交叉验证LOOCVmatlab代码-SwMKML:明码表

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