Kernelmetoder ger en principiell ram för att representera många typer av data, inklusive vektorer, strängar, träd och grafer. Som sådan, dessa metoder är användbara för att dra slutsatser om biologiska fenomen. Vi beskriver en metod för att kombinera flera kärnrepresentationer på ett optimalt sätt, genom att formulera problemet som ett konvext optimeringsproblem som kan lösas med hjälp av semidefinita programmeringstekniker. Metoden tillämpas på problemet med att förutsäga svampprotein funktionella klassificeringar med hjälp av en stödvektor maskin (SVM) tränas på fem typer av data. För detta problem presterar den nya metoden bättre än en tidigare beskriven Markov slumpmässig fältmetod, och bättre än SVM tränade på någon enskild typ av data.
En metod för att kombinera flera kärnrepresentationer föreslås också av Lanckriet et al. Hoppa över det.
Kernel-Based Data Fusion and Its Application to Protein Function Prediction in Yeast
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}