| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要研究工作 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第12-24页 |
| 2.1 聚类的概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第12-13页 |
| 2.1.2 对聚类分析的要求 | 第13-14页 |
| 2.2 数据类型 | 第14-16页 |
| 2.2.1 数据结构 | 第14-15页 |
| 2.2.2 相似性度量 | 第15-16页 |
| 2.3 聚类算法的划分 | 第16-23页 |
| 2.3.1 划分方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 层次方法 | 第18-20页 |
| 2.3.3 密度方法 | 第20-22页 |
| 2.3.4 网格方法 | 第22页 |
| 2.3.5 模型方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 参数自适应的SA-CURD算法 | 第24-37页 |
| 3.1 相关定义 | 第24页 |
| 3.2 基于参考点的CURD算法介绍 | 第24-26页 |
| 3.3 参数自适应的SA-CURD算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 Radius参数的确定方法 | 第27-29页 |
| 3.3.2 MinPts参数的确定方法 | 第29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-36页 |
| 3.4.1 SA-CURD的实验结果 | 第29-35页 |
| 3.4.2 参数自适应方法应用于其他密度聚类算法 | 第35-36页 |
| 3.4.3 算法时间复杂度分析 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 应用SA-CURD算法分析持家基因的聚集性 | 第37-46页 |
| 4.1 问题描述 | 第37页 |
| 4.2 细胞中的基因组 | 第37-38页 |
| 4.2.1 三维基因组的发展 | 第37-38页 |
| 4.2.2 持家基因 | 第38页 |
| 4.3 使用聚类算法分析基因的聚集现象 | 第38-40页 |
| 4.3.1 基因活跃区域的聚集现象 | 第39页 |
| 4.3.2 基因非活跃区域的聚集现象 | 第39-40页 |
| 4.4 数据的获取与处理 | 第40-42页 |
| 4.4.1 获取数据 | 第40页 |
| 4.4.2 数据的处理 | 第40-42页 |
| 4.5 基因组的三维建模 | 第42-44页 |
| 4.6 实验结论与分析 | 第44-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 全文总结 | 第46页 |
| 5.2 工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第52页 |