| 致谢 | 第1-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-16页 |
| 插图清单 | 第16-17页 |
| 表格清单 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-30页 |
| ·研究背景及意义 | 第18-20页 |
| ·数据分类概述 | 第20-25页 |
| ·分类问题描述 | 第20-21页 |
| ·数据分类过程 | 第21-25页 |
| ·高维小样本问题的挑战 | 第25-26页 |
| ·本文主要研究内容 | 第26-28页 |
| ·课题来源 | 第26页 |
| ·主要研究内容 | 第26-28页 |
| ·论文组织结构 | 第28-30页 |
| 2 特征选择综述 | 第30-40页 |
| ·特征选择的相关概念 | 第30-31页 |
| ·特征选择的过程 | 第31-35页 |
| ·特征子集生成 | 第31-33页 |
| ·特征子集评估 | 第33-34页 |
| ·特征选择停止准则 | 第34-35页 |
| ·分类模型验证 | 第35页 |
| ·特征选择方法研究现状 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 嵌入特征选择算法K-SPLIT LASSO研究 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·DNA微阵列技术 | 第41-44页 |
| ·基因表达谱的获取 | 第42页 |
| ·基因表达谱的特点 | 第42-44页 |
| ·LASSO方法 | 第44-46页 |
| ·K-SPLIT LASSO方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·实验数据集及环境配置 | 第47-49页 |
| ·实验结果及讨论 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 4 混合特征选择算法GSIL研究 | 第52-70页 |
| ·引言 | 第52-54页 |
| ·GSIL方法的系统框架 | 第54-55页 |
| ·无关基因的过滤 | 第55-56页 |
| ·冗余基因的剔除 | 第56-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-69页 |
| ·实验数据集及环境配置 | 第59-61页 |
| ·实验结果及讨论 | 第61-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 集成特征选择算法ECGS-RG研究 | 第70-90页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·集成基因选择 | 第72-75页 |
| ·集成学习 | 第72-74页 |
| ·集成基因选择算法 | 第74-75页 |
| ·ECGS-RG方法 | 第75-82页 |
| ·选择区分基因 | 第75-78页 |
| ·选择相关基因子集 | 第78-81页 |
| ·集成基因选择 | 第81-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-88页 |
| ·实验数据集及环境配置 | 第82-83页 |
| ·实验结果及讨论 | 第83-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 6 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·论文内容总结 | 第90-91页 |
| ·未来工作 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-102页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第102-104页 |