细节增强的matlab代码DMFLDA2
这是一个深度学习框架,可通过整合线性和非线性特征来增强用于预测lncRNA-疾病关联的传统矩阵分解方法。
要求
tensorflow
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1.3.0
numpy
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1.11.2
scikit-learn
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0.18
scipy
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0.18.1
用法
在这个GitHub项目中,我们提供了一个演示来展示DMFLDA的工作原理。
在data_processing文件夹中,我们提供了我们在研究中使用的以下数据集。
lda_interMatrix.mat是具有matlab格式的原始lncRNA-疾病相互作用矩阵。
它的形状是577个lncRNA
x
272种疾病。
matrix.npy是numpy格式的lncRNA-疾病相互作用矩阵。
data.pkl用于存储采样的正样本和负样本。
u_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的U矩阵,其形状为577x64。
v_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的V矩阵,其形状为272x64。
在我们的演示中,我们提供了留一法的交叉验证来评估我们的模型。
您可以使用cross_v
2022-07-01 16:04:49
864KB
系统开源
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