| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·基因表达数据 | 第12-14页 |
| ·常用的癌症基因表达数据集 | 第14-15页 |
| ·癌症基因表达数据的降维算法研究现状 | 第15-16页 |
| ·癌症基因表达数据的聚类算法研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 流形学习与基因聚类的基本理论 | 第18-28页 |
| ·数据的特征提取与流形学习 | 第18页 |
| ·几种代表性的流形学习算法 | 第18-23页 |
| ·等距映射方法(ISOMAP) | 第18-19页 |
| ·局部线性嵌入(LLE) | 第19-21页 |
| ·拉普拉斯特征映射(LE) | 第21-22页 |
| ·局部切空间排列(LTSA) | 第22-23页 |
| ·基因表达数据的聚类分析 | 第23页 |
| ·几种常用的基因表达数据聚类算法 | 第23-27页 |
| ·层次聚类算法 | 第23-25页 |
| ·K-均值聚类 | 第25-26页 |
| ·自组织映射 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 改进距离的多组权局部线性嵌入(DMLLE)算法 | 第28-35页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·近邻点的确定 | 第28-30页 |
| ·近邻点距离的测度 | 第28-29页 |
| ·近邻点个数k的选取 | 第29-30页 |
| ·多组权向量的构造 | 第30-32页 |
| ·参数的选取 | 第32-33页 |
| ·DMLLE算法的描述和算法分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 癌症基因表达数据的流形聚类分析 | 第35-45页 |
| ·概述 | 第35页 |
| ·基因表达数据的预处理 | 第35-36页 |
| ·癌症基因表达数据的流形降维 | 第36-43页 |
| ·癌症基因表达数据的流形分布 | 第36-37页 |
| ·本征维数的估计 | 第37-40页 |
| ·基因表达数据的可视化 | 第40-43页 |
| ·基于流形学习的基因表达数据聚类的步骤 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第45-55页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·实验结果的评价方法 | 第45-48页 |
| ·降维结果的评价方法 | 第45-46页 |
| ·聚类结果的评价方法 | 第46-48页 |
| ·胃癌基因表达数据的实验结果及分析 | 第48-51页 |
| ·实验数据集介绍 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·白血病基因表达数据的实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·实验数据集介绍 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |