| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 本课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第9-11页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 实验数据 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 乳癌病人临床数据删失的建模 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 生存期删失数据处理 | 第14-16页 |
| 2.2.1 基于乘积限估计法的删失数据处理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于极大似然估计的删失数据处理 | 第15-16页 |
| 2.3 删失数据的同分布插值及误差分析 | 第16-18页 |
| 2.4 数值实验 | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 乳癌病人mi RNA表达水平数据的降维处理 | 第22-30页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 基于特征选取的降维处理 | 第22-24页 |
| 3.2.1 基于最小网格聚类的降维 | 第22-23页 |
| 3.2.2 最小网格聚类去中心化修改 | 第23-24页 |
| 3.3 基于特征抽取的降维处理 | 第24-26页 |
| 3.3.1 基于主成分分析方法的降维 | 第24-25页 |
| 3.3.2 基于Isomap方法的降维 | 第25-26页 |
| 3.4 数值实验 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 乳癌病人的生存预测分析 | 第30-42页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 乳癌病人癌症分期模型 | 第30-33页 |
| 4.2.1 基于支持向量机的分类模型 | 第30-32页 |
| 4.2.2 基于决策树的分类模型 | 第32-33页 |
| 4.3 乳癌病人生存期预测模型 | 第33-35页 |
| 4.3.1 乳癌病人mi RNA的Kruskal-Wallis检验 | 第33-34页 |
| 4.3.2 逐步多元线性回归预测模型 | 第34-35页 |
| 4.4 数值实验结果讨论及分析 | 第35-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51页 |