大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科技树智能矩阵的问题，于是小编就整理了2个相关介绍科技树智能矩阵的解答，让我们一起看看吧。
- 离散数学：如何根据图求得邻接矩阵和，关联矩阵的集合，告树下方法谢谢啦？
- nj树的构建步骤？
离散数学：如何根据图求得邻接矩阵和，关联矩阵的集合，告树下方法谢谢啦？
顶点集合，边集合就是列举下顶点、边就是了，顶点集合是{v1,v2,v3,v4}，边集合是{e1,e2,e3,e4}。
nj树的构建步骤？
1.NJ树的构建步骤包括以下三个主要阶段。
具体来说，NJ树构建主要分为下面三个阶段：a.距离矩阵的计算，即根据序列间距离计算序列的相似程度，得到距离矩阵。
b.构建初始树，即基于初步的距离信息构建一棵初始树，一般采用UPGMA法。
c.按非严格相对关系修正初始树，即将初始树中的节点两两比较，选择相对关系最好的节点对合并。
重复此过程，直至合并至根节点，得到最终的NJ树。
3.NJ树是通过分析序列间距离和相对关系来确定进化关系的，因此可以用于研究不同物种之间的进化关系，甚至可以分析同一物种内部的不同种群之间的进化关系。
NJ树的构建步骤相对简单，特别是在计算速度方面优于其他进化树构建方法，因此得到了广泛的应用。
1.
建树前的准备 从NCBI数据库上批量下载序列用于MEGA画进化树 将所有目标基因序列或氨基酸序列保存在txt文本文件中(序列格式为FASTA) Multiple Sequence Alignment是构建分子演化树的关键步骤 用于构建演化树的序列必须是同源序列 MEGA7主界面
2.
开始建树 ⑴ 序列文件的导入 (可以通过Data导入数据也可以通过File导入数据) Align → Edit/Build Alignment → create a new alignment →Data→open →Retrieve sequences from File Sequence ⑵ 多序列比对 在比对之前需先选中要进行比对的序列(Shift) 选择muscle或者clustalw进行比对: clustalw 一般用于DNA ,muscle多
需要用tree-puzzle构建ML树但是方法不太会会的朋友,最小进化法)和NJ(Neighbor-Joining,邻接法)等。,最大似然法)以及贝叶斯(Bayesian)推断等方法。
你好，NJ树（Neighbor Joining Tree）是一种构建进化树的方法，步骤如下：
1.计算距离矩阵。将所有的序列进行两两比对，计算出它们之间的距离。这里的距离可以是Jukes-Cantor距离、Kimura距离、p-distance距离等。
2.计算Q矩阵。将距离矩阵转化为Q矩阵，其中Q(i,j)表示将序列i和序列j合并时的加权平均距离。Q(i,j) = (n-2)d(i,j)-∑d(k,i)-∑d(k,j)，其中n为序列总数，d(i,j)为序列i和序列j之间的距离，∑d(k,i)表示序列i与其他序列之间的距离之和，∑d(k,j)表示序列j与其他序列之间的距离之和。
3.选择最小的Q值。在Q矩阵中选择最小的Q值（记为Qmin），对应的序列i和序列j作为一对叶节点。
4.计算新节点。将序列i和序列j合并成一个新的节点k，计算k节点到其他节点的距离dk,kj和dk,ki。dk,kj = (1/2)d(i,j)+(1/(2(n-2)))∑d(i,k)-∑d(j,k)，dk,ki = d(i,j)-dk,kj。
5.重构距离矩阵。根据k节点的加权平均距离和序列i、j到k的距离，重构距离矩阵。新的距离矩阵中，序列i和序列j被合并成了一个节点k，其他节点到k的距离需要重新计算。
6.重复步骤2-5。重复以上步骤，直到只剩下两个节点为止，最终形成NJ树。
注意事项：
1.在计算距离矩阵时，需要选择合适的模型和参数，以减小计算误差。
2.在选择最小的Q值时，需要考虑到多个Q值相等的情况，此时可以随机选择一个Q值。
到此，以上就是小编对于科技树智能矩阵的问题就介绍到这了，希望介绍关于科技树智能矩阵的2点解答对大家有用。