blocks|key|1850617|text|看看"Graph+similarity+scoring+and+matching“和"A+Method+for+Comparing+Two+Hierarchical+Clusterings”。也许它们(或链接的参考资料)会有所帮助。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1850618|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.sciencedirect.com/science/article/B6TY9-4N9P4KC-2/2/30c3c3bd9791c990f57381f81d4595db|1|http://www.jstor.org/stable/2288117^0|3|11|0|17|1F|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

Take a look at "<a href="http://www.sciencedirect.com/science/article/B6TY9-4N9P4KC-2/2/30c3c3bd9791c990f57381f81d4595db" rel="nofollow">Graph similarity scoring and matching</a>" and "<a href="http://www.jstor.org/stable/2288117" rel="nofollow">A Method for Comparing Two Hierarchical Clusterings</a>". Maybe they (or linked references) will be helpful.

I developed new algorithm for <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Phylogenetic_tree" rel="nofollow noreferrer">phylogenetic tree</a> comparison(phylogenetic tree is simply rooted binary tree). As an input we have two trees, we want to calculate their similarity percentage. one example of these type of algorithms is <a href="http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/22/1/117.full" rel="nofollow noreferrer">here</a>.

But most of these algorithms(as I know all of them) did not offer a good way to check the accuracy of their algorithms. e.g if you look at the following figure, you can see there is more similarity between T1 and T3, versus T1 and T2. 

<img src="https://i.stack.imgur.com/07Ii7.jpg" alt="examples of three phylogenetic trees">

I need a method for checking its accuracy of similarity measure, To be sure that my algorithm is better than previous algorithms !!! (it is not difficult in most of the case by human eyes but I don't know how to extend it to my application)

your validity measure should be independent from algorithm.

phylogenetic tree comparison

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我开发了新的比较算法(系统发育树是简单的有根二叉树)。作为输入，我们有两棵树，我们想要计算它们的相似性百分比。这些类型的算法的一个示例是。但这些算法中的大多数(我都知道)并没有提供一种很好的方法来检查算法的准确性。例如，如果你看下图，你可以看到T1和T3之间有更多的相似性，而不是T1和T2。​​我需要一种方法来检查其相似性度量的准确性，以确保我的算法比以前的算法更好！(在大多数情况下，人眼并不困难

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