基于密度感知模式的生物序列分類算法
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針對現(xiàn)有的基于模式的序列分類算法對于生物序列存在分類精度不理想、模型訓練時間長的問題，提出密度感知模式，并設計了基于密度感知模式的生物序列分類算法-BSC。首先，在生物序列中挖掘具有“密度感知”的頻繁序列模式；然后，對挖掘出的頻繁序列模式進行篩選、排序制定成分類規(guī)則；最后，通過分類規(guī)則對沒有分類的序列進行分類預測。在4組真實生物序列中進行實驗，分析了BSC算法參數(shù)對結果的影響并提供了推薦參數(shù)設置；同時分類結果表明，相比其他四種基于模式的分類算法，BSC算法在實驗數(shù)據(jù)集上的準確率至少提高了2.03個百分點。結果表明，BSC算法有較高的生物序列分類精度和執(zhí)行效率。
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