| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·后基因组时代 | 第11页 |
| ·基因芯片与基因表达数据 | 第11-12页 |
| ·基因芯片 | 第11-12页 |
| ·基因表达数据 | 第12页 |
| ·聚类算法在基因表达数据处理上的应用 | 第12-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·本文的工作介绍及内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基因表达数据数据预处理 | 第15-26页 |
| ·表达数据预处理流程 | 第15-19页 |
| ·去负 | 第15页 |
| ·数据转换 | 第15-16页 |
| ·异常点处理 | 第16-18页 |
| ·缺失值填补 | 第18页 |
| ·数据标准化 | 第18-19页 |
| ·基于广义回归神经网络的GED 缺失值填补 | 第19-24页 |
| ·材料与方法 | 第19-20页 |
| ·广义回归神经网络（GRNN） | 第20-21页 |
| ·结果和讨论 | 第21-24页 |
| ·结论 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 聚类分析 | 第26-41页 |
| ·相似性度量函数 | 第26-28页 |
| ·聚类算法介绍 | 第28-39页 |
| ·常见聚类算法 | 第28-37页 |
| ·聚类算法发展 | 第37-39页 |
| ·聚类与数据的空间分布 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 聚类效果评估及算法选择 | 第41-50页 |
| ·常见聚类效果评估 | 第41-43页 |
| ·基于稳定性的聚类算法选择 | 第43-49页 |
| ·原理与方法 | 第43页 |
| ·基于稳定性的聚类效果评估（Stability-based Validation） | 第43-44页 |
| ·算法选择 | 第44-45页 |
| ·数据准备 | 第45页 |
| ·聚类算法的选择 | 第45-46页 |
| ·验证 | 第46-48页 |
| ·应用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于主成分分析的聚类起始点设置 | 第50-59页 |
| ·起始点对聚类的影响 | 第50-51页 |
| ·基于PCA 的聚类起始点设置 | 第51-58页 |
| ·原理与方法 | 第53-54页 |
| ·实验与验证 | 第54-58页 |
| ·展望 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59页 |
| ·进一步工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学习期间的研究成果及发表的学术论文 | 第68页 |