【摘 要】
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为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率，提出了把核主成分分析（KPCA）与支持向量机（SVM）相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码，窗口长度为21。首先，用核主成分分析提取了样本
【机 构】
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咸阳师范学院数学与信息科学学院,西南财经大学国际商学院
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为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率，提出了把核主成分分析（KPCA）与支持向量机（SVM）相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码，窗口长度为21。首先，用核主成分分析提取了样本的核主成分（特征）；然后，在特征空间中用改进的支持向量机（ISVM）进行分类（预测）。在使用支持向量机分类时，设置了一个边界系数Ot，来减少运算的复杂度。实验结果表明，使用KPCA＋ISVM的方法预测的效果优于PCA＋SVM的预测效果。预测准确率为87％。更进一步，用不同长度的样本做实验（W=5，7，9，11，21，31，4
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