基于聚类算法的基因微阵列数据分析



基于聚类算法的基因微阵列数据分析

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基于聚类算法的基因微阵列数据分析

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
第一章绪论	第7-15 页
· 课题背景	第7-11 页
· 基因芯片介绍	第7-8 页
· 微阵列技术的生物学背景	第8-9 页
· 微阵列基因表达数据	第9-10 页
· 基因表达数据分析	第10-11 页
· 基因表达数据的研究现状	第11-12 页
· 课题研究的目的和意义	第12-13 页
· 论文的研究内容及安排	第13-15 页
· 主要研究内容	第13 页
· 结构安排	第13-15 页
第二章聚类分析概述	第15-27 页
· 引言	第15 页
· 聚类分析的应用要求	第15-16 页
· 基础知识	第16-21 页
· 数据标准化	第16-17 页
· 距离与相似系数	第17-19 页
· 聚类的特征与聚类间的距离	第19-21 页
· 主要聚类方法	第21-24 页
· 划分的方法	第21-22 页
· 层次方法	第22-23 页
· 自组织映射(SOMs)	第23-24 页
· 模糊C 均值聚类算法	第24-25 页
· 本章小结	第25-27 页
第三章基于新的模糊相似关系的基因聚类算法研究	第27-35 页
· 引言	第27 页
· 基于相似测度的新相关系数	第27-28 页
· 相关系数	第27-28 页
· 特征相似测度－最大信息压缩指数	第28 页
· 联合相似测度	第28 页
· 改进的基于模糊相似关系的聚类算法描述	第28-29 页
· 基本定义	第28-29 页
· 算法思想	第29 页
· FCM 聚类初始化算法流程	第29-30 页
· 实验及结果分析	第30-33 页
· 实验数据	第30 页
· 数据预处理	第30-31 页
· 结果分析	第31-33 页
· 本章小结	第33-35 页
第四章基于小波去噪和改进的FCM 算法的基因表达数据分析	第35-43 页
· 引言	第35 页
· 小波变换降噪处理	第35-36 页
· 加权似然模糊聚类(WPFCM)	第36-40 页
· WPFCM 聚类算法	第36-39 页
· 基于有效性测度的基因表达数据的WPFCM 模型	第39-40 页
· 实验仿真	第40-41 页
· 数据来源	第40 页
· 实验结果分析	第40-41 页
· 本章小结	第41-43 页
第五章基于代表熵的双向聚类算法研究	第43-51 页
· 引言	第43 页
· 双向聚类算法模型	第43-46 页
· 基因聚类－SOM 算法	第44-45 页
· 代表基因的挑选	第45 页
· 代表熵	第45-46 页
· 样本聚类－FCM 算法	第46 页
· 双向聚类算法描述	第46 页
· 实验分析	第46-49 页
· 实验数据来源	第46-47 页
· 实验结果与分析	第47-49 页
· 本章小结	第49-51 页
第六章总结与展望	第51-53 页
· 本文的工作总结	第51 页
· 今后工作展望	第51-53 页
致谢	第53-55 页
参考文献	第55-60 页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第60 页

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