[发明专利]一种基于谱系聚类的古生物谱系演化分析方法

摘要

本发明公开了一种基于简约聚类的古生物谱系演化分析方法，为了融入更多演化分析的先验知识以及更加合理地处理演化分析中的不适用特征状态，简约聚类(Parsimonious Clustering，ParsiCluster)包括谱系树的构建和简约树的搜索，通过融合不对称二元关系和特征空间的层次结构，提出了谱系聚类的方法推断物种之间的演化关系，进而构建谱系树；在简约原则的基础上采用一种启发式优化算法—模拟退火算法进行简约树的选择。本发明相较于最大简约法等传统谱系分析方法能够解决不适用特征状态的造成的数据的不确定性问题，提高了古生物谱系分析的准确率和稳定性。

主权项

1.一种基于简约聚类的古生物谱系演化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立古生物的特征层次关系模型，并指定特征的演变序列，根据特征演变序列的极向将物种的形态学数据矩阵中的每一维特征状态分为衍征和祖征；步骤二：根据物种的衍征状态的数目计算物种之间的共近裔指数，选择具有最大近裔指数的物种对生成内节点，计算所述的内节点的特征向量并计算该内节点进化后的谱系树与树长；步骤三：将内节点的特征向量并加入形态学数据矩阵内，并删除该数据矩阵内中所述的内节点的直接后裔的特征向量，当特征层次模型中只有一个物种，则输出谱系树及其树长，若并非只剩一个物种则转到步骤二；步骤四：采用模拟退火算法搜索谱系树，得到简约树。