Espectros de evidencia taxonómica en bases de datos

La Taxonomía Numérica permite agrupar, a través de métodos numéricos llamados análisis de clusters, unidades taxonómicas operacionales (OTUs) en taxa (grupos de taxones u OTUs). Los clusters constituyen familias mediante un análisis estructural basado en su característica fenotípica, en grado de sim...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Perichinsky, Gregorio, Jiménez Rey, Elizabeth Miriam, Grossi, María Delia
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 1998
Materias:
Ciencias Informáticas
Informática
taxonomía numérica
Computations on matrices
característica fenotípica
SOFTWARE ENGINEERING
Algorithms
matriz básica de datos
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24171
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La Taxonomía Numérica permite agrupar, a través de métodos numéricos llamados análisis de clusters, unidades taxonómicas operacionales (OTUs) en taxa (grupos de taxones u OTUs). Los clusters constituyen familias mediante un análisis estructural basado en su característica fenotípica, en grado de similitud, entre dos OTUs o grupos de OTUs para clasificar formando familias o clusters. Las OTUs toman valores de los dominios dinámicos de atributos que forman entidades y aplicando la semántica del modelo de datos de Bases de Datos Relacionales dinámicas se representan los objetos taxonómicos. Las familias de OTUs, que se asocian por su grado de similitud, se obtienen mediante la distancia Euclídea y la aplicación de técnicas de "vecinos próximos", lográndose la fuente de la evidencia taxonómica al cuantificar, a partir del coeficiente de similitud de semejanza para cada par de OTUs de la matriz básica de datos. Lo novedoso es el concepto de espectro de los estados de los caracteres de los pares de OTUs respecto al total, el espectro de familias, por el principio de superposición al procesar los espectros de los pares de OTUs y la obtención de invariantes (centroide, varianza y radio). Finalmente se logra un algoritmo más eficiente por un mejor tratamiento matricial.
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