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摘要
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基因表达数据的聚类研究现状
1.2.2 谱聚类应用于基因表达数据聚类的研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文结构和章节安排
第2章 相关理论知识
2.1 引言
2.2 基因聚类基本定义
2.3 基因表达数据
2.3.1 基因表达数据的获取
2.3.2 基因表达数据的特点
2.3.3 基因表达数据的预处理
2.4 数据降维
2.4.1 非负矩阵分解
2.4.2 局部线性嵌入
2.5 相似性度量函数
2.6 常用聚类算法介绍
2.7 常见的聚类算法
2.7.1 k-means聚类算法
2.7.2 谱聚类算法
2.8 聚类结果的评价
2.9 本章小结
第3章 基于协同表示的谱聚类算法
3.1 引言
3.2 协同表示
3.2.1 稀疏表示原理
3.2.2 稀疏表示系数
3.2.3 协同表示系数
3.2.4 协同表示系数向量
3.3 构建相似度矩阵
3.4 基于协同表示的谱聚类算法
3.5 实验设置及结果分析
3.5.1 数据集及实验环境
3.5.2 实验参数影响
3.5.3 相似度矩阵对比
3.5.4 聚类结果对比
3.6 本章小结
第4章 基于主成分分析的谱聚类算法
4.1 引言
4.2 主成分分析
4.2.1 主成分分析基本思想
4.2.2 主成分分析的数学模型
4.2.3 主成分分析的推导
4.2.4 主成分分析算法基本算法和步骤
4.3 构建相似度矩阵
4.4 基于主成分分析的谱聚类算法
4.5 实验设置及结果分析
4.5.1 数据集及实验环境
4.5.2 实验参数影响
4.5.3 相似度矩阵对比
4.5.4 聚类结果对比
4.6 本章小结
结论
参考文献
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文
附录B 攻读学位期间所参与的科研活动
致谢