33、化学知识的数据挖掘与发现：SVM在药物研究和工业优化中的应用

化学知识的数据挖掘与发现：SVM在药物研究和工业优化中的应用

1. 引言

在化学研究和工业生产中，数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。支持向量机（SVM）作为一种强大的数据挖掘工具，在药物定量构效关系（QSAR）研究和化学过程工业优化中展现出巨大潜力。本文将详细探讨SVM在这两个领域的应用，包括具体操作步骤和实际案例分析。

2. SVM在药物QSAR研究中的应用

2.1 HEPT - 类似物抗HIV - 1活性的SVC建模

2.1.1 描述符获取

首先，使用PM3半经验分子轨道方法在受限Hartree - Fock水平且无构型相互作用的条件下，结合HYPERCHEM软件的相应选项，获取一系列描述符，如HOMO能量、LUMO能量、总能量等。由于部分参数存在冗余，选择合适的描述符对于构建准确的QSAR模型至关重要。
操作步骤：
1. 运用PM3半经验分子轨道方法进行计算。
2. 利用HYPERCHEM软件的对应选项获取其他参数。

2.1.2 描述符选择

采用熵方法对给定的15个测量数据集进行描述符子集选择。定义可分离率R作为选择关键描述符的标准，最终确定Q4、MV、LogP、MR、MP和MW这六个描述符适合构建SVC模型。
操作步骤：
1. 计算可分离率R（R = 1 - N2 / N1），其中N1为高活性样本正确预测的数量，N2为低活性样本误分类的数量。
2. 根据R值选择描述符，确保不降低R值或增加数据集的熵。

2.1.3 核函数和容量参数C的选择

通过留一法交叉验证（LOOCV）程序，以错误预测数量Pw为标