| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·三阴性乳腺癌（TNBC）的研究背景与意义 | 第9页 |
| ·三阴性乳腺癌(TNBC)及特征选择的研究现状 | 第9-12页 |
| ·三阴性乳腺癌(TNBC)的研究现状 | 第9-10页 |
| ·特征选择的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 特征选择技术及分类器选择 | 第13-24页 |
| ·特征选择基本框架 | 第13-18页 |
| ·特征选择算法的选用 | 第18页 |
| ·分类器的选择 | 第18-23页 |
| ·决策树分类器 | 第19-21页 |
| ·分类器-SVM 分类器 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于主成分分析改进的特征选择算法 | 第24-34页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第24-26页 |
| ·基于主成分分析(PCA)的特征选择算法改进 | 第26-29页 |
| ·基于主成分分析(PCA)改进的特征选择算法实验验证 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 Fisher 线性判别法(FLD)的互补系数特征选择算法 | 第34-44页 |
| ·FLD 特征选择算法 | 第34-36页 |
| ·互补系数 | 第36-37页 |
| ·基于 FLD 的互补系数的特征选择算法 | 第37-39页 |
| ·基于 FLD 互补系数特征选择算法验证 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 特征选择算法在 TNBC 基因选择上的应用 | 第44-54页 |
| ·三阴性乳腺癌的数据来源说明 | 第44-47页 |
| ·蒽环类药物 | 第44页 |
| ·DNA 微阵列技术 | 第44-46页 |
| ·本文使用数据集的介绍 | 第46-47页 |
| ·TNBC 基因选择 | 第47-49页 |
| ·基于主成分分析(PCA)改进的特征选择算法选取 TNBC 基因 | 第47-49页 |
| ·基于 FLD 互补系数特征选择算法的 TNBC 基因选择 | 第49-53页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 总结和展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60页 |
