面向癌症基因数据的关联规则挖掘技术研究

目录

声明

1 绪论

1.1研究背景与意义

1.2研究现状

1.2.1关联规则

1.2.2聚类

1.2.3研究存在的问题

1.3本文研究工作及创新点

1.4论文结构安排

2 相关算法理论介绍

2.1基因表达数据及其特性

2.1.1基因表达数据的概念

2.1.2基因表达数据特性

2.2数据挖掘相关概念

2.2.1数据挖掘任务及过程

2.2.2数据挖掘的方法

2.3数据预处理

2.3.1高斯混合模型

2.3.2期望最大化算法

2.4关联规则挖掘相关术语与算法分析

2.4.1关联规则概念

2.4.2关联规则挖掘算法过程

2.5本章小结

3 基因数据的PmR-NRS关联规则研究

3.1 ReliefF算法

3.2 mRMR算法

3.3 NRS特征选择方法

3.4特征选择的稳定性

3.5 PmR-NRS混合特征选择的关联规则

3.5.1 PmR-NRS混合特征选择关联规则的流程

3.5.2算法优势

3.6实验结果与分析

3.7本章小结

4 QR-WPFCM聚类算法的关联规则研究

4.1聚类的概念

4.2划分的聚类算法

4.2.1 FCM聚类算法

4.2.2 WPFCM聚类算法

4.3 QR-WPFCM聚类算法

4.3.1 QR分解的属性选择策略

4.3.2 QR-WPFCM聚类关联规则算法

4.4实验结果与分析

4.4.1实验过程的概述

4.4.2 实验数据的来源

4.4.3实验结果和分析

4.5基因靶向药物研究

4.6本章小结

5 总结与展望

5.1全文总结

5.2后续展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果