| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·阿尔茨海默病及其研究现状 | 第8-9页 |
| ·基因芯片技术的原理及其在 AD 基因识别中的应用 | 第9-11页 |
| ·数据及其标准化 | 第11页 |
| ·本文研究目的与意义 | 第11-13页 |
| 2 主成分分析算法 | 第13-15页 |
| ·主成分分析算法原理及应用 | 第13页 |
| ·主成分分析算法实现步骤 | 第13-15页 |
| 3 K 均值聚类算法 | 第15-18页 |
| ·K 均值聚类 | 第15-16页 |
| ·用 MATLAB 实现 K-means 算法 | 第16-18页 |
| 4 本文处理基因数据的算法 | 第18-31页 |
| ·一维分类算法介绍 | 第18-19页 |
| ·PCA-kmeans 原理 | 第19页 |
| ·PCA-kmeans 算法介绍 | 第19-20页 |
| ·PCA-kmeans 实验中观察到的特征 | 第20-24页 |
| ·投影子空间分类判据及应用 | 第24-28页 |
| ·本文算法与 PCA-1D、K-means 算法对比 | 第28-31页 |
| 5 阿尔茨海默病候选基因的识别方法 | 第31-35页 |
| ·基因识别的两种判据 | 第31-32页 |
| ·本文识别的 AD 基因 | 第32-35页 |
| 6 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 附录 A | 第39-44页 |
| A.1 主程序 | 第39-41页 |
| A.2 数据标准化函数代码 | 第41页 |
| A.3 此函数用于将特征根归一化 | 第41页 |
| A.4 主成分分析函数代码 | 第41-42页 |
| A.5 K 均值函数代码 | 第42页 |
| A.6 一维分类函数代码 | 第42-43页 |
| A.7 找孤立点函数代码 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 在校期间的研究成果 | 第45页 |