แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

การประยุกต์ใช้ Cluster Analysis ในการแก้ปัญหาเกี่ยวกับการสร้าง Evolutionary Tree
Application of Cluster Analysis for Evolutionary Tree Construction

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
keyword: Evolutionary Tree Construction
; NP-Hard Problem
; Clustering Analysis
Abstract: Evolutionary tree construction is classified as an NP-hard problem since the size of problem will grow exponentially with the number of species and it cannot be solved exactly in polynomial time. Therefore, divide and conquer strategies are introduced in this work in order to reduce the complexity of this problem to polynomial time. One method that can be applied for dividing the size of this problem is clustering analysis. In this work, clustering analysis is used to classify all species into k subclusters. Tree configurations of each subcluster are calculated before regrouping these subclusters into one group. Finally an evolutionary tree of all species is obtained. The proposed algorithm for solving evolutionary tree is developed using MATLAB software. There are 2 main parts of the proposed algorithm. The first is the clustering algorithm. Pairwise distance, which is obtained from CLUSTAL X software, initial number of cluster (K), and maximum species of subcluster are input data of this algorithm. The clustering results, k subclusters, are then used to calculate branch length and grouped into closer groups in the regrouping step. In the case of group(s) containing too many subclusters, a recursive method is introduced in order to subdivide the large group to small subgroups. In addition, the order for regrouping each subgroup is obtained from the recursive method. The proposed algorithm is tested with 9 sets of sequences. Comparing the results of proposed algorithm with the results of Neighbor Joining method shows that the proposed algorithm provides longer evolutionary trees than the Neighbor Joining method by about 4 -12 percent. Even though an optimum solution is not obtained, the proposed algorithm can solve evolutionary tree problems with many species (for instance; 40 species) in polynomial time. Also, the complexity of this algorithm is O (n2).Therefore, it can be concluded that an optimum solution is traded off with the computation requirment for evolutionary tree construction.
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี
Address: กรุงเทพมหานคร (Bangkok)
Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th
Role: Supervisor
Created: 2546
Issued: 2005-09-19
Modified: 2006-05-09
ISBN: 9741383458
CallNumber: CHE1427
tha
©copyrights
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CHE1427.pdf 1.25 MB160 2025-03-18 12:18:41
2 CHE1427ab.pdf 50.51 KB55 2020-08-09 04:38:20
3 CHE1427ab.txt 2.33 KB58 2018-10-27 15:10:07
ใช้เวลา
0.043222 วินาที

จุฑากานต์ พรหมวิชิต
Title Contributor Type
Lect. Wiwat Ruenglertpanyakul
Title Creator Type and Date Create
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,933
รวม 2,933 คน

More info..
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.132
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.149