【摘 要】
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基于主成分分析（PCA）、地统计学（GS）和支持向量回归（SVR）,提出了一种新的定量构效关系（QSAR）个体化预测方法——Weight-PCA-GS-SVR.其基本思路是：先以PCA降维并消除自变量间的信息冗余
【机 构】
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湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南农业大学
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基于主成分分析（PCA）、地统计学（GS）和支持向量回归（SVR）,提出了一种新的定量构效关系（QSAR）个体化预测方法——Weight-PCA-GS-SVR.其基本思路是：先以PCA降维并消除自变量间的信息冗余,继以SVR经非线性主成分筛选去除与因变量无关的主成分,再以保留主成分计算样本间的加权距离,然后以高维GS确定公用变程;每一个待测样本都以自身为中心从训练集中找出加权距离小于公用变程的私有k个近邻,以SVR训练建模完成个体化预测.Weight-PCA-GS-SVR从行、列两个方向对模型进行了优化,
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