距离矩阵和近鄰結合法

距离矩阵和近鄰結合法之间的区别

距离矩阵 vs. 近鄰結合法

在数学中, 一个距离矩阵是一个包含一组点两两之间距离的矩阵（即二维数组）。因此给定N个欧几里得空间中的点，其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的N×N的对称矩阵。这些点两两之间点对的数量，N×(N-1)/2，也就是距离矩阵中独立元素的数量。距离矩阵和邻接矩阵概念相似，其区别在于后者仅包含元素（点）之间是否互相连通，并没有包含元素（点）之间的连通的成本或者距离。因此，距离矩阵可以看成是邻接矩阵的加权形式。举例来说，我们分析如下二维点a至f。在这里，我们把点所在像素之间的欧几里得度量作为距离度量。其距离矩阵为：距离矩阵的这些数据可以进一步被看成是图形表示的热度图（如下图所示），其中黑色代表距离为零，白色代表最大距离。在生物信息学中，距离矩阵用来表示与坐标系无关的蛋白质结构，还有序列空间中两个序列之间的距离。这些表示被用在结构比对，序列比对，还有在核磁共振，X射线和结晶学中确定蛋白质结构。有时候距离矩阵也被称作相似性矩阵。. 近鄰相接法（neighbor-joining method）是一種研究DNA而建立親緣關係的方法，在計算生物學、生物信息學、系統生物學、演化生物學與系統發生學中時常使用。在1987年由和根井正利建立該方法。該方法，後來也應用在電腦演算法之中。該法依賴距離矩陣資料，由序列建立支序圖或親緣關係圖的方法。先由序列算出每一對細菌間的演化距離，將所有的演化距離資料整理成一個距離矩陣，再利用距離矩陣的資料畫出樹型。.

之间距离矩阵和近鄰結合法相似

距离矩阵和近鄰結合法有（在联盟百科）0共同点。

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什么距离矩阵和近鄰結合法的共同点。
什么是距离矩阵和近鄰結合法之间的相似性