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1)  AFLP cluster analysis
AFLP聚类分析
2)  AFLP
AFLP分析
1.
Construction of AFLP Analysis System in Gastrodia elata;
天麻AFLP分析技术体系的建立
2.
Identification of physiological races and AFLP analysis in F_1 generation of sexual hybridization between isolates of Setosphaeria turcica;
玉米大斑病菌有性杂交F_1代菌株的生理小种鉴定和AFLP分析
3.
AFLP ANALYSIS OF GENETIC BACKGROUND OF NEW MULBERRY VARIETY XIANGHAISANG No1;
向海桑1号遗传背景的AFLP分析
3)  AFLP analysis
AFLP分析
1.
AFLP analysis on the genetic diversity of some chrysanthemum species;
部分菊花品种遗传多样性的AFLP分析
2.
A simple and effective DNA extraction method for AFLP analysis in citrus;
一种快速高效适于柑桔AFLP分析的DNA提取方法
3.
AFLP analysis of genetic diversity of Apis cerana Fabricius distributed in different geographic areas in China;
中国境内不同地理型东方蜜蜂遗传多样性的AFLP分析
4)  cDNA-AFLP analysis
cDNA-AFLP分析
1.
Clear bands high polymorphisms have been got with identification ot total RNA by cDNA-AFLP analysis,which established one foundation of tomato breeding.
通过cDNA-AFLP分析方法的检测,得到了一组条带清晰和多态性丰富的图谱。
5)  AFLP analysis
AFLP指纹分析
6)  AFLP analysis system
AFLP分析体系
补充资料:聚类分析
      研究变量群分类的统计技术。又称 R型聚类分析。社会研究中,一个概念往往要通过一组指标(或变量)来测量。例如,研究婚姻中的择偶标准问题,往往通过一系列的问题或变量,如年龄、文化、专业、爱好、性情、身高、人品、气质、家庭背景等等,来研究人们择偶中的价值观。这些变量不是互不相关的,有些甚至高度相关。因此,可通过聚类分析把众多变量聚合为若干类。聚类分析适合于各种层次的变量。根据聚类的准则不同,聚类分析可分作距离法和相关系数法。
  
  距离法  通过变量间的距离来度量聚类中的相似性。距离愈短,相似性愈佳,愈可合并为一类。在距离法中,变量被看作x 维空间的一个点,常用的欧氏距离是:
  
  
  
  式中dij为变量xi和变量xj的距离;xik为第k个个案在变量xi上的观测值;xjk为第k个个案在变量xj上的观测值;x为个案数。
  
  根据计算的距离dij,常采用谱系聚类法把变量间关系理顺成谱。它的基本思想是先把 P个变量各自看作一类,然后选择距离最小的合并为一新类;再计算新类和其他类的距离;再将距离最近的合并为新的一类,这样每次减少一类,直至所有变量成为一类为止。(见图)
  
  相关系数法  通过变量间的相关系数来度量聚类中的相似性。相关系数不限于定距变量的积矩相关系数 r。如果是定类变量,可采用&λ系数或τ系数。根据相关系数作谱系聚类时,与距离法不同,它首先将相关系数最大的合并为一类,然后再逐步合并,直至所有变量成为一类的谱系图。
  
  根据谱系聚类的结果,应划分为n类(或n组),一般用归类系数B来判断:
  
  
  
   B应大于 1。也有的社会学家推荐B≥1.30作为分组的准则。
  
  如果研究个案群的聚类,则称Q型聚类分析。这时只须把调查的x个个案,当作x个变量,分析方法与R型聚类分析完全相同。
  
  

参考书目
   张尧庭、方开泰:《多元统计分析引论》,科学出版社,北京,1980。
  

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参考词条