搜文章
推荐 原创 视频 Java开发 iOS开发 前端开发 JavaScript开发 Android开发 PHP开发 数据库 开发工具 Python开发 Kotlin开发 Ruby开发 .NET开发 服务器运维 开放平台 架构师 大数据 云计算 人工智能 开发语言 其它开发
Lambda在线 > 锐翌基因 > 支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

锐翌基因 2017-11-29
迷弟迷妹们,锐翌基因生信课堂又双叒叕开讲咯!在这三期里,锐翌生信达人要带大家与“支持向量机”过招,比拼谁才是真正地集美貌与才华于一身!先为大家奉上生信技术官的标准工作照一张↓↓↓

没错,就是这么地微微一笑很倾城~


叮~~正式开讲!

随着高通量测序技术的发展,其以高输出量与高解析度的特性,为我们提供了丰富的遗传学测序数据,在生物信息学中得到了广泛应用。正是因为基因大数据有着巨大的处理分析价值和需求,众多生信算法应运而生。其中, 机器学习已经成为了解决这些问题的一个重要手段。机器学习(Machine Learning)将算法与计算机结合,实现人工智能化。它涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多种理论。 支持向量机 作为机器学习的算法之一,可以有效地处理生物学数据的分类与预测问题。对于高通量测序所得到的不同类别的数据,该算法可以将其最大化地区分开来,并能预测新来的样品数据到底属于哪一类。

在今天的生信课堂中,我们来学习:什么是支持向量机;与传统分类模型相比,它有什么优势;它是如何得到广义最优化分类面的。

支持向量机的定义
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种分类算法,它通过寻求 最小 结构化风险来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好的统计规律。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为“ 使特征空间上的间隔最大的线性分类器 ”,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终将原始分类问题转化为一个凸二次规划问题的求解。

支持向量机的优势
统计学习理论为机器学习问题建立了较好的理论框架,支持向量机以统计学为理论基础,基于结构风险最小化原则 免了传统分类方法中存在的模型推广能力差、维数过高不易处理、样品产生局部极小点等问题,且在小样本条件下仍然具有良好的推广能力。

广义最优化分类面的获得
SVM是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的。它先解决了线性可分的问题,能百分百地将两类数据分开;之后解决了线性不可分的问题;最后将非线性问题映射到高维空间,最大程度地区分开两类非线性的数据。

1. 在n维空间中找到一个分类超平面,将空间上的点分类。 下图是线性分类的例子
支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

2. 一般而言,一个点距离超平面的远近可以表示分类预测的确信或准确程度。距离越大,确信/准确程度越高。SVM就是要最大化这个间隔值。而在虚线上的点便叫做支持向量Support Vector。
支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

3. 实际中有很多数据是线性不可分的。在这种情况下,为了找到超平面,我们先允许他们产生一定的错分。也就是说,当数据线性可分时,所有观测点必须位于超平面两侧; 当线性不可分时,对于有些点给它一个宽松的条件,这个时候就会产生一个松弛变量。使用松弛变量可以处理噪声数据。

支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

4. 然而,实际中 有些数据即使允许错分也不能解决,即怎么样错分都不能用线性划分。此时,我们的 常用做法是把样例特征映射到高维空间中去(如下图);即对于非线性问题,SVM可以通过非线性变换将其转化为某个高维特征空间中的线性问题,变成非线性函数的线性组合,进而对原始问题进行分类。
支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机

线性不可分映射到高维空间,可能会导致维度高到可怕的N维乃至无穷维,导致计算复杂。核函数可以巧妙处理这一点,它虽然也是将特征从低维转化到高维,但 核函数事先在低维上进行计算,然后将实质上的分类效果表现在高维上,从而避免了上文所说的直接在高维空间中进行复杂计算。

试问实现映射的传送门到底长什么样,核函数又有哪些奥义,请期待锐翌基因的下期生信课堂!想在等待期间继续充电的生信小伙伴,可以穿越过“参考文献”,进入“ 推荐阅读”区,回顾往期精品。 此外,大家如果在基因测序分析中遇到什么困难,不要蓝瘦,不要香菇,留言告诉小锐,我们的实验高手、生信达人会帮你顺利通关~

参考文献
[1]唐发明. 基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D]. 华中科技大学, 2005.

[2]吴希贤. 基于优化算法的基因选择与癌症分类[D]. 湖南大学, 2008.

[3]常甜甜. 支持向量机学习算法若干问题的研究
[D]. 西安电子科技大学, 2010.
 
[4]Franc V, Zien A, Schölkopf B. Support Vector Machines as Probabilistic Models.[C]// International Conference on Machine Learning, ICML 2011, Bellevue, Washington, Usa, June 28 - July. 2011:665-672.
 
[5]Burges C J C. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J]. Data Mining & Knowledge Discovery, 1998, 2(2):121-167.
 
[6]Fan R E, Chen P H, Lin C J. Working Set Selection Using Second Order Information for Training Support Vector Machines[J]. Journal of Machine Learning Research, 2005, 6(4):1889-1918.
 
[7]Chang C C, Lin C J. LIBSVM: A library for support vector machines[J]. Acm Transactions on Intelligent Systems & Technology, 2011, 2(3):389-396.

推荐阅读









供稿:范芳芳
编辑:王丽燕
图片来源于网络


版权声明:本站内容全部来自于腾讯微信公众号,属第三方自助推荐收录。《支持向量机第1讲:生物数据分类的战斗机》的版权归原作者「锐翌基因」所有,文章言论观点不代表Lambda在线的观点, Lambda在线不承担任何法律责任。如需删除可联系QQ:516101458

文章来源: 阅读原文

相关阅读

关注锐翌基因微信公众号

锐翌基因微信公众号:realbio_gene

锐翌基因

手机扫描上方二维码即可关注锐翌基因微信公众号

锐翌基因最新文章

精品公众号随机推荐

下一篇 >>

支持向量机