降维和SVM相结合的方法在基因数据中的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 概述 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 无关基因的去除 | 第15-18页 |
| 2.1 相关概念 | 第15-16页 |
| 2.2 改进的去无关基因方法 | 第16-18页 |
| 第3章 降维方法的简介及应用 | 第18-29页 |
| 3.1 降维的研究背景 | 第18-19页 |
| 3.2 主成分分析的数学模型 | 第19-20页 |
| 3.3 主成分分析的几何模型 | 第20-21页 |
| 3.4 主成分分析的计算步骤 | 第21-23页 |
| 3.5 局部线性嵌入进行基因数据可视化 | 第23-27页 |
| 3.6 降维在基因数据中分析 | 第27-29页 |
| 第4章 支持向量机算法的应用 | 第29-42页 |
| 4.1 支持向量机简介 | 第29页 |
| 4.2 支持向量机的基本思想 | 第29-31页 |
| 4.3 支持向量机的分类 | 第31-40页 |
| 4.3.1 线性可分支持向量机 | 第33-35页 |
| 4.3.2 近似线性可分支持向量机 | 第35-38页 |
| 4.3.3 非线性可分的支持向量机 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 实验结果 | 第42-46页 |
| 5.1 数据集的简介 | 第42-43页 |
| 5.2 数据处理流程 | 第43-44页 |
| 5.3 REFSC 对实验结果的影响 | 第44页 |
| 5.4 支持向量机分类实验 | 第44-46页 |
| 第6章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
