• 该名STC代表最短三聚类。 我们提出了一个新的基于距离聚类方法，三聚类分析算法(STC)，重建phylogenies的。

    主要的想法是一个介绍自然定义的所谓的k-代表组成。 根据k-代表组，最短三胞胎是重建，作为建筑模块，为STC算法团聚序列对于树的重建O(n^2)的时间序列的n.

    模拟500,1000 5000序列数据集表明，STC提供更好的拓精确度比其他方法进行测试。

  • नाम एसटीसी के लिए खड़ा है, कम से कम त्रिक क्लस्टरिंग. हम प्रस्ताव एक नया दूरी आधारित clustering विधि, त्रिक क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म (एसटीसी) के पुनर्निर्माण के लिए, phylogenies.

    मुख्य विचार का परिचय है एक प्राकृतिक परिभाषा के तथाकथित कश्मीर-प्रतिनिधि सेट. के आधार पर कश्मीर-प्रतिनिधि सेट, कम से कम तीन या चार जुड़वाँ कर रहे हैं खंगाला और सेवा के रूप में इमारत ब्लॉकों के लिए एसटीसी के लिए एल्गोरिथ्म agglomerate के लिए दृश्यों के पेड़ के पुनर्निर्माण में हे(एन^2) समय के लिए एन दृश्यों.

    सिमुलेशन के साथ 500, 1000 और 5000 दृश्यों डेटा सेट दिखाने के लिए कि एसटीसी बेहतर topological सटीकता की तुलना में अन्य तरीकों का परीक्षण किया है ।

  • The name STC stands for Shortest Triplet Clustering. We propose a new distance-based clustering method, triplet clustering algorithm (STC), to reconstruct phylogenies.

    The main idea is the introduction of a natural definition of so-called k-representative sets. Based on k-representative sets, shortest triplets are reconstructed and serve as building blocks for the STC algorithm to agglomerate sequences for tree reconstruction in O(n^2) time for n sequences.

    Simulations with 500, 1000 and 5000 sequences data sets show that STC gives better topological accuracy than other methods tested.