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对液相质谱数据集的数据降维
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对液相质谱数据集的数据降维
论文目录
 
提要第1-10 页
第一章 维数灾难第10-14 页
　　· 维数灾难第10-13 页
　　· 维数灾难的解决第13-14 页
第二章 特征选择与特征提取第14-31 页
　　· 特征选择第14-25 页
　　　　· CLaNC 算法描述第15-16 页
　　　　· One-By-One 算法描述第16-17 页
　　　　· T 检验算法描述第17-20 页
　　　　· Gram-Schmidt 算法描述第20-25 页
　　　　　　· 经典Gram-Schmidt 算法描述.第20-23 页
　　　　　　· 随机特征Gram-Schmidt 算法描述第23-25 页
　　· 特征提取第25-28 页
　　　　· 主成分分析算法描述第25-26 页
　　　　· Autoencoder network 算法描述第26-28 页
　　· K 最近邻分类器第28-29 页
　　· 交叉验证第29-31 页
第三章 生物标记的发掘第31-32 页
第四章 液相质谱宫颈癌数据集第32-46 页
　　· 液相质谱分析法第32-38 页
　　　　· 高效液相色谱第33-36 页
　　　　· 质谱分析第36-37 页
　　　　· 高效液相色谱与质谱分析的接口第37-38 页
　　· 液相质谱数据的处理第38-39 页
　　· 宫颈癌数据集第39-46 页
第五章 数据降维实验第46-114 页
　　· 利用WEKA 进行数据降维第46-59 页
　　　　· 数据准备-ARFF第47-48 页
　　　　· 属性选择第48-59 页
　　· 利用MATLAB 进行数据降维第59-83 页
　　　　· CLaNC 算法实现第59-62 页
　　　　· One-By-One 算法实现第62-68 页
　　　　　　· One_by_one1 算法实现第63-65 页
　　　　　　· One_by_one2 算法实现第65-68 页
　　　　· T 检验算法实现第68-76 页
　　　　　　· 经典t 检验算法实现第69-70 页
　　　　　　· 配对t 检验算法实现第70-76 页
　　　　· Gram-Schmidt 算法实现第76-82 页
　　　　　　· 经典Gram-Schmidt 算法实现.第76-79 页
　　　　　　· 随机特征Gram-Schmidt 算法实现第79-82 页
　　　　· 性能比较第82-83 页
　　· 利用MATLAB 工具箱进行数据降维.第83-91 页
　　· 利用改进的方法学进行数据降维第91-114 页
　　　　· 利用WEKA 和改进后的方法学对数据进行降维第93-102 页
　　　　· 利用MatLab 和改进后的方法学对数据进行降维第102-114 页
第六章 结论第114-116 页
附录一 宫颈癌数据集SOP 1第116-119 页
附录二 宫颈癌数据集SOP 2第119-123 页
附录三 MATLAB 工具箱“DRTOOLBOX”(V0.3b)第123-128 页
摘要第128-131 页
ABSTRACT第131-134 页
致谢第134-135 页
ACKNOWLEDGEMENTS第135-136 页
参考文献第136-137 页

本篇论文共137页，点击这进入下载页面。
 
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