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上传时间: 2021-02-23
详细说明：为了解决传统基于同源序列比对的抗性基因识别方法中假阳性高、无法发现新的抗性基因的问题,
提出了一种利用随机森林分类器和K-Means 聚类降采样方法的抗性基因识别算法。针对目前研究工作中挖掘
盲目性大的问题, 进行两点改进：引入了随机森林分类器和188 维组合特征来进行抗性基因识别, 这种基于
样本统计学习的方法能够有效地捕捉抗性基因内在特性; 对于训练过程中存在的严重类别不平衡现象, 使用
基于聚类的降采样方法得到了更具代表性的训练集, 进一步降低了识别误差。实验结果表明, 该算法可以有效
地进行抗性基因的识别工作, 能够对现有实验验证数据进行准确的分类, 并在反例集上也获得了较高的精度。
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