的诊断和治疗方案。
总结随着医学技术的不断发展，聚类分析在医学领域的应用将越来越广泛。
聚类分析在农业大数据中的应用
聚类分析在农业大数据中的应用随着技术的不断发展，农业大数据正在深度融合农业领域，为现代农业带来了前所未有的变革和机遇。
而在农业大数据的应用中，聚类分析技术具有十分重要的作用，它可以帮助我们更好地理解和把握农业生产中的复杂性和多样性，促进农业生产的科学化、精细化和可持续化发展。
一、聚类分析简介聚类分析是一种基于计算机算法的数据挖掘技术，它通过对数据样本进行聚类和分类，将相似的样本归为一类，不同的样本归为不同类。
在农业大数据中，聚类分析可以帮助我们发现农业生产中的规律、特点和趋势，从而提高生产效率和决策水平。
二、聚类分析在农业大数据领域的应用1. 农田土壤分析在农田土壤分析中，聚类分析可以通过对土壤样本中的不同物理、化学和生物指标进行聚类分类，帮助农民更好地了解土地肥力状况、作物需求和肥料投入量。
例如，在农业科技示范区的土壤监测和改良中，聚类分析可对土壤性质进行分析，有效评估土壤质量，减少土地污染和肥料过量使用。
2. 农产品各项指标分析在农产品生产中，聚类分析可对作物生长情况、产量、品质和后期质量变化进行分析，提高农产品的数量和品质。
例如，通过对番茄农场不同采摘期番茄的营养指标进行聚类分析，可以得出番茄不同采摘期间营养元素的变化规律，从而定出最佳的采摘时机。
3. 区域农业资源分析聚类分析在区域农业资源的识别和评估方面具有很大的作用。
例如，在广阔的农村地域中，如果想把不同的农村地域巧妙地利用起来，聚类分析就可以根据自然、气候和地理环境等方面，把同类的区域识别出来，提高资源的利用效率。
4. 农业生产全流程监控聚类分析可以跟踪记录生产全流程中的各项指标，以发现潜在的问题和改进方案。
例如，在农业生产过程中，聚类分析可以对农场内各环节的生产情况进行分类，分析不同环节对产量、品质和生产成本的影响，优化农业生产流程，提高农业生产效率和经济效益。
三、聚类分析在未来农业大数据应用中的前景未来，农业大数据中聚类分析的应用将充满前景。
聚类分析在生物信息学中的应用
聚类分析在生物信息学中的应用随着计算机技术和数据存储技术的不断提高，生物信息学的发展也迅速发展。
生物信息学是研究基因组学和生物序列数据的学科，它可以通过计算和分析海量的生物数据来了解生物之间的关系和进化历程，有助于科学家们从大规模的生物数据中挖掘知识。
聚类分析是生物信息学研究中最为重要的技术之一，它可以帮助科学家们在大量的数据中找到一些相关性，进而发现相关性规律和知识。
本文将详细介绍聚类分析在生物信息学中的应用。
一. 什么是聚类分析聚类分析是一种数据挖掘技术，可以将一组数据分成若干组，每一组内的成员相似度较高，组间的相似度较低。
它通常用来分析无标记的数据，也称为无监督学习。
聚类分析可以应用于各个领域，如市场分析、社交网络分析、医学诊断等等。
聚类分析有两种常见算法，分别是层次聚类和k均值聚类。
二. 聚类分析在生物信息学中的应用1.基因表达分析生物体内的基因会通过转录和翻译变成所需的蛋白质或RNA，RNA通过测序技术可以检测到RNA的表达水平，而这些RNA序列数据可以用来研究基因表达。
在基因表达分析中，聚类分析可以帮助科学家们将大量基因表达的数据分类、排序和分类，将表达值相似的基因分类，以便后续的研究工作。
常见的基因表达聚类算法有嵌套聚类、层次聚类、模糊聚类和k均值聚类等。
2.基因组序列分析基因组指的是一种生物体的全部基因组成，基因组序列分析是指研究DNA序列中的信息。
在基因组序列分析中，聚类分析可以帮助科学家们将大量生物序列进行分类、排序和分类，将相似序列归为同一类别，以便后续的研究工作。
常见的基因组聚类算法有单链接、平均链接、全链接和k均值聚类等。
3.蛋白质序列分析蛋白质是构成生物体结构、调节代谢活动和催化反应的重要分子，序列信息是研究蛋白质结构和功能的基础。
在蛋白质序列分析中，聚类分析可以帮助科学家们先将蛋白质分成不同的类别，然后通过比较类别之间的相似性和差异性，进一步研究蛋白质的结构和功能。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的对象分成不同的类别或簇，使得同一类内的对象相似度较高，而不同类别之间的对象相似度较低。
聚类分析广泛应用于市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域。
本文将介绍几个聚类分析的应用案例，以便更好地理解聚类分析在实际问题中的应用。
首先，聚类分析在市场分析中的应用。
在市场营销中，企业需要了解消费者的偏好和行为，以便更好地制定营销策略。
通过对消费者数据进行聚类分析，可以将消费者分成不同的群体，从而更好地理解他们的需求和行为模式。
例如，一家零售商可以通过聚类分析将消费者分成价格敏感型、品牌忠诚型、功能导向型等不同的群体，从而有针对性地进行促销活动和产品定位。
其次，聚类分析在社交网络分析中的应用。
随着社交网络的兴起，人们在社交网络上的行为数据变得越来越丰富。
通过对社交网络数据进行聚类分析，可以发现不同的社交群体和用户行为模式。
例如，一家社交网络平台可以通过聚类分析将用户分成信息分享型、社交互动型、内容创作型等不同的群体，从而更好地满足用户需求，提高用户留存和活跃度。
再次，聚类分析在生物信息学中的应用。
生物信息学是研究生物学数据的计算机科学领域，其中大量的生物数据需要进行分析和挖掘。
通过对生物数据进行聚类分析，可以发现不同的基因型、蛋白质结构等生物特征。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行聚类分析，可以发现不同的癌症亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
最后，聚类分析在医学诊断中的应用。
在医学诊断中，医生需要根据患者的症状和检查数据进行疾病诊断。
通过对患者数据进行聚类分析，可以发现不同的疾病类型和临床表现。
例如，通过对心脏病患者的临床数据进行聚类分析，可以发现不同的心脏病亚型和治疗方案，为临床诊断和治疗提供重要参考。
综上所述，聚类分析在市场分析、社交网络分析、生物信息学、医学诊断等领域都有重要的应用价值。
通过对不同领域的应用案例进行分析，可以更好地理解聚类分析的原理和方法，为实际问题的解决提供重要参考。
聚类分析的应用案例
聚类分析的应用案例
聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，可以将大量类似的数据（称为“元组”）组合在一起，并基于某种规则（称为聚类标准）把它们分为一些稳定的、有意义的类别。
它是一种用于实现数据探索性分析（EDA）和关联性分析（CA）的有效方法。
聚类分析强调在样本空间中发现和识别分组的模式。
目前，聚类分析在商业分析、市场营销、生物学和医学分析等领域中广泛应用。
它的目的是弄清楚如何把一组数据分成多个不同的类别，并给出类别之间的相似度。
聚类分析可以应用于不同领域和行业。
比如，在银行行业，可以使用聚类分析来分析客户价值，从而分析客户购买意向，帮助改善营销策略。
在零售行业中，可以利用聚类分析来预测消费者对特定商品的偏好，从而帮助改善产品营销策略。
还可以用聚类分析来分析一个组织的客户，以便更好地掌握客户的需求，从而提高客户满意度。
此外，聚类分析在生物学和医学研究中也被广泛应用。
比如，可以用聚类分析来进行基因分析，以发现不同细胞类型，从而帮助研究人员了解疾病发展的机理。
聚类分析还可以用于诊断和预测，帮助医疗团队识别有病的病人，并根据历史临床数据和患者特征，预测疾病的发展过程，从而更好地规划治疗的方案。
聚类分析有许多应用，可以极大地提高个体和团体的效率，同时提供更多洞见和信息，以帮助指导业务决策。
因此，聚类分析是一种重要的工具，如果能够更好地应用，可以显著提高个人和团体的工作效率，实现更好的成果。
聚类分析方法及其应用条件研究
聚类分析方法及其应用条件研究聚类分析是一种数据分析方法，用于将数据分成不同的类别或群组。
通过聚类，我们可以发现数据的内在结构，揭示出数据之间的相似性和差异性。
聚类分析在各种领域都有广泛的应用，例如市场分割、医学诊断、社交网络分析等。
本文将介绍聚类分析的基本原理、常用方法和应用条件。
一、聚类分析的原理聚类分析的基本原理是将数据点划分为互相间相似度高的聚类。
相似度通常通过计算数据点之间的距离或相似性指标来确定。
常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
聚类过程中，通过迭代计算和调整聚类中心，使同一聚类中的数据点相似度最大化，不同聚类之间的相似度最小化。
二、常用的聚类分析方法1. 划分聚类法（Partitioning Clustering）：该方法将数据划分为多个互不重叠的聚类。
常见的划分聚类方法有k-means和k-medoids算法。
k-means算法通过指定聚类中心数量来划分数据，通过最小化总体平方误差来优化聚类结果。
k-medoids算法是一种基于对象之间的相似度测量的划分聚类方法，它选择一些具有代表性的对象作为聚类的中心点。
2. 层次聚类法（Hierarchical Clustering）：该方法将数据逐步划分为层次结构。
层次聚类分为自底向上的聚合聚类和自顶向下的分裂聚类。
自底向上的聚合聚类从每个数据点开始，逐步合并最相似的聚类，形成一个聚类层次结构。
自顶向下的分裂聚类从一个包含所有数据点的聚类开始，逐步分裂聚类，形成一个聚类层次结构。
3. 密度聚类法（Density Clustering）：该方法根据数据点的密度来划分聚类。
密度聚类方法不受聚类数目的限制，可以发现任意形状和大小的聚类。
常见的密度聚类方法有DBSCAN和OPTICS算法。
DBSCAN算法通过将数据点定义为核心点、边界点和噪音点，并基于核心点的密度连接来划分聚类。
OPTICS算法是DBSCAN算法的一种扩展，通过构建一个表示数据点密度变化的有序列表，可以探索不同密度和可变形状的聚类。
聚类分析在中药研究中的运用PPT课件
数据：
中药的组成成分
方法：
根据组成成分分析 中药间的相似度，
进行聚类
结果：分析聚类结果 是否符合中药的性、 味、归、经及功效， 找出不同性、味、归、 经及功效下的主要成 分，分析中药的传统 分类是否有着分子基
础
例：
原子吸收分光光度法检测了丹参、枸杞子等共11种中药中钾、钙、 镁、铁、锰、铜、锌和铬元素的含量；
1
……
药n
0
0
……
功能k-1 0 0 1 1 1
功能k 1 0 0 1 1
14
关联性度量
例子2：中药相似性 每一味中药都包含很多成分，通过关联度计算中 药成分组成方面的相似性；
单味药
成分1
成分2
……
药1
1
1
……
药2
1
0
……
药3
1
0
……
……
0
1
……
药n
0
0
……
成分m-1 0 0 1 1 1
成分m 1 0 0 1 1
运用模糊分类方法研究药物金属元素与药物疗效的相关性。 发现药物中金属元素含量丰富，相关系数较大的药物，其药物疗效
相似性较大，揭示中药中微量元素与药物疗效密切相关。 该研究为中药的质量评价，聚类分析为研制新型的药物提供了有用
的科学数据
31
聚类分析在中药研发中的用例
方剂聚类
数据：方剂的组 成、功效或者主
每个方剂对应不同的中药组成，分别用0/1表示某种方剂 是否含有某味中药，通过关联度量来计算方剂之间在组 成的相似性；
方剂 1 2 3 …… n
中药1
中药2
……
0
聚类分析及其应用案例
聚类分析及其应用案例聚类分析是一种常见的数据分析方法，它能将一组数据根据相似性进行分组。
通过聚类分析，我们可以发现数据集中的隐藏模式、结构和关系，从而为决策提供有力支持。
本文将介绍聚类分析的基本原理，并通过一个应用案例来说明其在实际问题中的应用。
一、聚类分析的基本原理聚类分析的目标是将数据集中的对象（如样本、观测值）分成不同的组，使得组内的对象相似度较高，而组间的对象相似度较低。
聚类分析的基本原理有两种方法：基于原型的聚类和基于密度的聚类。
1. 基于原型的聚类基于原型的聚类方法假设数据集中的每个组都有一个原型，这个原型可以是一个样本或一个向量。
常见的基于原型的聚类方法有K均值聚类和K中心点聚类。
K均值聚类是一种常用的聚类方法，它将数据集中的对象分成K个组，每个组都有一个中心点，使得组内对象到中心点的距离最小。
K均值聚类的过程包括初始化K个中心点、计算每个对象与中心点的距离、更新中心点的位置，直到达到收敛条件。
K中心点聚类是K均值聚类的变种，它将中心点定义为每个组中对象到其他组的最小距离。
K中心点聚类的优点是对异常值不敏感，但计算复杂度较高。
2. 基于密度的聚类基于密度的聚类方法通过计算对象之间的密度来确定聚类结果。
常见的基于密度的聚类方法有DBSCAN和OPTICS。
DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，它通过定义一个对象的邻域半径和最小邻居数来确定核心点、边界点和噪声点。
DBSCAN的聚类结果不受数据集中对象的顺序影响，并且能够发现任意形状的聚类。
OPTICS是DBSCAN的改进算法，它通过计算对象之间的可达距离来确定聚类结果。
OPTICS能够发现不同密度的聚类，并且不需要预先指定邻域半径和最小邻居数。
二、聚类分析的应用案例聚类分析在实际问题中有广泛的应用，例如市场细分、社交网络分析和生物信息学等领域。
以下是一个以市场细分为例的应用案例。
假设某公司想要将其客户分成不同的市场细分，以便更好地进行定向营销。
聚类分析在数据分析中的应用
聚类分析在数据分析中的应用数据分析是当今信息时代的重要领域，而聚类分析作为一种常用的数据分析方法，在不同领域中都有广泛的应用。
它可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和模式，以便做出准确的预测和决策。
本文将探讨聚类分析在数据分析中的应用，并以实际案例加以说明。
一、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，它通过将样本划分为若干个互不重叠的子集（即簇），使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。
聚类分析的基本原理包括以下几个步骤：1. 选择适当的相似性度量：聚类分析需要度量样本之间的相似性或距离，常用的度量包括欧氏距离、余弦相似度等。
2. 选择合适的聚类算法：常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
不同的算法适用于不同的数据类型和分析需求。
3. 设定合适的聚类数量：聚类分析需要事先确定聚类的数量，这需要结合实际情况和领域知识进行综合判断。
4. 进行聚类分析并评估结果：根据选定的聚类算法和参数，对样本进行聚类分析，并选取合适的评估指标来评估聚类的结果。
二、聚类分析在市场细分中的应用市场细分是营销领域中的重要应用之一，它将市场划分为不同的细分市场，便于企业更好地了解和满足不同消费者的需求。
聚类分析可以帮助企业实现市场细分，并进行精准营销。
以某电商平台为例，该平台在市场竞争中需要进行市场细分，以便更好地满足消费者的购物需求。
首先，根据用户的购物记录和行为数据，计算用户之间的相似性。
然后，使用聚类分析方法将用户划分为不同的群体。
最后，根据不同群体的特征，进行差异化营销策略的制定，提高营销效果和用户满意度。
三、聚类分析在医疗诊断中的应用聚类分析在医疗领域中的应用十分广泛，其中一项重要的应用是辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
医疗数据中蕴含着大量的信息，通过聚类分析可以挖掘出潜在的疾病模式和治疗方案。
例如，在肺癌诊断中，医生可以利用聚类分析将患者根据病理数据和基因信息划分为不同的亚型。
谱系分析原理的应用实例
谱系分析原理的应用实例1. 谱系分析的基本原理谱系分析是一种通过对DNA序列进行分析，了解物种之间的亲缘关系的方法。
该方法基于遗传学原理，通过比较DNA序列的相似性和差异性，可以推测不同物种之间的进化关系。
谱系分析的基本原理包括以下几个方面：•DNA测序：通过测定物种的DNA序列，获得数字化的DNA信息。
•距离计算：根据不同物种之间的DNA序列差异，计算它们之间的距离，衡量它们的相似性。
•构建进化树：根据物种之间的距离矩阵，使用进化模型，构建物种之间的进化树结构。
•评估进化关系：根据进化树结构，评估不同物种之间的进化关系，包括血缘关系和进化历史。
2. 谱系分析在物种分类中的应用谱系分析在物种分类中有广泛的应用。
通过谱系分析，可以确定不同物种之间的亲缘关系，并进一步了解它们的进化历程。
以下是一些谱系分析在物种分类中的应用实例：2.1. 界的划分谱系分析可以帮助科学家确定不同物种之间的界的划分。
通过比较不同物种的DNA序列，可以确定它们之间的差异程度。
基于这些差异程度，可以将不同物种分为不同的界，从而更好地理解物种之间的进化关系。
2.2. 种的划分谱系分析可以帮助科学家确定不同物种之间的种的划分。
通过比较不同物种的DNA序列，可以确定它们之间的相似性和差异性。
基于这些相似性和差异性，可以将不同物种分为不同的种，从而更好地进行物种分类。
2.3. 系的划分谱系分析可以帮助科学家确定不同物种之间的系的划分。
系是物种分类中的一个更低级别的分类单位，它表示同一个种内的不同亚种或种群之间的进化关系。
通过比较同一个种内不同个体的DNA序列，可以确定它们之间的亲缘关系，从而更好地划分系。
3. 谱系分析在生物系统学研究中的应用谱系分析在生物系统学研究中也有广泛的应用。
生物系统学研究是研究物种分类、亲缘关系和进化历程的科学领域。
以下是一些谱系分析在生物系统学研究中的应用实例：3.1. 进化关系研究谱系分析可以帮助科学家研究不同物种之间的进化关系。
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（东 北农 业 大 学 理 学院 ， 哈尔 滨 １０ ３ ５ ０ ０）
摘
要 ：采用聚类分析法 ，以李花粉纹饰作为主要指标 ，对黑龙江地 区主要栽培的 ３ 个李品种进行 了聚类分 １
析研 究。采 用因子分析法 ，从 李花粉 的 １ ６个主要观测指标中选择 了赤道轴平均值等６个指标作为聚类分析的主要
ｍ ｅ ｈ ｄ． ｔ ｌｍ ｏ ｌ ｓａ ｍ ａｎ ｉｄ ｘ． ａｎ ｉｄｉｅｓｓ ｃ ｓ ｍ ｅ ｎ ｅ ａ ｏ ａｕ ｓ ｃ ｏ ｅ ｒ ｍ ｔ ｏ ｗｉ ｐｕ ｐ ｌ ｈ ｅｎ ａ ｉ ｎ ｅ ６ ｍ ｉ ｎ ｃ ｕ ｈ ａ ａ ｑｕ ｔ ｒｖ ｌｅ ｗａ ｈ ｓ ｎ ｆＯ １ ｂ ｅ ｖ ｄ ｉｄｃ ｓ ｂ ｓｎ ａ ｔ ｎ ｙ ｉ．Ｔｈ ｉ ｖ ｒ ｃ ｏ ｔｉ ｕｉ ａ ｅ ａ ｃ ｕ ｕａ ｉｅｄ ｍ ｏｒ ｏ ｓ ｒ ｅ ｎ ｉｅ ｙ ｕ ｉｇ ｆ ｃｏｒａ ａｌｓｓ ６ ｅｒ ａ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒｂ ｔ ａｎ ｏｎ ｒ ｔ ｓ ｈ ｓ ａ ｃ ｍ ｌｔ ｖ ｅ ｔ ａ ０ ．Ｔｈ ｎ ｕ ｅｄ Ｗ ａ ｄ ｍ ｅ ｈ ｄ ａｎ ｎ ｏ ｓ ｉ ｌｓｅｒ ｇ ｍｅ ｈ ｄ，ｉ ｇ ｔ４ ｓ ｔ ｆｐｕ ｂ ｅｅ ｓ ｈ ｎ９ ％ ｅ ｓ ｒ ｔ ｏ ｄ Ｍｉ ｋ ｖ ｋ ｕ ｔ ｉ ｔ ｏ ｃ ｎ ｔ ｏ ｏｒ ｏ ｌｍ ｒ ｄ ．Ｂｙ ｓ
第 ４ 卷 第 ５期 ２ ２ １年 ５ ０１ 月
东
北农Leabharlann 业大学学
报
４（：２７ ２５ ７ ～ ６ ）
Ｍ ２ ｌ ０１
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＮｏｔｅ ｓ ｒｃ ｌｕａ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｒｈ ａｔ ｏ Ａｇ ｉｕｔｒ ｌ ｖ ｒｉ Ｕｎ ｙ
聚 类 分 析 在 李 品种 谱 系 分 析 中的应 用
关键词 ：李品种 ；李花粉 ；聚类分析
中 图分 类 号 ：￥ ０ ＿ ６ ２３ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ — ３ ９ ２ ｌ ）５ ０ ７ — ５ ０ ５ ９ ６ （ ０ １０ — ０ ２ ０
Ｃｌｓｅ ｎ ｌｓｓｕ ｅ ｌｍ ａ ｅ ｔ ｇ ｅ ｅ ｒｈＪ ＯＹｎ， ＥＨ ｉｇ ｏｅｅｏ ｕ ｔ ｒ ａｙ ｉ ｓ ｄ ｉ ｐｕ ｐ ｒｎａ ｅ ｒｓ ａ ｃ ／ｉ ａｇＧ ｕｎ（ ｌｇ ｆ ａ ｎ Ａ ｌ Ｃｌ
ｒ ａ ｏ ａｂｅ． ｅ ｓ ｎ ｌ
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｌｍ ｒｅ ； ｌｍ ｏｌｎ ｃｕ ｔ ｒ ｎ ｌｓｓ ｙ ｗ ｒ ｓ ｐｕ ｂｅ ｄ ｐｕ ｐ ｌ ； ｌｓｅ ａｙ ｉ ｅ ａ
我 国是李属 植物重 要 的起 源 中心 ， 目前 南北各
传 统 的分析方 法多 为定性 分析 ，对 于李 品种大 量 的观 测指标 ，要 对其 实现具 体 的定量 分类是 十分 困难 的 ，而 聚 类 分 析 则 可 以解 决这 一 问题 。首 先 通过 因子分 析来计 算各 指标 之间 的相关 系数 ，从
省 区均有种 植 。但 目前 我 国李 生产 中存 在 的主要 问 题是 栽植零 星 ，长期 沿用 实生 和分株 繁殖 ，品种较 为落后 ，忽视 了地 方 良种 的发 掘 、选育 推广 与品种
更新 。为改变 现状 ，近些 年我 国从 国外 引进 了欧亚
而选择 代 表性 较 强 的观 测指 标 作 为聚 类依 据 ［ ６ １ ，通
Ｓ ｉｎ ｅ ， ｏｔｅ ｓ ｇｉ ｌ ｒｌ ｎ ｅｓ ｙ Ｈ ｒｉ １ ０ ３ ， ｈｎ ） ｃ ｃ ｓ Ｎ ｒ ａ ｔＡ ｒ ｕ ｕａ Ｕ ｉ ｒｉ， ａｂｎ ０ ０ Ｃ ｉ ｅ ｈ ｃｔ ｖ ｔ ５ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ １ ｌｍ ｒｅ ｓ ｗｈｃ ａｎｅ ｎ ｅｌｎ ｊ ｎ ｒ ｎ ｌ ｉｅ ｙ ｃｕ ｔｒａ ａｙ ｉ ｓ ｒ ｃ ：３ ｐｕ ｂｅ ｄ ｉｈ ｐ ｉｔｄ ｉ Ｈ ｉ ｇｉ ｇ ｗｅｅ ａ ａｙ ｓ ｄ ｂ ｌｓｅ ｎ ｌ ｓ ｏ ａ ｓ ｓ
指 标 ，其 方 差 贡 献 率达 到 了９ ％以上 。 然后 采 用 Ｗａｄ ０ ｒ 法和 Ｍｉ ｏｓｉ 法进 行 聚 类 ，最终 得 到 了部 分 品种 亲本 的 ４ ｎ ｖｋ 算 ｋ 个 分 类 结果 。通 过 对 结 果 的 分析 ， 可 以 实现 对 李 品种 谱 系 的深 入 研 究 和 讨 论 。 该 结 果表 明 ，聚 类 分析 对 于 作物 亲 本 的研 究是 有 效 的 ，其 结 果是 合 理 的 。
系和北美 系李 子品种 ，在推 广 国外 品种 的 同时 ，我
国又开发 了国内的优 秀李种 ，如今 在黑龙 江省 范围
过特定的算法来计算各因素间的距离 ，再选择特定
的类 的计算 方法 来计算 因 素与类 、类 与类之 间 的距 离 ，从 而将 距离 最接 近的 因素归 为一类 。使 用聚类
分析方 法 ，可 以简单 的处理 大量冗 长 的数据 ，实现
内主要种植 的李 种就有 三十余 种 。为了更 好的推 进
ａ ａｌｓｓｎ ｈ ｅ ｕｔ ｗ ｅ ｃ ｕｄ ｉ ｐｅ ｅ ｔｔ ｅ ｓｕ ｄ ｄｉｃ ｓ ｉ ｆｐ ｕ ｐ ｒ ｔ ｇｅ ｎ ｙ ｉｉｇ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｓ， ｏ ｌ ｍ ｌｍ ｎ ｈ ｔ ｄｙ ａｎ ｓ ｕ ｓｏｎ ｏ ｌ ｍ ａ ｅｎａ ．Ｔｈ ｅ ｕｔ ｅ ｒｓ ｌ ｓ ｓ ｇ ｅ ｔ ｄ ｔ ａ ｔｉ ａ ｉ ｏｒｒ ｓ ｒ ｈｎ ｎ ｐ ｒ ｎ ｓ ｏ ｒ ｐ ｏ ｕ ｅ ｃｕ ｔ ｒａ ａｌｓｓ ｕ ｇ ｓ ｅ ｈ ｔｉ ｓ ｖ ｌ ｆ ｅ ｅａ ｃ ｉｇ ｏ ａ ｅ ｔ ｆｃ ｏ ｓ ｔ ｓ ｌｓ ｅ ｎ ｙ ｉ，ａｎ ｈ ｅ ｕｔｉ ｄ ｄ ｔｅ ｒｓ ｌ ｓ