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基于统计分析的微阵列数据挖掘技术

中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 微阵列技术第10-18页
   ·微阵列概述第10-13页
   ·微阵列数据挖掘第13-18页
第二章 聚类分析第18-30页
   ·什么是聚类分析第18-19页
   ·文献中对微阵列数据的聚类研究第19-20页
   ·基因表达谱之间相似性度量函数第20-22页
   ·类之间相似性度量函数第22页
   ·常见的聚类分法第22-23页
   ·聚类结果的定量评价第23-25页
   ·分析结果第25-28页
   ·结论第28页
   ·聚类分析的存在的问题第28-30页
第三章 主成分分析第30-51页
   ·PCA 概述第30-32页
   ·PCA 原理第32-35页
   ·PCA 步骤第35-37页
   ·微阵列PCA第37-45页
   ·分块PCA第45-49页
   ·结论第49-51页
第四章 独立成分分析第51-61页
   ·ICA 简介第51页
   ·ICA 的基本思想第51-53页
   ·ICA 算法第53-56页
   ·ICA 的应用第56-59页
   ·结论第59-61页
第五章 结论第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
研究成果第68页

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