| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究目的 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容和主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第16-32页 |
| 2.1 聚类分析技术 | 第16-23页 |
| 2.1.1 常用距离度量方法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 基于距离的聚类算法 | 第18-20页 |
| 2.1.3 基于模式的聚类算法 | 第20-23页 |
| 2.2 分类分析技术 | 第23-27页 |
| 2.2.1 传统的分类算法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于关联规则的分类算法 | 第25-27页 |
| 2.3 序列数据挖掘技术 | 第27-30页 |
| 2.3.1 序列模式挖掘算法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 闭序列模式挖掘算法 | 第29页 |
| 2.3.3 生成元模式挖掘算法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 考虑离群点的无监督表型和诊断基因发现算法 | 第32-48页 |
| 3.1 研究现状及存在的问题 | 第32-34页 |
| 3.2 基本概念和问题定义 | 第34-36页 |
| 3.2.1 基本概念 | 第34-35页 |
| 3.2.2 问题定义 | 第35-36页 |
| 3.3 诊断基因发现和表型聚类 | 第36-43页 |
| 3.3.1 聚类质量评估 | 第36-38页 |
| 3.3.2 削弱离群点影响策略 | 第38页 |
| 3.3.3 增量迭代优化策略 | 第38-40页 |
| 3.3.4 UPID算法 | 第40-43页 |
| 3.4 实验测试与结果分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第43-44页 |
| 3.4.2 算法的有效性 | 第44-45页 |
| 3.4.3 算法的效率 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于兴趣非冗余对比序列规则的诊断基因模式发现算法 | 第48-72页 |
| 4.1 研究现状及存在的问题 | 第48-50页 |
| 4.2 基本概念和问题定义 | 第50-52页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第50-52页 |
| 4.2.2 问题定义 | 第52页 |
| 4.3 诊断基因模式发现算法 | 第52-61页 |
| 4.3.1 特征基因选择 | 第52-53页 |
| 4.3.2 EDS模型的建立 | 第53-54页 |
| 4.3.3 发生矩阵与位置矩阵的创建 | 第54-55页 |
| 4.3.4 NRMINER算法 | 第55-59页 |
| 4.3.5 削减规则与结果精简 | 第59-61页 |
| 4.4 分类方案 | 第61-63页 |
| 4.4.1 分类规则的挑选 | 第61-63页 |
| 4.4.2 分类器的构建 | 第63页 |
| 4.5 实验测试与结果分析 | 第63-70页 |
| 4.5.1 实验数据集 | 第63-64页 |
| 4.5.2 NRMINER算法效率 | 第64-68页 |
| 4.5.3 分类器的准确率 | 第68页 |
| 4.5.4 生物学意义 | 第68-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 结束语 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 | 第80页 |