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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;司海平;李若璞;李艳玲;方沩;闫文敬

作者机构：

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 09 期

页码：

收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

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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