| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容和结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基因表达谱数据与聚类算法相关问题 | 第14-21页 |
| 2.1 基因表达谱数据的收集与表示 | 第14-15页 |
| 2.2 动态聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.3 数据相似度度量方法 | 第16-18页 |
| 2.4 聚类结果的评价 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于放射传播算法的基因表达谱数据聚类 | 第21-33页 |
| 3.1 仿射传播聚类算法 | 第21-26页 |
| 3.1.1 基本仿射传播聚类算法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 仿射传播聚类改进 | 第22-26页 |
| 3.2 基因表达谱数据聚类 | 第26-28页 |
| 3.2.1 实验数据集 | 第26-28页 |
| 3.2.2 数据集的预处理 | 第28页 |
| 3.3 结果比较分析 | 第28-32页 |
| 3.3.1 白血病数据集信息基因数量对聚类结果的影响 | 第28-29页 |
| 3.3.2 相似性度量和标准化方法对聚类结果的影响 | 第29-31页 |
| 3.3.3 信息熵对簇数的预测 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于改进粒子群算法的基因表达谱数据聚类 | 第33-45页 |
| 4.1 粒子群聚类算法 | 第33-39页 |
| 4.1.1 粒子群优化算法 | 第33-34页 |
| 4.1.2 粒子群聚类算法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 粒子群算法的改进 | 第35-39页 |
| 4.2 改进 PSO 聚类算法实验设计 | 第39-41页 |
| 4.3 结果比较分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |