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基于二分图的聚类算法研究
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基于二分图的聚类算法研究
论文目录
 
目录第1-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第7-11页
　　· 本文的研究背景及意义第7页
　　· 国内外研究现状及趋势第7-9页
　　　　· 国内外研究现状第7-8页
　　　　· 国内外研究趋势第8-9页
　　· 本文主要工作第9页
　　· 本文组织结构第9-11页
第二章 基于二分图的聚类算法研究第11-18页
　　· 生物学背景第11-12页
　　　　· 基因表达数据第11-12页
　　· 二分图第12-14页
　　　　· 二分图的概念第12-13页
　　　　· 二分图与二分团第13-14页
　　· 聚类算法第14-17页
　　　　· 聚类分析的数据结构和数据类型第14-15页
　　　　· 相似性度量方法第15-16页
　　　　· 常用的聚类分析方法第16-17页
　　· 本章小结第17-18页
第三章 双向聚类算法第18-29页
　　· 双向聚类算法基本概念第18-22页
　　　　· 双向聚类算法第18-19页
　　　　· 双向聚类的类型第19-20页
　　　　· 双向聚类的结构第20-21页
　　　　· 双向聚类的相关定义第21-22页
　　· CC 算法第22-25页
　　　　· CC 算法的相关定义第22-23页
　　　　· CC 算法的相关步骤第23-25页
　　· FLOC 算法第25-28页
　　　　· FLOC 算法的相关定义第25-26页
　　　　· FLOC 算法的思想及步骤第26-27页
　　　　· FLOC 算法的复杂度分析第27-28页
　　· 本章小结第28-29页
第四章 基于 BIMAX 算法的改进研究第29-42页
　　· BIMAX 算法简介第29-30页
　　· 使用 K-means 算法进行优化第30-34页
　　　　· K-means 算法的介绍第30-31页
　　　　· 通过 K-means 算法处理矩阵第31-32页
　　　　· 进行实验第32-34页
　　· 通过残差优化算法第34-36页
　　　　· 残差的相关定义第34页
　　　　· 使用残差处理矩阵第34-35页
　　　　· 进行实验第35-36页
　　· 通过 Gain 值优化算法第36-38页
　　　　· Gain 值的相关定义第36页
　　　　· 使用 Gain 值处理矩阵第36-37页
　　　　· 进行实验第37-38页
　　· 对于特殊数据矩阵的讨论第38-41页
　　　　· 矩阵列数较多的情况第39页
　　　　· 进行实验第39-41页
　　· 本章小结第41-42页
第五章 总结与展望第42-44页
　　· 总结第42页
　　· 展望第42-44页
参考文献第44-48页
攻读硕士期间取得的科研成果和参加科研项目第48-49页
致谢第49页

本篇论文共49页，点击这进入下载页面。
 
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