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以氨基酸含量为特征向量，研究了SVM和KNN预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明．基于SVM的分类效果较好．其局部预测率和全局预测率分别为82．4％和83．4％；而基于KNN方法的局部预测率和全局预测率分别为77．6％和79．9％。两种方法的预测率均表明氨基酸含量是影响蛋白质耐热性的主要因素。
基于SVM和KNN的蛋白质耐热性分类
【摘 要】
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以氨基酸含量为特征向量，研究了SVM和KNN预测蛋白质耐热性的准确度。结果表明．基于SVM的分类效果较好．其局部预测率和全局预测率分别为82．4％和83．4％；而基于KNN方法的局部预测率和全局
【机 构】
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江南大学信息工程学院,江南大学工业生物技术教育部重点实验室,江南大学生物工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年16期
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