| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 基因表达数据的聚类研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 谱聚类应用于基因表达数据聚类的研究现状 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构和章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论知识 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基因聚类基本定义 | 第17-18页 |
| 2.3 基因表达数据 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基因表达数据的获取 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基因表达数据的特点 | 第19-20页 |
| 2.3.3 基因表达数据的预处理 | 第20页 |
| 2.4 数据降维 | 第20-22页 |
| 2.4.1 非负矩阵分解 | 第21页 |
| 2.4.2 局部线性嵌入 | 第21-22页 |
| 2.5 相似性度量函数 | 第22-24页 |
| 2.6 常用聚类算法介绍 | 第24-25页 |
| 2.7 常见的聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.7.1 k-means聚类算法 | 第25页 |
| 2.7.2 谱聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.8 聚类结果的评价 | 第27-28页 |
| 2.9 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于协同表示的谱聚类算法 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 协同表示 | 第30-32页 |
| 3.2.1 稀疏表示原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 稀疏表示系数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 协同表示系数 | 第32页 |
| 3.2.4 协同表示系数向量 | 第32页 |
| 3.3 构建相似度矩阵 | 第32-33页 |
| 3.4 基于协同表示的谱聚类算法 | 第33-34页 |
| 3.5 实验设置及结果分析 | 第34-41页 |
| 3.5.1 数据集及实验环境 | 第34-35页 |
| 3.5.2 实验参数影响 | 第35-37页 |
| 3.5.3 相似度矩阵对比 | 第37页 |
| 3.5.4 聚类结果对比 | 第37-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于主成分分析的谱聚类算法 | 第42-55页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 主成分分析 | 第42-45页 |
| 4.2.1 主成分分析基本思想 | 第42-43页 |
| 4.2.2 主成分分析的数学模型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 主成分分析的推导 | 第44-45页 |
| 4.2.4 主成分分析算法基本算法和步骤 | 第45页 |
| 4.3 构建相似度矩阵 | 第45-46页 |
| 4.4 基于主成分分析的谱聚类算法 | 第46-47页 |
| 4.5 实验设置及结果分析 | 第47-54页 |
| 4.5.1 数据集及实验环境 | 第47-48页 |
| 4.5.2 实验参数影响 | 第48-49页 |
| 4.5.3 相似度矩阵对比 | 第49-50页 |
| 4.5.4 聚类结果对比 | 第50-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研活动 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |