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基于加权支持向量机的膜蛋白类型预测中不平衡问题处理
被引量：
2
1
作者
刘国平
姚莉秀
+1 位作者
杨杰
王猛
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1676-1679,1684,共5页
针对膜蛋白类型预测中普遍存在的不平衡样本问题,分析一般支持向量机(SVM)在处理不平衡样本时的缺陷,引入加权SVM来补偿由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向于多样本类别的问题.采用统计预测中的一致测试、交叉校验和独立测试方...
针对膜蛋白类型预测中普遍存在的不平衡样本问题,分析一般支持向量机(SVM)在处理不平衡样本时的缺陷,引入加权SVM来补偿由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向于多样本类别的问题.采用统计预测中的一致测试、交叉校验和独立测试方法进行测试.实验表明,不平衡处理后的效果非常理想,该方法可以成为现有方法一个有效的补充分析工具.
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关键词
生物
膜蛋白
分类
预测
生物
信息学
支持向量机
不平衡样本
下载PDF
职称材料
题名
基于加权支持向量机的膜蛋白类型预测中不平衡问题处理
被引量：
2
1
作者
刘国平
姚莉秀
杨杰
王猛
机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1676-1679,1684,共5页
基金
国家自然科学基金项目(50174038
30170274)
上海高校优秀青年教师后备人选科研项目(03YQHB020)
文摘
针对膜蛋白类型预测中普遍存在的不平衡样本问题,分析一般支持向量机(SVM)在处理不平衡样本时的缺陷,引入加权SVM来补偿由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向于多样本类别的问题.采用统计预测中的一致测试、交叉校验和独立测试方法进行测试.实验表明,不平衡处理后的效果非常理想,该方法可以成为现有方法一个有效的补充分析工具.
关键词
生物
膜蛋白
分类
预测
生物
信息学
支持向量机
不平衡样本
Keywords
membrane protein prediction
bioinformatics
support vector machine （SVM）
imbalance sample
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权支持向量机的膜蛋白类型预测中不平衡问题处理
刘国平
姚莉秀
杨杰
王猛
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
2
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职称材料
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