进化树搜索

择的因素（数据量，数据结构，时间量，硬件，分析目的）太复杂，无法推荐一个简单可行的处方。因此进行搜索的用户必须对数据非常熟悉且有明确的目标，了解各种各样的搜索程序及自己硬件设备和软件的能力。除上述当前应用最广的方法外，还有大量的建立和搜索进化树的其它方法。这些方法包括Wagner距离方法和亲近方法（距离转化方法）；Lake的不变式方法（一个基于特征符的方法，它选择的拓扑结构包含一个意义重大的正数以支持颠换）；Hadamard结合方法（一个精细的代数方阵方法，对距离数据或者观察到的特征符进行修正）；裂解方法（这个方法决定在数据中应该支持哪一个基于距离的可选的拓扑结构）；四重奏迷惑（Quartet puzzling）方法可以为ML建树方法所应用，这个算法相对而言是个较快的进化树搜索算法。
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