基于基因表达谱数据的癌症分类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-17页 |
| 1.2.1 基因芯片技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基因表达谱数据 | 第15-17页 |
| 1.2.3 基于基因表达谱的癌症分类 | 第17页 |
| 1.3 研究现状与应用 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 癌症分类方法综述 | 第20-30页 |
| 2.1 数据预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.1 数据清洗 | 第20-21页 |
| 2.1.2 数据转换 | 第21-22页 |
| 2.2 特征选择 | 第22-26页 |
| 2.2.1 特征选择的基本概念 | 第22-24页 |
| 2.2.2 特征选择的方法分类 | 第24-25页 |
| 2.2.3 特征选择的典型算法简介 | 第25-26页 |
| 2.3 分类分析 | 第26-29页 |
| 2.3.1 一般过程 | 第26-27页 |
| 2.3.2 常用分类算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 性能评价方法 | 第28-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 单点定界的集成分类算法 | 第30-44页 |
| 3.1 集成分类的概述 | 第30-32页 |
| 3.1.1 集成分类的基本概念 | 第30-31页 |
| 3.1.2 成员分类器 | 第31-32页 |
| 3.2 单点定界的集成分类方法设想 | 第32-36页 |
| 3.2.1 特征基因选取 | 第32-35页 |
| 3.2.2 构建集成分类器 | 第35-36页 |
| 3.3 单点定界方法的算法实现 | 第36-38页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 关键伪代码 | 第37-38页 |
| 3.4 实验和讨论 | 第38-43页 |
| 3.4.1 数据集和实验条件设置 | 第39页 |
| 3.4.2 特征基因抽取 | 第39-41页 |
| 3.4.3 分类性能的评价 | 第41-43页 |
| 3.5 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于区间的集成分类算法 | 第44-57页 |
| 4.1 基于区间改进的分类方法设计 | 第44-48页 |
| 4.1.1 特征基因选取 | 第44-47页 |
| 4.1.2 构建集成分类器 | 第47-48页 |
| 4.2 算法实现 | 第48-50页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 关键伪代码 | 第49-50页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第50-56页 |
| 4.3.1 数据集和实验条件设置 | 第50-51页 |
| 4.3.2 特征基因的抽取结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3.3 分类性能的评价 | 第53-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第67页 |
