| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-12页 |
| 1.3 本文的安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于高斯混合模型的聚类及变量选择 | 第13-22页 |
| 2.1 高斯混合模型 | 第13-15页 |
| 2.2 基于惩罚模型的聚类 | 第15-17页 |
| 2.3 惩罚模型的EM算法 | 第17-19页 |
| 2.4 模型优化 | 第19-22页 |
| 第三章 模拟数据基于高斯混合模型的聚类和变量选择 | 第22-31页 |
| 3.1 二维模拟数据 | 第22-24页 |
| 3.2 高维模拟数据 | 第24-27页 |
| 3.3 惩罚高斯混合模型 | 第27-31页 |
| 第四章 小鼠蛋白质基因表达水平的变量选择 | 第31-40页 |
| 4.1 基因表达数据 | 第31-32页 |
| 4.2 惩罚模型的应用于数据对照组做变量选择 | 第32-40页 |
| 第五章 总结与讨论 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40-41页 |
| 5.2 展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-47页 |
| 致谢 | 第47页 |