| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的组织结构及创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 特征基因识别的相关理论概述 | 第12-18页 |
| 2.1 相关工作 | 第12-13页 |
| 2.2 主成分分析 | 第13-14页 |
| 2.3 稀疏主成分分析 | 第14-15页 |
| 2.4 鲁棒主成分分析 | 第15页 |
| 2.5 回归分析 | 第15-18页 |
| 第3章 基于L_(2,1)范数的稀疏主成分回归法的研究及应用 | 第18-26页 |
| 3.1 基于L_(2,1)范数的稀疏主成分回归方法(L_(2,1)SPCA) | 第18-20页 |
| 3.2 时间复杂度 | 第20页 |
| 3.3 结果和讨论 | 第20-26页 |
| 3.3.1 仿真数据的结果 | 第20-22页 |
| 3.3.2 基因本体论分析(GO分析) | 第22页 |
| 3.3.3 在白血病数据上的实验结果 | 第22-23页 |
| 3.3.4 在头颈鳞癌数据上的实验结果 | 第23-26页 |
| 第4章 基于多属性稀疏低秩回归方法的研究与应用 | 第26-35页 |
| 4.1 基于L_(2,1)范数的低秩回归算法的研究与应用 | 第26-29页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第29-35页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第29-30页 |
| 4.2.2 参数选择 | 第30-31页 |
| 4.2.3 分类结果及比较 | 第31-33页 |
| 4.2.4 特征选择方法及比较 | 第33-35页 |
| 第5章 基于多属性双范数约束的回归方法的研究与应用 | 第35-43页 |
| 5.1 多属性双范数约束回归的相关理论 | 第35-37页 |
| 5.1.1 线性回归方法的简单介绍 | 第35页 |
| 5.1.2 基于L_(2,1)范数和迹范数的矩阵分解方法介绍 | 第35-37页 |
| 5.2 基于L_(2,1)范数和迹范数的回归算法的聚类和特征选择 | 第37-40页 |
| 5.2.1 数据集描述 | 第37-38页 |
| 5.2.2 实验设置 | 第38-39页 |
| 5.2.3 聚类 | 第39页 |
| 5.2.4 特征选择 | 第39-40页 |
| 5.3 实验分析 | 第40-43页 |
| 5.3.1 聚类评价测度 | 第40页 |
| 5.3.2 聚类结果 | 第40页 |
| 5.3.3 GO分析 | 第40-43页 |
| 第6章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-51页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
