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基于改进加权聚类算法的小麦种质推荐模型

文献类型： 中文期刊

作者： 苏楠 1 ; 司海平 1 ; 李若璞 1 ; 李艳玲 1 ; 方沩 2 ; 闫文敬 1 ;

作者机构： 1.河南农业大学信息与管理科学学院

2.中国农业科学院作物科学研究所

关键词： 小麦种质资源;灰色关联分析;聚类;GWK-means;推荐模型

期刊名称： 农业工程

ISSN： 2095-1795

年卷期： 2025 年 15 卷 009 期

页码： 20-26

摘要： 随着小麦种质资源数据不断增长,如何帮助育种专家高效、准确地获取小麦种质显得极为迫切.针对这一问题,提出基于聚类算法的小麦种质推荐模型,对小麦种质数据集进行K-means聚类,找出数据集的聚类中心;找到育种专家需求种质数据所属的聚类簇别,并用最近邻算法得出育种专家所需求小麦种质.考虑到小麦种质属性特征的不同贡献度,提出一种灰色加权K-means聚类算法(GWK-means).在通过欧氏距离计算小麦种质的相似度时,结合灰色关联分析确定小麦种质属性的权重,加大聚类不同簇间的距离,提高聚类算法的准确率和运行速度,为推荐模型提供有力支撑.在小麦种质数据集的试验结果表明,小麦种质推荐结果Top5和育种专家需求种质的平均准确度达到94%以上.

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