%********** 基于SVM的具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析 **********%

%**********   Date£º2017.04.10  Group:DataMing No.5  **********%

%**********              Run Time:13 min             **********%

close all;

clear;

clc;

%% 加载十进制编码9445个位点的所有属性

all_feature=textread('nowenary_encoding_feature.dat');

%train_attr=all_feature;

Pdata=zeros(500,1);

Ndata=ones(500,1);

%% 数据属性归一化处理

[dataset_scale,ps] = mapminmax(all_feature',0,1);

data_attr = dataset_scale';%归一化处理后的数据属性矩阵

W=size(data_attr,2);%属性（位点）总数

%train_label = vertcat( zeros(Pnum,1),ones(Nnum,1) );%ׯĻņĮ¬½Ó£¬¼“phenotype.txt

%% 循环每个位点，利用每列属性进行该疾病的预测，得到预测精度accuracy

accuracy=[];

for w=1:W

    Acc = predictFunc_svm( Pdata, Ndata,data_attr(:,w));

    accuracy=[accuracy,mean(Acc)];%5折交叉得到每列属性的预测精度

end

dlmwrite('predict_accuracy.txt',accuracy,'delimiter',' ');

%% 对预测结果降序排列，即预测精度 accuracy 从高到低排列

%accuracy_desc:降序排列的预测结果；org_indices:排序后预测精度对应的位点属性编号

[accuracy_desc,org_indices]=sort(accuracy,'descend');

accuracy_result=[accuracy_desc;org_indices];

dlmwrite('predict_accuracy_desc.txt',accuracy_result,'delimiter',' ');

%predict_accuracy_desc.txt中第一行为降序排列的预测结果，第二行为排序后预测精度对应的位点属性编号

%% 选出Top n 预测精度及对应预测精度所在的位点

n=10;

topn_accuracy=accuracy_desc(:,1:n);

topn_accuracy=topn_accuracy';

disp(topn_accuracy) ;

%输出前10个预测精度

feature_name=textread('feature_name.txt','%s','delimiter','\n');

for m=1:n

    topn_feature(m)=feature_name(org_indices(:,m),1);

end

disp(topn_feature) ;

%输出前10个预测位点