基因表达数据的双向聚类算法的研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题引出 | 第12-13页 |
| 1.3 聚类的重要性及其应用 | 第13-15页 |
| 1.4 基因表达谱公共数据库 | 第15页 |
| 1.5 论文主要工作 | 第15-17页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 聚类分析及经典算法 | 第18-23页 |
| 2.1 聚类类型 | 第18-19页 |
| 2.2 相关概念 | 第19-21页 |
| 2.3 聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 双聚类算法 | 第23-32页 |
| 3.1 传统聚类算法存在的问题 | 第23-24页 |
| 3.2 双聚类算法概述 | 第24-31页 |
| 3.2.1 双聚类算法引入的原因 | 第24-25页 |
| 3.2.2 双聚类相关知识 | 第25-28页 |
| 3.2.3 国内外主要的双聚类算法 | 第28-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 K-闭集双聚类算法 | 第32-48页 |
| 4.1 相关概念 | 第32-35页 |
| 4.1.1 基本概念与问题定义 | 第32-34页 |
| 4.1.2 双聚类模型 | 第34-35页 |
| 4.2 双聚类算法的策略 | 第35-41页 |
| 4.2.1 双聚类算法 | 第35-40页 |
| 4.2.2 KL散度打分函数 | 第40-41页 |
| 4.3 实验及其分析 | 第41-47页 |
| 4.3.1 实验数据的准备 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验结果及其分析 | 第42-46页 |
| 4.3.3 算法性能分析 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 奇异向量空间双聚类算法 | 第48-65页 |
| 5.1 双聚类布尔矩阵(0/1矩阵)的原因 | 第48-49页 |
| 5.2 奇异值向量空间双聚类算法 | 第49-59页 |
| 5.2.1 相关知识 | 第49-52页 |
| 5.2.2 问题定义 | 第52-53页 |
| 5.2.3 奇异值向量空间双聚类算法 | 第53-58页 |
| 5.2.4 KL散度评价函数 | 第58-59页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第59-63页 |
| 5.4 算法分析 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 研究总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 | 第72-73页 |
