| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·SNP 研究价值 | 第8-9页 |
| ·SNP 的研究阶段 | 第9-10页 |
| ·疾病的相关介绍 | 第10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 分类算法简介 | 第13-25页 |
| ·致病因素对样本分类的实验框架 | 第13-15页 |
| ·分类算法简介 | 第15-24页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第15-17页 |
| ·最近邻算法 | 第17-19页 |
| ·支持向量机算法 | 第19-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 SNP 特征选择算法的介绍 | 第25-35页 |
| ·特征选择概念 | 第25-27页 |
| ·特征选择的定义 | 第25-26页 |
| ·特征选择过程 | 第26页 |
| ·特征选择分类 | 第26-27页 |
| ·特征选择算法简介 | 第27-31页 |
| ·SNPRuler 算法 | 第27-30页 |
| ·mRMR 算法 | 第30-31页 |
| ·SNPRuler 和 mRMR 算法在 SNP 数据集上的实验 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 单个致病因素数据的实验研究 | 第35-45页 |
| ·实验数据的介绍 | 第35-36页 |
| ·分类算法在单个致病因素上的实验 | 第36-43页 |
| ·Bayes 对 SNP 特征的分类实验 | 第36-37页 |
| ·kNN 对 SNP 特征的分类实验 | 第37-39页 |
| ·SVM 对 SNP 特征的分类实验 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·SNP 特征数目对样本分类的实验 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 有多个致病模型的实验研究 | 第45-51页 |
| ·实验数据说明 | 第45页 |
| ·分类算法在多个致病因素上的实验 | 第45-48页 |
| ·Bayes 对 SNP 特征的样本分类实验 | 第46页 |
| ·kNN 对 SNP 特征的分类实验 | 第46-47页 |
| ·SVM 对 SNP 特征的分类实验 | 第47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·特征选择算法中的 SNP 特征的分类实验 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |