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On the uniqueness of the selection criterion in Neighbor-Joining

机译:邻居加入中选择准则的唯一性

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摘要

The Neighbor-Joining (NJ) method of Saitou and Nei is the most widely used distance based method in phylogenetic analysis. Central to the method is the selection criterion, the formula used to choose which pair of objects to amalgamate next. Here we analyze the NJ selection criterion using an axiomatic approach. We show that any selection criterion that is linear, permutation equivariant, statistically consistent and based solely on distance data will give the same trees as those created by NJ.
机译:Saitou和Nei的Neighbor-Joining(NJ)方法是在系统发育分析中使用最广泛的基于距离的方法。该方法的核心是选择标准,该选择标准用于选择接下来要合并的一对对象。在这里,我们使用公理方法分析NJ选择标准。我们证明,任何线性,置换等变,统计上一致且仅基于距离数据的选择标准都将提供与NJ创建的树相同的树。

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