Oupptäckta relationer i en datauppsättning kan förvirra analyser, särskilt de som antar data oberoende. Sådana problem uppstår när tecken som används för fylogenetiska analyser inte är oberoende av varandra. Ett huvudantagande av fylogenetiska inferensmetoder såsom maximal sannolikhet och parsimoni är att varje karaktär fungerar som en oberoende hypotes om evolution. När detta antagande överträds kanske den resulterande fylogen inte återspeglar den verkliga evolutionära historien. Därför är det absolut nödvändigt att karaktär icke-oberoende identifieras före fylogenetiska analyser. För att identifiera beroenden mellan fylogenetiska tecken, tillämpade vi tre data mining tekniker: 1) Bayesian nätverk, 2) beslut träd induktion, och 3) regel induktion från beläggningar. Vi diskuterar kortfattat de viktigaste idéerna bakom varje strategi, visar hur varje teknik utför på en liten provdatauppsättning, och tillämpar varje metod på en befintlig fylogenetisk datauppsättning. Vi diskuterar intressantheten av resultaten av varje metod, och visar att även om varje metod har sina egna styrkor och svagheter, regel induktion från beläggningar presenterar den mest användbara lösningen för att bestämma beroenden bland fylogenetiska data vid denna tid.
I REF undersökte författarna tre data mining tekniker för att ta itu med den fylogenetiska karaktären non-oberoende problem: 1) Bayesian nätverk, 2) beslut träd induktion, och 3) regel induktion från beläggningar.
Identifying Character Non-Independence in Phylogenetic Data Using Data Mining Techniques
{'venue': 'APBC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}