模糊C-均值聚类在基因表达数据分析中的应用与研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| ·基因芯片技术简介 | 第10-11页 |
| ·基因芯片应用领域 | 第11-12页 |
| ·基因表达数据简介 | 第12-13页 |
| ·基因表达数据分析方法简介 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 2 数据预处理技术 | 第16-23页 |
| ·数据预处理技术简介 | 第16-19页 |
| ·数据清洗 | 第16页 |
| ·数据集成 | 第16-17页 |
| ·数据归约 | 第17页 |
| ·数据筛选 | 第17-18页 |
| ·数据变换 | 第18-19页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第19-22页 |
| ·主成分分析原理 | 第19页 |
| ·主成分分析与基本性质 | 第19-20页 |
| ·方差贡献率与累计方差贡献率 | 第20-21页 |
| ·主成分与原有指标的关系 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 聚类分析 | 第23-31页 |
| ·聚类理论 | 第23-26页 |
| ·聚类的定义 | 第23-24页 |
| ·相似性度量方式 | 第24-25页 |
| ·聚类的性质 | 第25-26页 |
| ·常用聚类算法简介 | 第26-29页 |
| ·基因表达数据聚类技术简介 | 第29-30页 |
| ·聚类技术的类型 | 第29页 |
| ·基因表达数据聚类算法概述 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 模糊C-均值聚类理论与应用研究 | 第31-39页 |
| ·模糊C-均值聚类理论 | 第31-36页 |
| ·模糊C-均值聚类目标函数发展研究 | 第31-32页 |
| ·模糊C-均值聚类算法基本原理 | 第32-34页 |
| ·模糊C-均值聚类算法实现流程 | 第34-36页 |
| ·模糊加权指数研究 | 第36页 |
| ·模糊C-均值聚类算法的研究概况 | 第36-38页 |
| ·模糊C-均值聚类算法研究现状 | 第36-38页 |
| ·模糊聚类在基因表达数据分析中的应用研究 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 FCM 算法改进与实例分析 | 第39-57页 |
| ·算法的改进 | 第39-43页 |
| ·基于属性加权的模糊C均值(FCM)聚类算法 | 第39-40页 |
| ·权值的设定 | 第40-41页 |
| ·聚类数的优选与初始聚类中心的确定 | 第41-43页 |
| ·聚类数的优选 | 第41-42页 |
| ·初始聚类中心的确定 | 第42-43页 |
| ·改进的加权FCM算法实现流程 | 第43-44页 |
| ·实验验证与分析 | 第44-54页 |
| ·数据筛选 | 第45-48页 |
| ·降维、权值确定 | 第48-49页 |
| ·聚类数与初始聚类中心的确定 | 第49-51页 |
| ·改进的模糊C-均值聚类效果展示与分析 | 第51-54页 |
| ·聚类结果的生物学解释与分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
