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聚类算法分析在基因表达数据中的分析应用

摘要第1-3页
Abstract第3-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·引言第9-10页
   ·数据挖掘概论第10-12页
   ·研究现状及发展趋势第12-14页
   ·本论文的研究内容第14页
   ·论文结构第14-16页
第2章 基因芯片技术及基因表达数据第16-23页
   ·基因芯片技术概论第16-17页
   ·基因表达数据第17-21页
     ·基因表达矩阵及数据预处理第18-21页
     ·分析基因表达数据的特点第21页
   ·本章小结第21-23页
第3章 基因表达数据的聚类分析第23-33页
   ·聚类算法概论第23-24页
   ·聚类分析第24-27页
     ·聚类分析的应用范围第24-25页
     ·聚类分析的局限及困难第25-26页
     ·聚类分析面临的挑战第26-27页
   ·相似性度量准则第27-30页
     ·常用的相似度第27-28页
     ·比例相似性度量第28-30页
   ·聚类有效性概论第30-32页
     ·外部确认第30-31页
     ·内部确认第31-32页
   ·聚类算法的分类第32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 常用的聚类算法在基因表达数据分析中的研究第33-45页
   ·层次聚类算法第33-35页
   ·K 均值聚类算法第35-36页
   ·自组织映射(Self-Organizing Maps)聚类算法第36-38页
   ·实验结果与性能分析第38-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 改进的聚类算法分析研究第45-49页
   ·改进算法的思想第45-46页
   ·改进算法实现第46-47页
   ·结果分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
结论第49-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-57页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第57页

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