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改进的双聚类算法在癌症基因芯片数据中的应用

提要第1-7页
第1章 绪论第7-12页
   ·研究背景及现状第7-10页
     ·生物信息学第7-8页
     ·基因芯片数据分析的研究背景及现状第8-10页
   ·论文组织结构第10-12页
第2章 数据收集及预处理第12-22页
   ·基因芯片概述第12-13页
     ·基因芯片原理第12-13页
     ·芯片表达数据分析概要第13页
   ·癌症基因芯片数据的收集第13-14页
   ·数据预处理第14-17页
     ·数据去噪第15页
     ·空值填充策略第15-16页
     ·数据转换与标准化第16-17页
   ·特征基因的选择策略第17-22页
     ·特征选择方法概述第17-19页
     ·T-test方法第19-20页
     ·SVM-RFE方法第20-22页
第3章 基因芯片数据聚类算法第22-30页
   ·传统聚类算法第22-25页
     ·算法概述第22-23页
     ·几种常用算法及其特点第23-25页
     ·传统聚类存在的不足第25页
   ·双聚类算法第25-30页
     ·双聚类算法分类及其特点第25-27页
     ·Cheng-Church算法第27-30页
第4章 基于改进Cheng-Church算法的癌症基因芯片数据分析第30-46页
   ·Cheng-Church算法的改进第30-32页
     ·Cheng-Church算法的优缺点第30页
     ·算法的改进第30-32页
   ·人工模拟数据分析第32-34页
     ·人工模拟数据第32-33页
     ·比较分析第33-34页
   ·癌症基因芯片数据的聚类分析第34-46页
     ·癌症基因芯片数据分析的意义第34-35页
     ·实验数据来源第35-39页
     ·特征基因的选择第39-40页
     ·双聚类分析第40-46页
第5章 总结与展望第46-48页
   ·本文总结第46页
   ·工作展望第46-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
摘要第52-55页
Abstract第55-57页

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