生物信息
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DNA序列分类与特征提取数学建模项目
该项目旨在通过MATLAB编程解决数学建模竞赛中的DNA序列分析问题。其主要功能包括：第一，序列读入与预处理，能够高效处理包含大量ATGC碱基对的FASTA格式文件，并进行去除非法字符的处理。第二，特征向量构建，采用k-mer分析法计算序列中相邻碱基组合出现的频率，将非数值型DNA字符转化为可用于数学运算的高维数值矩阵。第三，频率特性分析，通过统计不同长度序列中的碱基分布概率，揭示遗传信息的分布规律。第四，聚类与分类，利用MATLAB内置的机器学习工具箱，通过K-means聚类或线性判别分析对具有相似特征 -
基于ReliefF算法的高维基因选择与评价系统
该项目专门针对生物信息学中的高维基因表达数据设计，利用改进的ReliefF算法实现精准的基因特征筛选。系统通过在特征空间内搜索每个样本的k个同类近邻和k个异类近邻，根据属性值的差异动态调整基因的权重得分，从而有效识别出对样本分类具有高贡献度的关键基因。ReliefF算法克服了原始Relief算法无法处理多类问题及对噪声敏感的局限，能够捕捉到基因之间的非线性相互作用。实现过程包括数据预处理、权重迭代更新、特征重要性排序以及最优基因子集的自动化提取。该系统适用于处理具有数以万计特征且样本量相对较小的基因芯片或转录组测序数据，为癌症诊断、生物标记物识别及后续的病理研究提供可靠的数据降维支持，显著提升分类预测模型的性能和泛化能力。
