粗糙集聚类分析与主成分分析法对双等位基因频率的分析与比较
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体 １ ６个 多 态 性 位 点进 行 分 析 ， 发 现 １ 共 ８种 单 体 群 中的 １ 种 ， 据 各 单 体 群 在 不 同人 群 的 分 布 ， 到 １ ２ 依 得 ３个 人 群 的 １ ２种 单 体
群 的 双 等 位基 因频 率 ＿ ， 表 １ ５见 ］ ．
１ ２ 研 究 方 法 ．
观 测 变 量 内部 的相 互 关 系 来 整 理 信 息 ， 测 量 变 量 加 以适 当 的 正交 变换 依次 找 出 相 互 关 联 性 高 的 变 量 组 ， 现 观 测 数 据 向 低 将 实 维 的压 缩 ， 得 数据 的构 造 容 易解 释 ， 要用 少数 几 个 新 变 量 （ 主 成 分 ） 可 以 大 致 反 映 出 所 研 究 的 对 象 ． 主 成 分 分 析 方 使 只 即 就 而 法 用 于 分 类 ， 是 从 各指 标 的 内在 关 系 中 ， 就 提取 出 能够 反 映 原 多 指 标 所包 含 信 息 的 较 少 的综 合 指 标 ， 得 到 原 来 指 标 的 第 一 、 即 第 ２或 第 ３主 成 分 ， 而 利 用 主 成 分 （ 维 主成 分 或 三 维 主 成 分 ） 样 品 进 行 分 类 ， 们 可 以取 第 一 、 ２主 成 分 分 别 作 为 横 纵 进 二 对 我 第 坐 标 作 各 样 品 点 的 散 点 图 ， 分 别 以第 一 、 ２第 ３主 成分 为 坐 标 轴 在 空 间 直 角 坐 标 系 作 散 点 图 ， 图上 观 察 各 点 的集 聚 或 第 、 在
１ 材 料 与 方 法
１ １ 资 料 来 源 ．
在 一 个 东北 地 区 Ｙ 染 色 体 遗 传 学 研 究 中 ， 采集 了 中 国 东 北 地 区 的汉 族 、 鲜 族 、 翰 尔 族 、 温 克 族 、 古 族 、 伦 春 族 、 朝 达 鄂 蒙 鄂 赫 哲 族 和 西北 地 区 的汉 族 、 伯 族 、 吾 尔 族 、 萨克 族及 朝鲜 半 岛 的 朝 鲜 族 和 日本 人 群 １ 锡 维 哈 ３个 人 群 共 ４ ４名 男 性 个 体 Ｙ 染 色 ５
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第 ３ ５卷
第 １期
２０ ０ ７年 ２月
河 南师 范 大 学 学报 （ 自然科 学版 ） Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ Ｈｅ ａ ｒ ｉｅｓｔ （ ｔｒ ｌ ｃｅ ｃ ） ｏ ｒ ａ ｎ ｎ Ｎｏ ｍａｌＵｎ ｖ ｒｉ ｏ ｙ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ Ｓ
１２ １ 主 成 分 分 析 ．． 设 有 个 样 品或 对 象 ， 个 样 品 （ 象 ） ｍ ＞ ３ 指 标 （ Ｘ …Ｘ ． × ， 示 第 ｉ 样 品 （ 象 ） 第 ｔ 特 征值 ． 每 对 有 个 Ｘ， ， ）用 表 个 对 的 个 现 欲通 过 这 ｍ 个 指 标 所 含 有 的信 息 来 对 各 样 品 （ 象 ） 分 类 分 析 ， 析 各 样 品 （ 象 ） 间 的 关 系 ． 成 分 分 析 方 法 对 作 分 对 之 主 是 从
Ｖ＿Ｚ ５ Ｎ ｏ ０ ．３ ．１
Ｆｅ ． ００７ ｂ２
文章 编 号 ： ０ ０ ３ ７ ２ ０ ） １ １ ０ ５ １ ０ —２ ６ （ ０ ７ ０ —０ ７ —０
粗 糙集聚 类分析 成分分 与主 析法对双 基因 率的 与比 等位 频 分析 较
庞 振 凌 ， 瑞 卿 ， 发 虎 杜 庞
但 这种 分 析 方 法 又 有 可 能 丢 失 信 息 ， 始 数 据 直 接 的生 物 学 意 义 和 特 点 被 淡 化 模 糊 了 ， 类 结 果 存 在 一 定 偏 差 ． 原 分 聚类 分 析 充
分 利 用 原 始 数 据 信 息 ， 它 不加 区别 地 分 析 全 部 指 标 ， 法 排 除 “ 音 ” 干扰 或 多余 指 标 的 存 在 增加 了 复 杂 性 和 计 算 量． 但 无 噪 的 粗 糙 集 理 论 是 一 门研 究 和 处 理 不 精 确性 的新 兴学 科 ＿ ． 无 需 提 供 处 理 问题 的 数 据 集 合 之 外 的任 何 先 验 知 识 ， 也 是 它 ３它 ］ 这 与 模 糊 数 学 理 论 最 主 要 的 区 别 ． 提 供 了 严 格 的 数 学 理 论 方 法 Ｈ ， 可 以 滤 虚 假 信 息 ， 少 无 关 指 标 的影 响 ， 服 了 聚 类 分 析 它 ］既 减 克 无法排除“ 噪音 ” 干 扰 ， 可 以对 必 要 形 性 状 或 指 标 进 行 综 合 分 析 ， 出 初 步 分 类 的结 果 ， 服 了 主 成 分 分 析 的 不 足． 文 正 的 又 得 克 本 是 应 用 上 述 ３种 方 法 对 中 国 东北 地 区 的汉 族 、 鲜 族 等 １ 个 人 群 进 行 分 类 结 果 的分 析 说 明这 个 问题 ． 朝 ３
（ 南南阳师范学院 生物系 ， 南 南 阳 ４３６） 河 河 ７０ １
摘 要 ： 运用主成分分析、 聚类分析和粗糙集理论， 依据 Ｙ染色体的 １ 种单体型的双等位基因频率数据， ２ 对
东 北 地 区 １ 种 民族 人 群 进 行 分 类 ． 类 方法 包 括 ３ 方法 各 自分 类 、 糙 集 与 聚 类 分 析 结 合 分 类 的 ４种 方 法 ． 类 ３ 分 种 粗 分 结 果 的共 同点 是 ： 日本 人 群 、 疆 的 汉族 、 萨 克 族 各 自分 为 一类 ； 北 地 区 的汉 族 （ Ｈａ ） 新 疆 的 汉 族 （ ｎ 新 哈 东 Ｍ ｎ 与 Ｘ Ｈａ ） 不 在 一 类 ； 北 地 区 的汉 族 与 其 邻 近 的 民 族 （ ： 古 族 ） 离 较 近 ， 新 疆 的 汉 族 与 维 吾 尔 族 距 离 相 对 较 近 ． 分 类 东 如 蒙 距 而 从 结 果 的 不 同 点 来 看 ， 识 到 ３ 方 法 的各 自不 足 ， 时 获 得 一 个 重 要 启 示 ： 糙 集 理 论 与 聚类 分 析 法 相 结 合 是 一 种 非 认 种 同 粗
常有意义的方法．
关键 词 ： 主成分分析 ； 聚类分析 ； 粗糙集理论 ； 因频率 基
中 图分 类 号 ： ３１ பைடு நூலகம்１
文献 标识 码 ： Ａ
主 成分 分 析 与 聚类 分 析是 两 种 基 本 的处 理 复 杂 数 据 集 的 数 值 分 类 技 术 ． 目前 这 两 种 统 计 技 术 已愈 来 愈 多 地 应 用 于 生 物 学、 医学 研 究 中 ， 多 元 数 据 集 中提 炼 出 有 价 值 的 信 息 ， 为 生 物 学 、 学 重 要 的 分 析 工 具 ＿ ］ 从 分 类 过 程 来 看 ， 成 分 分 析 从 成 医 １． 主 能从 多 指标 的数 据 中提 取 特 征 指 标 ， 简化 数 据 ， 较 少 的综 合 指 标 来 解 释 初 始 较 多 指 标 所 反 映 的事 物 特 征 使 分 析 得 以 简 化 ， 用
群 的 双 等 位基 因频 率 ＿ ， 表 １ ５见 ］ ．
１ ２ 研 究 方 法 ．
观 测 变 量 内部 的相 互 关 系 来 整 理 信 息 ， 测 量 变 量 加 以适 当 的 正交 变换 依次 找 出 相 互 关 联 性 高 的 变 量 组 ， 现 观 测 数 据 向 低 将 实 维 的压 缩 ， 得 数据 的构 造 容 易解 释 ， 要用 少数 几 个 新 变 量 （ 主 成 分 ） 可 以 大 致 反 映 出 所 研 究 的 对 象 ． 主 成 分 分 析 方 使 只 即 就 而 法 用 于 分 类 ， 是 从 各指 标 的 内在 关 系 中 ， 就 提取 出 能够 反 映 原 多 指 标 所包 含 信 息 的 较 少 的综 合 指 标 ， 得 到 原 来 指 标 的 第 一 、 即 第 ２或 第 ３主 成 分 ， 而 利 用 主 成 分 （ 维 主成 分 或 三 维 主 成 分 ） 样 品 进 行 分 类 ， 们 可 以取 第 一 、 ２主 成 分 分 别 作 为 横 纵 进 二 对 我 第 坐 标 作 各 样 品 点 的 散 点 图 ， 分 别 以第 一 、 ２第 ３主 成分 为 坐 标 轴 在 空 间 直 角 坐 标 系 作 散 点 图 ， 图上 观 察 各 点 的集 聚 或 第 、 在
１ 材 料 与 方 法
１ １ 资 料 来 源 ．
在 一 个 东北 地 区 Ｙ 染 色 体 遗 传 学 研 究 中 ， 采集 了 中 国 东 北 地 区 的汉 族 、 鲜 族 、 翰 尔 族 、 温 克 族 、 古 族 、 伦 春 族 、 朝 达 鄂 蒙 鄂 赫 哲 族 和 西北 地 区 的汉 族 、 伯 族 、 吾 尔 族 、 萨克 族及 朝鲜 半 岛 的 朝 鲜 族 和 日本 人 群 １ 锡 维 哈 ３个 人 群 共 ４ ４名 男 性 个 体 Ｙ 染 色 ５
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第 ３ ５卷
第 １期
２０ ０ ７年 ２月
河 南师 范 大 学 学报 （ 自然科 学版 ） Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ Ｈｅ ａ ｒ ｉｅｓｔ （ ｔｒ ｌ ｃｅ ｃ ） ｏ ｒ ａ ｎ ｎ Ｎｏ ｍａｌＵｎ ｖ ｒｉ ｏ ｙ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ Ｓ
１２ １ 主 成 分 分 析 ．． 设 有 个 样 品或 对 象 ， 个 样 品 （ 象 ） ｍ ＞ ３ 指 标 （ Ｘ …Ｘ ． × ， 示 第 ｉ 样 品 （ 象 ） 第 ｔ 特 征值 ． 每 对 有 个 Ｘ， ， ）用 表 个 对 的 个 现 欲通 过 这 ｍ 个 指 标 所 含 有 的信 息 来 对 各 样 品 （ 象 ） 分 类 分 析 ， 析 各 样 品 （ 象 ） 间 的 关 系 ． 成 分 分 析 方 法 对 作 分 对 之 主 是 从
Ｖ＿Ｚ ５ Ｎ ｏ ０ ．３ ．１
Ｆｅ ． ００７ ｂ２
文章 编 号 ： ０ ０ ３ ７ ２ ０ ） １ １ ０ ５ １ ０ —２ ６ （ ０ ７ ０ —０ ７ —０
粗 糙集聚 类分析 成分分 与主 析法对双 基因 率的 与比 等位 频 分析 较
庞 振 凌 ， 瑞 卿 ， 发 虎 杜 庞
但 这种 分 析 方 法 又 有 可 能 丢 失 信 息 ， 始 数 据 直 接 的生 物 学 意 义 和 特 点 被 淡 化 模 糊 了 ， 类 结 果 存 在 一 定 偏 差 ． 原 分 聚类 分 析 充
分 利 用 原 始 数 据 信 息 ， 它 不加 区别 地 分 析 全 部 指 标 ， 法 排 除 “ 音 ” 干扰 或 多余 指 标 的 存 在 增加 了 复 杂 性 和 计 算 量． 但 无 噪 的 粗 糙 集 理 论 是 一 门研 究 和 处 理 不 精 确性 的新 兴学 科 ＿ ． 无 需 提 供 处 理 问题 的 数 据 集 合 之 外 的任 何 先 验 知 识 ， 也 是 它 ３它 ］ 这 与 模 糊 数 学 理 论 最 主 要 的 区 别 ． 提 供 了 严 格 的 数 学 理 论 方 法 Ｈ ， 可 以 滤 虚 假 信 息 ， 少 无 关 指 标 的影 响 ， 服 了 聚 类 分 析 它 ］既 减 克 无法排除“ 噪音 ” 干 扰 ， 可 以对 必 要 形 性 状 或 指 标 进 行 综 合 分 析 ， 出 初 步 分 类 的结 果 ， 服 了 主 成 分 分 析 的 不 足． 文 正 的 又 得 克 本 是 应 用 上 述 ３种 方 法 对 中 国 东北 地 区 的汉 族 、 鲜 族 等 １ 个 人 群 进 行 分 类 结 果 的分 析 说 明这 个 问题 ． 朝 ３
（ 南南阳师范学院 生物系 ， 南 南 阳 ４３６） 河 河 ７０ １
摘 要 ： 运用主成分分析、 聚类分析和粗糙集理论， 依据 Ｙ染色体的 １ 种单体型的双等位基因频率数据， ２ 对
东 北 地 区 １ 种 民族 人 群 进 行 分 类 ． 类 方法 包 括 ３ 方法 各 自分 类 、 糙 集 与 聚 类 分 析 结 合 分 类 的 ４种 方 法 ． 类 ３ 分 种 粗 分 结 果 的共 同点 是 ： 日本 人 群 、 疆 的 汉族 、 萨 克 族 各 自分 为 一类 ； 北 地 区 的汉 族 （ Ｈａ ） 新 疆 的 汉 族 （ ｎ 新 哈 东 Ｍ ｎ 与 Ｘ Ｈａ ） 不 在 一 类 ； 北 地 区 的汉 族 与 其 邻 近 的 民 族 （ ： 古 族 ） 离 较 近 ， 新 疆 的 汉 族 与 维 吾 尔 族 距 离 相 对 较 近 ． 分 类 东 如 蒙 距 而 从 结 果 的 不 同 点 来 看 ， 识 到 ３ 方 法 的各 自不 足 ， 时 获 得 一 个 重 要 启 示 ： 糙 集 理 论 与 聚类 分 析 法 相 结 合 是 一 种 非 认 种 同 粗
常有意义的方法．
关键 词 ： 主成分分析 ； 聚类分析 ； 粗糙集理论 ； 因频率 基
中 图分 类 号 ： ３１ பைடு நூலகம்１
文献 标识 码 ： Ａ
主 成分 分 析 与 聚类 分 析是 两 种 基 本 的处 理 复 杂 数 据 集 的 数 值 分 类 技 术 ． 目前 这 两 种 统 计 技 术 已愈 来 愈 多 地 应 用 于 生 物 学、 医学 研 究 中 ， 多 元 数 据 集 中提 炼 出 有 价 值 的 信 息 ， 为 生 物 学 、 学 重 要 的 分 析 工 具 ＿ ］ 从 分 类 过 程 来 看 ， 成 分 分 析 从 成 医 １． 主 能从 多 指标 的数 据 中提 取 特 征 指 标 ， 简化 数 据 ， 较 少 的综 合 指 标 来 解 释 初 始 较 多 指 标 所 反 映 的事 物 特 征 使 分 析 得 以 简 化 ， 用
