| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·基因表达数据分析 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构及创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 非负矩阵分解及在基因表达数据聚类中的应用研究 | 第14-34页 |
| ·非负矩阵分解的相关理论 | 第14-15页 |
| ·基本的非负矩阵分解算法 | 第15-16页 |
| ·目标函数 | 第15-16页 |
| ·乘法更新规则 | 第16页 |
| ·稀疏性的非负矩阵分解算法 | 第16-18页 |
| ·图正则非负矩阵分解算法 | 第18-20页 |
| ·目标函数 | 第19-20页 |
| ·更新规则 | 第20页 |
| ·非负矩阵分解算法在聚类分析中的应用研究 | 第20-22页 |
| ·基因表达数据聚类分析 | 第20-21页 |
| ·非负矩阵分解算法的聚类分析 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-34页 |
| ·中枢神经系统肿瘤数据集 | 第22-28页 |
| ·白血病数据集 | 第28-34页 |
| 第3章 基于L_0范数图正则非负矩阵分解算法 | 第34-44页 |
| ·基于L_0范数图正则非负矩阵分解算法 | 第34-36页 |
| ·基于L0范数图正则非负矩阵分解的数学定义 | 第34-35页 |
| ·GL0NMF算法的更新规则 | 第35-36页 |
| ·GL0NMF算法的程序步骤 | 第36页 |
| ·基于L_0范数图正则非负矩阵分解算法的特征提取 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-44页 |
| ·数据来源 | 第37-38页 |
| ·参数的选择 | 第38页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·基因本体论（GO）分析 | 第39-44页 |
| 第4章 监督性稀疏非负矩阵分解算法 | 第44-56页 |
| ·监督性稀疏非负矩阵分解算法 | 第45-47页 |
| ·散度矩阵的数学定义 | 第45-46页 |
| ·CISNMF的数学定义 | 第46-47页 |
| ·CISNMF的程序算法步骤 | 第47页 |
| ·监督性稀疏非负矩阵分解算法的特征提取 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-56页 |
| ·数据来源 | 第49页 |
| ·参数的选择 | 第49-50页 |
| ·基因本体论（GO）分析 | 第50-56页 |
| 第5章 总结和展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |