基于独立成分分析(ICA)的分类研究及在蛋白分类中的应用

摘要

独立成分分析方法(ICA)一般用于特征提取、过程监控,很少用于分类.本文建立了一个ICA用于分类的工具包,并应用专家库下载的嗜热蛋白和常温蛋白作为实验数据,用来检验该分类工具的性能.本文的检验工作分为如下几个步骤:首先对训练数据进行特征提取;然后利用核函数确定嗜热蛋白的置信线;再计算测试数据的统计量.由测试数据判断是否超过置信线,不超出则认为是嗜热蛋白.该检验的结果是:对嗜热数据的漏检率为10%,误检率为30%,预测的正确率可达到80%.由此可说明,ICA可用作一种分类方法,本文所建立的分类工具也是有效的.