| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题背景 | 第7-11页 |
| ·基因芯片介绍 | 第7-8页 |
| ·微阵列技术的生物学背景 | 第8-9页 |
| ·微阵列基因表达数据 | 第9-10页 |
| ·基因表达数据分析 | 第10-11页 |
| ·基因表达数据的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容及安排 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 聚类分析概述 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·聚类分析的应用要求 | 第15-16页 |
| ·基础知识 | 第16-21页 |
| ·数据标准化 | 第16-17页 |
| ·距离与相似系数 | 第17-19页 |
| ·聚类的特征与聚类间的距离 | 第19-21页 |
| ·主要聚类方法 | 第21-24页 |
| ·划分的方法 | 第21-22页 |
| ·层次方法 | 第22-23页 |
| ·自组织映射(SOMs) | 第23-24页 |
| ·模糊C 均值聚类算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于新的模糊相似关系的基因聚类算法研究 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·基于相似测度的新相关系数 | 第27-28页 |
| ·相关系数 | 第27-28页 |
| ·特征相似测度－最大信息压缩指数 | 第28页 |
| ·联合相似测度 | 第28页 |
| ·改进的基于模糊相似关系的聚类算法描述 | 第28-29页 |
| ·基本定义 | 第28-29页 |
| ·算法思想 | 第29页 |
| ·FCM 聚类初始化算法流程 | 第29-30页 |
| ·实验及结果分析 | 第30-33页 |
| ·实验数据 | 第30页 |
| ·数据预处理 | 第30-31页 |
| ·结果分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于小波去噪和改进的FCM 算法的基因表达数据分析 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·小波变换降噪处理 | 第35-36页 |
| ·加权似然模糊聚类(WPFCM) | 第36-40页 |
| ·WPFCM 聚类算法 | 第36-39页 |
| ·基于有效性测度的基因表达数据的WPFCM 模型 | 第39-40页 |
| ·实验仿真 | 第40-41页 |
| ·数据来源 | 第40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于代表熵的双向聚类算法研究 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·双向聚类算法模型 | 第43-46页 |
| ·基因聚类－SOM 算法 | 第44-45页 |
| ·代表基因的挑选 | 第45页 |
| ·代表熵 | 第45-46页 |
| ·样本聚类－FCM 算法 | 第46页 |
| ·双向聚类算法描述 | 第46页 |
| ·实验分析 | 第46-49页 |
| ·实验数据来源 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文的工作总结 | 第51页 |
| ·今后工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |