| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 微阵列实验和基因表达数据 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基因微阵列实验 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基因表达数据及其特点 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基因表达数据分析方法 | 第15-16页 |
| 1.3 癌症基因表达数据特征选择方法的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 特征基因选择方法所面临的问题和挑战 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第20页 |
| 1.6 本文的组织结构安排 | 第20-23页 |
| 第2章 特征选择算法及分类方法 | 第23-37页 |
| 2.1 特征选择简介 | 第23-28页 |
| 2.1.1 特征选择的定义 | 第23-24页 |
| 2.1.2 特征选择的基本框架 | 第24页 |
| 2.1.3 特征选择算法的分类 | 第24-28页 |
| 2.2 一些经典的Filter特征选择算法 | 第28-30页 |
| 2.2.1 T-test方法 | 第28页 |
| 2.2.2 Fisher score方法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 Laplacian score方法 | 第29-30页 |
| 2.3 基于流形学习的图嵌入特征评分方法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 经典流形学习方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 图嵌入框架及其线性泛化 | 第31-32页 |
| 2.3.3 图嵌入特征评分方法 | 第32-33页 |
| 2.4 分类方法 | 第33-35页 |
| 2.4.1 支持向量机 | 第33-34页 |
| 2.4.2 K近邻分类方法 | 第34-35页 |
| 2.4.3 其它分类方法 | 第35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于LLRFC的特征选择方法研究 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 LLRFC特征提取方法 | 第37-45页 |
| 3.2.1 局部线性嵌入LLE方法 | 第37-39页 |
| 3.2.2 Fisher判别及其图嵌入理论下的泛化 | 第39-43页 |
| 3.2.3 LLRFC特征提取方法 | 第43-45页 |
| 3.3 LLRFC score的特征选择方法 | 第45-46页 |
| 3.4 基于相关分析去冗余的特征选择方法LLRFC score+ | 第46-49页 |
| 3.4.1 特征-类别相关性分析 | 第46页 |
| 3.4.2 特征-特征相关性分析 | 第46-47页 |
| 3.4.3 特征冗余性分析 | 第47-48页 |
| 3.4.4 LLRFC score+特征选择算法 | 第48-49页 |
| 3.4.5 算法的复杂度分析 | 第49页 |
| 3.5 算法比较实验及结果分析 | 第49-54页 |
| 3.5.1 实验数据集描述 | 第49-51页 |
| 3.5.2 分类器的选择 | 第51页 |
| 3.5.3 实验参数的选取和结果分析 | 第51-52页 |
| 3.5.4 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-57页 |
| 第4章 有监督局部线性嵌入的子集评分特征选择方法研究 | 第57-65页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 迹比形式下的特征选择方法 | 第57-61页 |
| 4.2.1 迹比问题 | 第57-59页 |
| 4.2.2 基于特征评分的方法 | 第59页 |
| 4.2.3 基于子集评分的方法 | 第59-61页 |
| 4.3 监督局部线性嵌入的子集评分特征选择方法SSLLE | 第61-63页 |
| 4.4 分类实验及结果分析 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 联合稀疏局部线性嵌入的特征选择方法研究 | 第65-73页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 稀疏学习 | 第65-67页 |
| 5.2.1 几种常见的范数及其扩展 | 第65-67页 |
| 5.2.2 稀疏特征选择模型 | 第67页 |
| 5.3 联合稀疏学习的局部嵌入特征选择方法 | 第67-70页 |
| 5.3.1 联合稀疏学习的嵌入特征选择方法JLLESR | 第67-69页 |
| 5.3.2 JLLESR方法的优化求解 | 第69-70页 |
| 5.4 分类结果比较及其分析 | 第70-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论与展望 | 第73-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
