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基于图论的聚类算法及其在基因数据处理中的应用

作者：孙长江 Publish: 2007-8-7 Hits:-

【中文题名】

基于图论的聚类算法及其在基因数据处理中的应用

【英文题名】

Clustering Algorithm Based on Graph Theory and Its Application in Genetic Data Processing

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-7

【中关键词】

聚类分析,图论,跨度,基因芯片,,

【英关键词】

【分类导航】

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【论文摘要】

基因芯片是生物信息学领域迅速发展起来的一项高新技术。这一技术对于了解基因功能以及进行疾病诊断都具有重要意义,其主要应用包括癌症分类,基因表达,药物靶点研究等方面。对芯片实验所产生的海量数据的分析是基因研究的关键组成部分。本文以图论为基础,利用聚类中类间距离的标准,引入跨度和跨度矩阵的概念,深入分析和证明了相关的性质。然后将跨度这个概念应用到聚类分析中,研究了利用跨度矩阵的聚类分析算法。并从公认的评价标准和算法复杂度出发,分析了聚类算法的性能和适用范围。最后将此聚类算法应用到了一组幼儿急性淋巴细胞白血病患者的基因数据聚类中,得到了很好的效果。

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-12
1.1 研究背景	7-10
1.1.1 基因芯片（GeneChip）	7-8
1.1.2 基因芯片数据处理	8-9
1.1.3 基于图论的聚类算法	9-10
1.2 研究的目的和意义	10-11
1.3 本文的主要内容和安排	11-12
第二章聚类算法	12-25
2.1 聚类分析	12-18
2.1.1 聚类定义	12-13
2.1.2 相似性和距离量度	13-16
2.1.3 聚类分析中所遇到的问题	16-17
2.1.4 聚类算法的评价标准	17-18
2.1.5 聚类的应用	18
2.2 经典算法	18-25
2.2.1 划分方法	18-20
2.2.2 层次方法	20-21
2.2.3 基于密度的方法	21-22
2.2.4 基于网格的方法	22-23
2.2.5 基于模型的方法	23-25
第三章跨度和跨度矩阵	25-42
3.1 图论基础	25-28
3.2 跨度的定义	28-33
3.2.1 跨度	28-31
3.2.2 固有类	31-33
3.3 跨度矩阵	33-37
3.3.1 邻接矩阵	34-35
3.3.2 跨度矩阵	35-36
3.3.3 跨度矩阵的计算	36-37
3.4 举例	37-40
3.5 小结	40-42
第四章基于跨度的聚类算法	42-55
4.1 算法描述	42-45
4.2 算法分析	45-48
4.2.1 评价标准分析	45-48
4.2.2 复杂度分析	48
4.3 效果演示	48-50
4.4 基因数据测试	50-55
4.4.1 数据描述	50-52
4.4.2 测试过程	52-53
4.4.3 结果及比较	53-55
第五章总结与展望	55-56
5.1 总结	55
5.2 展望	55-56
参考文献	56-58
摘要	58-61
Abstract	61-65
致谢	65

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388733



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