基因表达数据分析的聚类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·单路聚类 | 第9页 |
| ·双路聚类 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 研究背景知识介绍 | 第13-20页 |
| ·基因表达数据的获取 | 第13-14页 |
| ·基因表达数据的预处理 | 第14-16页 |
| ·基因表达数据的过滤和转换 | 第14-15页 |
| ·基因表达数据的降维 | 第15-16页 |
| ·聚类分析的相似性度量 | 第16-17页 |
| ·双路聚类的定义和类型 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 单路聚类算法研究 | 第20-34页 |
| ·聚类方法介绍 | 第20-25页 |
| ·K均值算法 | 第20-21页 |
| ·层次聚类算法 | 第21-23页 |
| ·自组织映射 | 第23-25页 |
| ·聚类实验设计 | 第25-27页 |
| ·聚类实验结果分析 | 第27-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 双路聚类算法研究 | 第34-62页 |
| ·基于SSVD的算法 | 第34-47页 |
| ·SSVD的理论方法 | 第34-39页 |
| ·SSVD的实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·SSVD算法的改进 | 第40-44页 |
| ·S4VD算法 | 第44-47页 |
| ·BARTMAP算法 | 第47-51页 |
| ·Fuzzy ART | 第47-48页 |
| ·Fuzzy ARTMAP | 第48-50页 |
| ·BARTMAP | 第50-51页 |
| ·Cheng&Church算法 | 第51-53页 |
| ·Plaid Models算法和相关集成方法 | 第53-57页 |
| ·模型定义 | 第54页 |
| ·模型求解 | 第54-55页 |
| ·算法描述 | 第55-56页 |
| ·基于Plaid Models的集成方法 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 双路聚类结果的验证方法研究 | 第62-72页 |
| ·稳定性验证 | 第62-68页 |
| ·验证方法 | 第62-65页 |
| ·验证过程 | 第65-68页 |
| ·重要性验证 | 第68-69页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
