基于多源信息融合的基因表达数据聚类分析
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·选题动机 | 第9页 |
| ·论文工作与组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 研究方法概述 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·聚类分析概述 | 第11-14页 |
| ·K-means 算法 | 第12页 |
| ·层次聚类 | 第12-13页 |
| ·自组织映射方法 | 第13页 |
| ·图理论算法 | 第13-14页 |
| ·DHC 算法 | 第14页 |
| ·多源信息融合 | 第14-17页 |
| ·多源信息融合概述 | 第14-15页 |
| ·多源信息融合与数据挖掘 | 第15页 |
| ·在基因聚类分析中的应用 | 第15-17页 |
| ·现存方法存在的问题 | 第17-19页 |
| 第三章 多源数据的获取 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·数据源介绍 | 第20-23页 |
| ·基因表达数据 | 第20-21页 |
| ·基因本体数据 | 第21-22页 |
| ·KEGG pathway 信息 | 第22-23页 |
| ·数据准备 | 第23-27页 |
| ·相关软件介绍 | 第23-24页 |
| ·数据下载 | 第24-25页 |
| ·数据预处理 | 第25-27页 |
| ·相似性度量 | 第27-34页 |
| ·基因表达数据的相似性度量 | 第27-30页 |
| ·基因本体数据的相似性度量 | 第30-34页 |
| 第四章 融合方法设计 | 第34-39页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·融合方法 | 第34-36页 |
| ·线性融合方法 | 第34-35页 |
| ·基于排列的融合方法 | 第35-36页 |
| ·聚类算法 | 第36页 |
| ·聚类结果评价 | 第36-39页 |
| 第五章 聚类结果评价及讨论 | 第39-45页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·类别数目对聚类结果的影响 | 第40-41页 |
| ·三种数据间聚类结果的比较 | 第41-42页 |
| ·两种融合算法之间的比较 | 第42-43页 |
| ·对聚类结果有效性的评价 | 第43-45页 |
| 第六章 结论和展望 | 第45-47页 |
| ·全文总结 | 第45页 |
| ·存在问题及展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
