基于支持向量机的DNA序列分类系统的设计与实现

摘要

针对传统统计方法进行DNA序列分类时要求DNA序列样本的概率分布函数已知,但多数情况下概率分布函数未知这一问题,采用支持向量机这一新的机器学习方法对DNA序列进行分类;以VB和Matlab为主要工具开发了基于支持向量机的DNA序列分类系统.结果表明:该系统能够动态选择DNA训练样本、待测试样本,以及支持向量机模型中的参数,并根据用户的指定条件动态输出计算结果;对于预测一批已知正确分类答案的DNA序列,系统能够自动统计识别率,以观察参数变化对于算法执行结果的影响.支持向量机能够在概率分布函数未知的条件下对DNA序列进行分类.