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基于PCA+LLE组合降维的基因组进化研究
中文名称: 基于PCA+LLE组合降维的基因组进化研究
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论文编号: 4143470收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Genome Evolution Analysis Based on PCA+LLE Combination Dimensionality Reduction Algorithm
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 生物信息学 K近邻参数 本征维数d 高维数据组合降维 生物系统图
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 数据绛维在计算机模式识别中起着重要的作用,我们可以把高维的研究数据降低到低维,通过低维数据可以很方便的发现数据的特性.在基因组研究中,由于其包含的信息量大,涉及面(略)特征必定是高维的,把计算机模式识别中的数据降维借鉴过(略)有很好的效果,进而对发现其进化规律会产生良好的作用. 本文提出了一种基于PCA+LLE的组合降维算法来分析原核细菌基因组数据的方法,并根据此方法的分析结果构造出了生物系统图,与此同时本文针对于LLE的K近邻值与本征(略)题提出了较为科学的解决方案.主要工作如下: ⒈研究了局部线性嵌入算法在处理高维非线性数据时涉及到的两个实际的问题:近邻参数K的选取问题以及(略)选取问题. 综合分析了近些年关于在局部线性嵌入算法中近邻参数K选取问题的研究进展情况,并对其进行了综合比较.根据重构误差函数提出了一种选择近邻参数K的选取方法,并且利用此方法进行了实验验证,经试验证明此方法对与近邻参数K的选取具有一定的优越性.在如何选取本征维数d的问题上利用损失函数最小化的特点引入了拓(略)概念,并从理论上分析了本征维数d与拓扑相似度之间的关系,利用其关系特点总...
The high dim(omitted)ata reduction algorithm in the computer patter(omitted)ion plays an important role in the research. According to the algorithm the high-dimensional data can be reduced to low(omitted)al, and the characteristics of the high dimensional (omitted)a can be found easily from the low dimensional data. Because the data of the characteristics of the(omitted)st contain a large amount of information, it must be the high dimensional, if the high dimensional data reduction algorithm is applica...
目录:
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
  ·课题研究背景与意义第11-12页
  ·生物信息学概况第12-13页
    ·生物信息学概念第12页
    ·生物信息学的研究目标和任务第12-13页
  ·基因组进化研究的现状第13-16页
    ·国外研究现状第13-15页
    ·国内研究现状第15-16页
  ·论文的研究内容与主要方法第16-17页
    ·论文研究的主要内容第16页
    ·论文研究的主要方法第16-17页
  ·论文的组织结构第17-19页
第2章 生物信息学相关知识第19-27页
  ·DNA--生物遗传信息的载体第19-21页
  ·中心法则第21-22页
    ·DNA 的复制第21页
    ·转录第21页
    ·翻译第21-22页
  ·基因组第22-23页
    ·真核生物基因组第23页
    ·原核生物基因组第23页
  ·生物信息学数据库第23-27页
    ·基因和基因组数据库第24-25页
    ·蛋白质数据库第25-26页
    ·其它数据库第26-27页
第3章 数据降维算法综述第27-41页
  ·数据降维算法的提出第27-29页
    ·维数灾难及解决方法第27-29页
    ·数据降维算法的定义第29页
    ·数据降维算法的分类第29页
  ·典型降维算法概述第29-41页
    ·线性降维第31-33页
    ·非线性降维第33-39页
    ·不同算法之间的比较第39-41页
第4章 局部线性嵌入算法的参数选取第41-53页
  ·LLE 的K -近邻域问题第41-48页
    ·基于先验知识的K 选取第41页
    ·简单方法第41-42页
    ·小世界邻域优化方法第42-43页
    ·本论文提出的方法第43-48页
  ·LLE 的本征维数的选取第48-52页
    ·基于损失函数最小化的本征维数的选取第49-52页
  ·本章结论第52-53页
第5章 组合降维算法在基因组数据分析中的研究第53-65页
  ·问题的提出第53-54页
    ·PCA 的局限性第53页
    ·LLE 的局限性第53-54页
  ·PCA+LLE 组合降维算法第54-58页
    ·算法设想第54-56页
    ·算法基本思想及其步骤第56-57页
    ·算法分析第57-58页
  ·基于PCA+LLE 组合降维算法的基因组特征分析第58-64页
    ·实验数据第58页
    ·特征选取第58-59页
    ·基于PCA+LLE 的降维处理第59-64页
  ·本章小结第64-65页
第6章 原核细菌的亲缘分析及其生物系统树图的建立第65-81页
  ·分子水平的系统发生分析第65-66页
  ·以基因组为研究对象的系统发生分析方法的介绍第66-67页
    ·基于多颗系统发生树的方法第66页
    ·基于基因次序的方法第66页
    ·基于基因内容的方法第66-67页
  ·基于PCA+LLE 的组合降维算法的基因组系统发生分析第67-80页
    ·基因组中DNA 序列的特征选取第68-70页
    ·比较基准基因组的选取及基因组内基因的分类第70-72页
    ·不同基因组间的比较第72-80页
  ·本章小结第80-81页
第7章 结论与展望第81-83页
  ·结论第81-82页
  ·展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-88页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第88页
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