基于熵的聚类算法在蛋白质网络模块检测中的应用

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-13页
·研究背景及意义	第7页
·蛋白质相互作用网络模块划分现状与动态	第7-10页
·生物网络与模块	第8-9页
·蛋白质相互作用网络模块划分算法现状与动态	第9-10页
·本文的研究工作及论文结构	第10-13页
第二章 图与蛋白质相互作用网络	第13-21页
·图的相关定义	第13-16页
·图的矩阵表示	第13-15页
·关于度的概念	第15-16页
·几种随机网络模型	第16页
·蛋白质相互作用网络简介	第16-21页
第三章 聚类算法的相关理论	第21-35页
·聚类算法的基本概念	第21-23页
·几种常见的聚类算法	第23-31页
·层次聚类	第23-25页
·密度聚类	第25-28页
·熵聚类	第28-31页
·聚类算法结果评价	第31-35页
第四章 最小带权相似熵聚类算法	第35-53页
·算法设计	第35-40页
·熵理论	第35-37页
·相似度与相似熵	第37-39页
·算法步骤	第39-40页
·算法优化	第40-41页
·实验结果与分析	第41-53页
·算法有效性验证	第41-45页
·蛋白质相互作用网络	第45-49页
·蛋白质功能预测	第49-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
致谢	第55-57页
参考文献	第57-61页
研究成果	第61-62页