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基于t-SNE法对寒地水稻种质资源品质的分类研究
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作者 翟立楠 李卓然 +4 位作者 王永琪 刘松欣 王英杰 李红宇 郑桂萍 《种子》 北大核心 2024年第11期78-85,共8页
为探究数据降维后可视化呈现并进行图像分割聚类的方法,本研究利用160份粳稻种质资源的品质指标,引入t-SNE算法将11项品质指标转化为两个相互独立的成分并进行可视化呈现,进一步采用K-means聚类,将图像聚类分割为具有不同特征的三个簇,... 为探究数据降维后可视化呈现并进行图像分割聚类的方法,本研究利用160份粳稻种质资源的品质指标,引入t-SNE算法将11项品质指标转化为两个相互独立的成分并进行可视化呈现,进一步采用K-means聚类,将图像聚类分割为具有不同特征的三个簇,分别利用非线性对数主成分分析,根据每个指标在主成分中平均贡献率进行排序,得到具有不同品质特征的三个类别。结果表明,160份寒地水稻种质资源被分成具有不同特征的簇0(62份资源)、簇1(47份资源)、簇2(51份资源),其中簇0强调蛋白质、直链淀粉等营养品质,簇1注重光泽、味道和香气等感官品质,而簇2更加突出糙米率、精米率和完整性等加工品质特征。本方法解决了聚类时数据维度过高、信息冗余等问题,并较完整地保留了高维数据的分布特征,而非线性对数主成分分析又可以进一步明晰每一类的特征。 展开更多
关键词 寒地水稻 种质资源 品质分类 t-SNE法 K-MEANS聚类
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