基于特征相关性选择的二硫键预测算法
刘坤
南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：二硫键是维持蛋白质结构与功能稳定的重要生物特征,先前关于二硫键模式的预测通常为将相关特征进行特征选择并代入机器学习模型,其缺陷在于没有考虑不同特征之间的关联性,该文根据传统的预测方法,在使用费舍得分进行特征选择的基础上,计算特征子空间中各特征的相关度,剔除线性相关度高的特征,利用支持向量回归对处理后的数据进行四重交叉验证,以取得更加理想的效果.
关键词：生物信息学二硫键支持向量回归相关系数特征选择
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61373062)国家自然科学基金(61371040)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2093-2096,2117 )
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