| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 基因表达数据 | 第16-18页 |
| 1.1.1 基因表达数据简介 | 第16-17页 |
| 1.1.2 DNA微阵列数据形式 | 第17页 |
| 1.1.3 数据特点 | 第17-18页 |
| 1.2 基因表达数据信息挖掘意义 | 第18-19页 |
| 1.3 基因表达数据聚类分类研究现状 | 第19-22页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第22-26页 |
| 第二章 基于非负矩阵分解对基因表达数据聚类 | 第26-38页 |
| 2.1 非负矩阵理论 | 第26-28页 |
| 2.1.1 非负矩阵引出 | 第26页 |
| 2.1.2 非负矩阵分解基本思想 | 第26-27页 |
| 2.1.3 非负矩阵分解算法实现 | 第27-28页 |
| 2.2 改进的的非负矩阵分解算法 | 第28-30页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第30-37页 |
| 2.3.1 数据简介 | 第30-31页 |
| 2.3.2 yeast数据聚类分析 | 第31-32页 |
| 2.3.3 基于NMF的快速聚类 | 第32-34页 |
| 2.3.4 对yeast数据聚类分析 | 第34-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 稀疏表示理论与分类技术 | 第38-50页 |
| 3.1 稀疏表示理论 | 第38-40页 |
| 3.2 稀疏表示问题的基本模型 | 第40-44页 |
| 3.2.1 稀疏表示分类算法 | 第40-43页 |
| 3.2.2 协同表示分类算法 | 第43-44页 |
| 3.2.3 基于Metasample基因表达数据分类 | 第44页 |
| 3.3 基于核稀疏表示模型 | 第44-48页 |
| 3.3.1 核函数理论 | 第44-45页 |
| 3.3.2 常用的核函数 | 第45页 |
| 3.3.3 核稀疏表示模型 | 第45-48页 |
| 3.4 章节总结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于稀疏表示分类的改进算法 | 第50-62页 |
| 4.1 近邻稀疏表示 | 第50-53页 |
| 4.1.1 数据重构方法简介 | 第50页 |
| 4.1.2 基于近邻的欠采样数据重构方法 | 第50-51页 |
| 4.1.3 基于近邻的欠采样重构数据稀疏表示分类 | 第51-53页 |
| 4.2 基于相似性度量稀疏表示 | 第53-56页 |
| 4.3 一种稀疏表示的快速计算方法 | 第56-57页 |
| 4.4 基于非负矩阵特征空间稀疏表示分类 | 第57-61页 |
| 4.4.1 非负矩阵分解子空间 | 第58-59页 |
| 4.4.2 基于非负矩阵分解子空间核稀疏表示分类 | 第59-61页 |
| 4.5 章节总结 | 第61-62页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第62-72页 |
| 5.1 数据描述 | 第62页 |
| 5.2 交叉验证 | 第62-63页 |
| 5.3 实验一 | 第63-65页 |
| 5.3.1 基于近邻的欠采样数据重构稀疏表示实验 | 第63-64页 |
| 5.3.2 基于稀疏表示的快速计算方法对基因数据分类实验 | 第64页 |
| 5.3.3 基于相似性度量稀疏表示对基因数据分类实验 | 第64-65页 |
| 5.4 实验二 | 第65-70页 |
| 5.4.1 基于非负矩阵特征提取稀疏表示对基因数据分类实验 | 第65-66页 |
| 5.4.2 基于最优非负矩阵子空间对基因数据分类实验 | 第66-69页 |
| 5.4.3 实验结果对比分析 | 第69-70页 |
| 5.5 本章总结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结和展望 | 第72-76页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介 | 第84-85页 |
