肿瘤基因表达谱维数约减与聚类集成
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·基因表达谱数据简介 | 第8-9页 |
| ·基因表达谱数据的获取 | 第8-9页 |
| ·基因表达谱数据的特点 | 第9页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于INCA的肿瘤基因表达谱维数约减 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·基于NCA的肿瘤基因表达谱特征提取 | 第15-17页 |
| ·肿瘤基因表达谱的数学描述 | 第15页 |
| ·近邻成分分析 | 第15-17页 |
| ·基于INCA的肿瘤基因表达谱特征提取 | 第17-19页 |
| ·奇异值分解原理 | 第17-18页 |
| ·分类器介绍 | 第18-19页 |
| ·基于INCA的分类算法描述 | 第19页 |
| ·实验结果及分析 | 第19-25页 |
| ·实验数据简介及预处理 | 第19-21页 |
| ·实验结果及评价 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 肿瘤基因表达谱特征选择 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·fisher特征选择算法 | 第27-28页 |
| ·Vfisher特征选择算法 | 第28-30页 |
| ·冗余基因的去除 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-37页 |
| ·ω值的确定 | 第31-33页 |
| ·Vfisher与fisher的比较 | 第33-36页 |
| ·Vfisher与现有方法的比较 | 第36页 |
| ·两两冗余分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 肿瘤基因表达谱聚类集成 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·聚类集成 | 第39-41页 |
| ·聚类集成概述 | 第39页 |
| ·共识函数设计及簇标记匹配 | 第39-41页 |
| ·基准聚类成员的确定 | 第41页 |
| ·LLE算法介绍 | 第41-43页 |
| ·MSA聚类集成算法描述 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·MSA与单一聚类的比较 | 第44-45页 |
| ·MSA与现有聚类集成算法比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·未来展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第55页 |
