ProyectoED2 — WPGMAを用いた距離行列クラスタリング（推察）

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ProyectoED2 — WPGMAを用いた距離行列クラスタリング（推察）

ProyectoED2 — WPGMAを用いた距離行列クラスタリング（推察）

ProyectoED2は、WPGMA（Weighted Pair Group Method with Arithmetic mean）に関連するPythonスクリプト群を含む小規模プロジェクトです。距離行列の構築とクラスタリング処理を行うと推察され、系統樹作成や階層的クラスタリングの学習用実装として利用できます（約300字）。

https://github.com/kvinch/ProyectoED2

概要

ProyectoED2は、WPGMAに関連したPython実装を含むリポジトリで、距離行列の生成（ConstruirMatriz.py）とWPGMAアルゴリズム実装（WPGMA.py, “WPGMA copy.py”）が収められています。READMEは最小限の記述にとどまり、コミット数やファイル数も少ないことから学習目的や授業用プロジェクトであると推察されます。距離に基づく階層的クラスタリングの手法を理解するためのコードベースとして有用です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • WPGMAアルゴリズムのPython実装（推察）
  • 距離行列を構築するユーティリティスクリプトを含む
  • 小規模で学習・実験に向いた構成
  • コードのコピーがあり、実装のバリエーションや試行錯誤が見られる

技術的なポイント

リポジトリ名とファイル名から読み取れる技術要素は主に「距離行列の構築」と「WPGMAによる階層的クラスタリング」です。WPGMAは、各クラスタ間の距離を重み付きの算術平均で更新していく凝集的（ボトムアップ）クラスタリング法で、主に分子系統解析や系統樹推定の簡易手法として用いられます。実装上の重要点は以下の通りです。

  • 距離行列の管理：対称行列かつ対角要素は0であることが前提。入力フォーマット（CSVや空白区切り、FASTAからの距離計算など）をどのように受け取るかでスクリプトの柔軟性が変わる。
  • クラスタのマージ処理：最小距離を持つ2クラスタを繰り返し統合し、新しいクラスタと他全クラスタ間の距離を算術平均で更新する。ラベルやツリー表現（ニューヨーク形式など）を保つ実装上の工夫が求められる。
  • 更新アルゴリズムの効率化：単純な二重ループによる探索・更新でも小規模データでは十分だが、要素数が増えるとO(n^3)に近い計算量になり得るため、ヒープや優先度付きキューを用いた最短距離探索の導入が改善点となる。
  • 数値処理と丸め誤差：距離の平均や浮動小数点演算に起因する誤差管理、同距離ペアの扱い（同値距離が複数ある場合のブレーク条件）など、再現性のための仕様決定が重要。

ファイル名に「WPGMA copy.py」があることから、オリジナルと派生の比較や実験を行った痕跡がうかがえ、学習用途やアルゴリズムの理解を深める実装であると推測されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • ConstruirMatriz.py: file
  • README.md: file
  • WPGMA copy.py: file
  • WPGMA.py: file

実行方法と入力形式（推奨手順）

リポジトリにREADMEはあるものの説明は簡潔なので、一般的なWPGMA実装を動かす手順を記します（実ファイルの仕様に合わせて調整してください）。

  1. Python環境（3.x）を準備。必要ならnumpy等の依存をインストール。
  2. 入力として「距離行列（対称）をCSVやタブ区切りで用意」するか、配列形式でスクリプトに渡す。ConstruirMatriz.pyは距離行列生成を担うため、生データ（配列や配列間距離）からの行列化に用いる。
  3. WPGMA.pyを実行し、距離行列を読み込ませる。最小距離ペアの検出→統合→距離更新を繰り返し、最終的に階層的クラスタリングの木（ツリー）や結合順序を出力させる。
  4. 出力がニューヨーク（Newick）形式などであれば、外部ツールやライブラリで可視化可能。出力が単に結合履歴や距離表であれば、可視化処理を追加すると理解が深まる。

改善案・拡張案

  • 入力フォーマットの柔軟化：FASTA→距離、CSV、JSONなどをサポートするラッパーを追加。
  • 計算効率の改善：優先度付きキューや距離更新を部分的に行うデータ構造を導入してスケールを改善。
  • 出力の拡張：Newick形式や可視化（matplotlibやete3）で樹形図を出力する機能を追加。
  • テストとドキュメント整備：ユニットテスト、サンプルデータ、実行例をREADMEに追記して再現性を高める。
  • アルゴリズム比較：UPGMAやNeighbor-Joiningなど他手法も実装し、データセットで比較できるようにする。

まとめ

学習用途に適したWPGMA実装の素地。拡張で実用性が向上します。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

ProyectoED2…