基于基因表达数据的双聚类算法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-15页 |
| 第一章 背景知识 | 第15-27页 |
| §1.1 基因芯片技术 | 第15-19页 |
| ·基因芯片的概念 | 第16页 |
| ·基因芯片的产生与发展 | 第16-17页 |
| ·基因芯片的应用 | 第17-18页 |
| ·基因表达数据 | 第18-19页 |
| §1.2 传统单聚类算法 | 第19-23页 |
| ·常用相似度指标 | 第19-21页 |
| ·常用单聚类算法 | 第21-23页 |
| §1.3 单聚类算法的局限性 | 第23-27页 |
| 第二章 双聚类算法 | 第27-43页 |
| §2.1 双聚类的数值类型 | 第27-31页 |
| ·全局值恒定的双聚类 | 第27-28页 |
| ·行值或列值恒定的双聚类 | 第28-29页 |
| ·数值相关的双聚类 | 第29-30页 |
| ·变化相关的双聚类 | 第30-31页 |
| §2.2 双聚类的结构类型 | 第31-33页 |
| §2.3 双聚类算法分类 | 第33-35页 |
| §2.4 变化相关双聚类算法的研究现状 | 第35-43页 |
| ·寻找顺序一致双聚类 | 第35-37页 |
| ·寻找图中最大权重子图 | 第37-43页 |
| 第三章 UniBic算法介绍 | 第43-57页 |
| §3.1 趋势一致的双聚类 | 第43-44页 |
| §3.2 UniBic：寻找趋势一致的双聚类 | 第44-52页 |
| ·构造索引矩阵 | 第45-46页 |
| ·索引矩阵的分组 | 第46-47页 |
| ·种子的选取 | 第47-49页 |
| ·将种子扩增为严格顺序一致的双聚类 | 第49-51页 |
| ·将结果进一步扩增为趋势一致的双聚类 | 第51-52页 |
| §3.3 UniBic的数据预处理 | 第52-54页 |
| ·数据的分离 | 第52-53页 |
| ·数据的重赋值 | 第53-54页 |
| §3.4 算法细节补充 | 第54-57页 |
| ·参数设定对结果的影响 | 第54页 |
| ·最长公共子序列 | 第54-57页 |
| 第四章 UniBic实验结果验证 | 第57-73页 |
| §4.1 验证方法 | 第57-59页 |
| ·模拟数据的评价 | 第57-58页 |
| ·真实数据的评价 | 第58-59页 |
| §4.2 模拟数据的比对 | 第59-69页 |
| ·模拟数据的生成 | 第59-60页 |
| ·参数的选择 | 第60-61页 |
| ·六种不同类型方形双聚类的测试结果 | 第61-64页 |
| ·窄形双聚类的测试结果 | 第64-67页 |
| ·具有一定覆盖度的双聚类的测试结果 | 第67-69页 |
| §4.3 真实数据的比对 | 第69-71页 |
| ·数据的选择 | 第69页 |
| ·参数的选择 | 第69-70页 |
| ·真实数据的结果 | 第70-71页 |
| §4.4 时间复杂度 | 第71-73页 |
| 第五章 算法扩展和总结 | 第73-87页 |
| §5.1 UniBic改进 | 第73-80页 |
| ·最长路的应用 | 第73-75页 |
| ·待改进的分组方式 | 第75-77页 |
| ·识别窄形双聚类 | 第77-80页 |
| §5.2 聚类算法PeG | 第80-84页 |
| ·算法设计 | 第80-81页 |
| ·聚类结果比对 | 第81-84页 |
| §5.3 论文总结 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读博士学位期间完成论文情况 | 第94-95页 |
| 作者简介 | 第95-97页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第97页 |
