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三维微阵列频繁闭模式挖掘算法的研究与实现

作　者: 许光宇
导　师: 王国仁
学　校: 东北大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 生物信息学 微阵列 三维频繁闭模式 MFCC算法 MFCC+算法
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 15次
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内容摘要


人类为了更深入地了解和认识自身,制定了宏伟的人类基因组计划。随着人类基因组计划的顺利实施,生物实验技术也在日新月异地进步,微阵列芯片技术正是其中最有代表性的一种。目前,微阵列芯片技术已经可以同时测量大量基因在多个样本上、在一系列时间点上的表达值,从而得到三维的微阵列数据集。实验技术的进步也带动了对实验结果进行信息挖掘技术的进步,三维频繁闭模式挖掘技术就是在这种情况下产生的。然而三维频繁闭模式的挖掘还是崭新的概念,对其挖掘技术的研究还处在起步的阶段。本文首先提出了一种新的三维频繁闭模式挖掘算法MFCC。MFCC算法采用降维的思想,首先将三维数据集切片为若干个二维数据集,并应用适当的二维频繁闭模式挖掘算法进行处理；再通过对二维切片上的结果进行相交,并结合有效的削减规则,快速得到所有三维频繁闭模式。MFCC算法的优点在于高效的降维技术既可以降低数据集的维数,从而能够利用已有的二维频繁闭模式挖掘算法,又不会产生大量的二维切片。为了进一步提高算法的性能,本文又提出了改进的算法MFCC+算法。MFCC+算法采用与MFCC算法相同的降维技术,在保留了MFCC算法优点的前提下通过使用高效的削减规则,在算法执行过程中削减掉所有的不封闭的模式,从而避免了结果的封闭性检验。实验结果表明,MFCC+算法的性能改进效果显著,改进后的算法性能优于以往的三维频繁闭模式挖掘算法。本文首先介绍相关的背景知识及以往的研究工作；然后依次提出了MFCC算法和MFCC+算法,并对算法的正确性进行了证明；最后通过实验对算法的性能进行了测试并作出相应的分析。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 基因芯片技术与微阵列数据集  9-12
    1.1.1 基因芯片技术概述  9-10
    1.1.2 微阵列技术及其应用  10-12
  1.2 数据挖掘技术在微阵列数据分析中的应用  12-14
    1.2.1 微阵列数据分析中的数据挖掘技术  12-13
    1.2.2 频繁模式挖掘技术在微阵列数据分析中的应用  13
    1.2.3 频繁模式挖掘技术的最新进展以及面临的挑战  13-14
  1.3 论文组织结构  14-15
第二章 相关研究工作  15-31
  2.1 频繁模式挖掘技术概述  15-19
    2.1.1 基本概念  15-16
    2.1.2 从频繁模式到频繁闭模式  16-18
    2.1.3 从二维频繁闭模式到三维频繁闭模式  18-19
  2.2 二维频繁闭模式挖掘算法  19-29
    2.2.1 MAFIA算法  19-21
    2.2.2 CLOSET算法  21-23
    2.2.3 CARPENTER算法  23-26
    2.2.4 D-Miner算法  26-29
  2.3 研究前景展望以及面临的挑战  29-30
  2.4 本章小结  30-31
第三章 三维频繁闭模式挖掘算法  31-51
  3.1 研究现状及存在的问题  31-40
    3.1.1 三维频繁闭模式的基本概念  31-32
    3.1.2 RSM算法  32-34
    3.1.3 CubeMiner算法  34-39
    3.1.4 现有三维频繁闭模式挖掘算法存在的不足  39-40
  3.2 MFCC算法  40-48
    3.2.1 相关术语及算法框架的提出  41-42
    3.2.2 二维切片挖掘  42-43
    3.2.3 三维频繁闭模式生成  43-47
    3.2.4 削减规则  47-48
  3.3 算法正确性证明  48-50
  3.4 本章小结  50-51
第四章 改进的挖掘算法MFCC+  51-67
  4.1 MFCC算法的不足  51
  4.2 MFCC+算法框架的提出以及做出的改进  51-56
  4.3 MFCC+算法的削减规则  56-63
    4.3.1 削减规则的提出  56-58
    4.3.2 削减规则的正确性证明  58-62
    4.3.3 削减规则的实现技术  62-63
  4.4 算法正确性证明  63-65
  4.5 本章小结  65-67
第五章 实验及结果分析  67-75
  5.1 实验环境及实验数据集  67-68
  5.2 改进算法性能测试  68-69
  5.3 改变阈值参数测试  69-71
  5.4 可扩展性测试  71-74
    5.4.1 改变数据集规模测试  71-72
    5.4.2 改变数据集密度测试  72-74
  5.5 本章小结  74-75
第六章 结论  75-77
  6.1 本文工作总结  75
  6.2 今后工作展望  75-77
参考文献  77-81
致谢  81-83
攻读硕士期间发表的论文  83

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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