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基于张量分解的癌症亚型分析算法的研究

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基于张量分解的癌症亚型分析算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-17页
  1.1 课题研究背景及目的意义第8-10页
    1.1.1 课题的背景第8-9页
    1.1.2 课题研究目的及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 基因芯片与癌症分型方法研究现状第10-12页
    1.2.2 整合基因组数据的癌症分型研究现状第12-15页
  1.3 主要研究内容第15页
  1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 相关技术知识介绍第17-24页
  2.1 基因芯片与基因组数据第17-18页
  2.2 癌症亚型聚类分析第18-19页
  2.3 数据挖掘中常见的聚类算法第19-22页
    2.3.1 K均值聚类方法第19-21页
    2.3.2 层次聚类方法第21-22页
  2.4 多源数据聚类第22-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第3章 基于张量分解的癌症分型算法第24-37页
  3.1 张量与张量分解第25-29页
    3.1.1 张量概念第25-27页
    3.1.2 张量分解方法第27-29页
  3.2 构建张量模型第29-33页
    3.2.1 癌症基因组图谱数据库第29-30页
    3.2.2 基因芯片数据矩阵第30-32页
    3.2.3 集成矩阵构建张量第32-33页
  3.3 低秩非负稀疏张量分解第33-35页
  3.4 基于低秩稀疏分解模型的癌症分型算法第35-36页
  3.5 本章小结第36-37页
第4章 实验结果与分析第37-48页
  4.1 乳腺癌数据集与张量构建第37-38页
  4.2 差异表达基因识别第38-39页
  4.3 低秩张量分解与结果融合第39-42页
  4.4 聚类结果比较第42-46页
  4.5 生存分析第46-47页
  4.6 本章小结第47-48页
结论第48-49页
参考文献第49-54页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第54-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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