机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用

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机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用

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机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用

论文目录
中文摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 课题的研究背景及意义	第9-10页
1.2 研究现状	第10-13页
1.2.1 关于特征变量的识别	第10-12页
1.2.2 关于吸烟相关肺腺癌的研究	第12-13页
1.3 本文的主要工作	第13-14页
第二章机器学习算法及其在不同领域的应用	第14-21页
2.1 机器学习算法应用简介	第14-15页
2.2 机器学习算法在生物信息学中的应用	第15-17页
2.2.1 特征变量筛选	第15-16页
2.2.2 模式识别与分类	第16-17页
2.3 机器学习算法概述	第17-21页
2.3.1 SVM算法基本原理及应用	第17-18页
2.3.2 PLS算法基本原理及应用	第18-20页
2.3.3 KPLS算法基本原理及应用	第20-21页
第三章肺腺癌吸烟相关模式识别分类及特征基因识别	第21-47页
3.1 引言	第21-22页
3.2 数据与预处理	第22-23页
3.2.1 数据集	第22-23页
3.2.2 数据预处理方法	第23页
3.3 基于多重迭代优化的特征基因识别与模式识别分类	第23-26页
3.3.1 特征基因识别的多重迭代优化	第23-25页
3.3.2 肺腺癌吸烟相关的模式识别分类	第25页
3.3.3 模式识别分类模型的优化	第25-26页
3.3.4 模式识别分类流程图	第26页
3.4 模式识别模型评价方法	第26-27页
3.5 结果与讨论	第27-39页
3.5.1 基于GE数据的特征基因	第27-33页
3.5.2 基于ME数据的特征基因	第33-38页
3.5.3 与已有类似研究结果的比较	第38-39页
3.6 代谢通路与基因功能分析	第39-46页
3.6.1 特征基因KEGG分析	第39-41页
3.6.2 特征基因IPA分析	第41-45页
3.6.3 基因功能注释	第45-46页
3.7 本章小结	第46-47页
第四章探索基于拷贝数变异数据的模式识别分类与特征基因识别	第47-57页
4.1 引言	第47-48页
4.2 数据与预处理	第48-49页
4.2.1 数据集	第48页
4.2.2 数据预处理方法	第48-49页
4.3 结果与讨论	第49-53页
4.3.1 模式识别分类及结果	第49-52页
4.3.2 特征基因及其特征统计	第52-53页
4.4 代谢通路与基因功能分析	第53-56页
4.4.1 特征基因KEGG分析	第53-54页
4.4.2 特征基因IPA分析	第54-56页
4.4.3 基因功能注释	第56页
4.5 本章小结	第56-57页
第五章工作总结与展望	第57-59页
5.1 工作总结	第57页
5.2 展望	第57-59页
参考文献	第59-65页
发表论文和参加科研情况说明	第65-66页
致谢	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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