交叉验证LOOCV
matlab代码明码表
用于潜在
miRNA
疾病关联预测的自加权多核多标签学习
有关详细信息,请参阅
Readme.pdf
文件。
方法说明
我们提出了一种新的自加权多核多标签学习方法,用于潜在的
miRNA
疾病关联预测。
我们使用了多视图,包括通过高斯核函数计算的几个高斯矩阵和
miRNA
功能相似性矩阵以及基于最新版本的
MeSH
描述符和
HMDD
的疾病语义相似性矩阵。
我们采用迭代和替代优化算法,通过固定其他变量来分别求解每个变量。
最后,通过将miRNA空间和疾病空间组合在一起,获得预测的miRNA-疾病关联矩阵。
特别是,我们通过实验证明了
SwMKML
算法的收敛性,相应的分析表明它具有较快的收敛速度。
还值得一提的是,如果有更多可用的生物数据集,SwMKML
可以轻松扩展。
方法要求
我们的方法是在
MATLAB
中运行的,所以我们要求用户在他们的操作系统上安装
MATLAB
版本。
用法
我们为用户提供了两个功能,案例研究和全局留一法交叉验证(LOOCV)。
要运行案例研究,请将脚本“caseStudy.m”加载到您的
MATLAB
编程环境
2021-10-05 14:21:17
5.14MB
系统开源
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