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Análise de agrupamentos no estudo de caracteres agronômicos para a cultura do milho

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Estudos a partir de dados genéticos são importantes para o conhecimento da variabilidade genética das populações, além de fornecer parâmetros para escolha de progenitores. Nos estudos para analisar o quão distante geneticamente um genótipo é de outro são utilizados métodos da estatística multivariada, permitindo unificar múltiplas informações de um conjunto de caracteres. Assim, o presente trabalho tem como objetivo utilizar dados de caracteres agronômicos de milho na aplicação do algoritmo de agrupamento fuzzy c-means, a fim de auxiliar na caracterização dos grupos obtidos, observando por meio do grau de relação do indivíduo com o grupo, qual tipo de indivíduo se agrega a um certo grupo. Foram identificados três agrupamentos com características específicas e os indivíduos do agrupamento 1 apresentaram desempenho agronômico superior quando comparados com os indivíduos dos outros agrupamentos.
Autores principais:Faria,Priscila Neves
Outros Autores:Oliveira,Douglas Silva
Assunto:linhagens estatística multivariada lógica difusa
Ano:2019
País:Portugal
Tipo de documento:artigo
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Fundação para a Ciência e Tecnologia
Idioma:português
Origem:SciELO Portugal
Descrição
Resumo:Estudos a partir de dados genéticos são importantes para o conhecimento da variabilidade genética das populações, além de fornecer parâmetros para escolha de progenitores. Nos estudos para analisar o quão distante geneticamente um genótipo é de outro são utilizados métodos da estatística multivariada, permitindo unificar múltiplas informações de um conjunto de caracteres. Assim, o presente trabalho tem como objetivo utilizar dados de caracteres agronômicos de milho na aplicação do algoritmo de agrupamento fuzzy c-means, a fim de auxiliar na caracterização dos grupos obtidos, observando por meio do grau de relação do indivíduo com o grupo, qual tipo de indivíduo se agrega a um certo grupo. Foram identificados três agrupamentos com características específicas e os indivíduos do agrupamento 1 apresentaram desempenho agronômico superior quando comparados com os indivíduos dos outros agrupamentos.