SVD算法在蛋白質二級結構預測及聚類分析中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、奇異值分解(SingularValueDecomposition)是一種有效的代數(shù)特征抽取方法，在描述矩陣數(shù)據(jù)分布特征上具有多項優(yōu)良特性.它能夠捕獲矩陣數(shù)據(jù)的重要基本結構，可以反映矩陣的代數(shù)本質，它在圖像壓縮、信號處理和模式識別等領域中都有著廣泛的應用.本文將SVD分解應用于生物信息上，應用到兩個研究方向上。其一是將奇異值分解應用到蛋白質二級結構預測上，在神經(jīng)網(wǎng)絡中對數(shù)據(jù)挑選過程中應用SVD方法進行挑選訓練集，以達到使預測效果更好的目的

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