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第1章 绪论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 研究目的2

1.3 基本生物知识3

1.3.1 细胞3

1.3.2 脱氧核糖核酸（DNA）3

1.3.3 基因和基因组4

1.3.4 蛋白质和蛋白质组5

1.3.5 基因和蛋白质的关系——中心法则5

1.3.6 基因表达及调控6

1.4 基因表达数据的聚类分析6

1.4.1 基因表达数据的获取6

1.4.2 基因表达数据的类型7

1.4.3 基因表达数据的特点8

1.4.4 聚类基因表达数据的应用9

1.4.5 基因表达数据对聚类技术提出的挑战10

1.4.6 聚类基因表达数据技术的分类11

1.5 本书的研究内容和主要贡献13

1.6 本书的组织结构15

第2章 相关研究工作17

2.1 子空间聚类19

2.1.1 基于距离的子空间聚类19

2.1.2 基于模式／趋势的子空间聚类21

2.2 投影聚类31

2.2.1 基于超立方体的方法31

2.2.2 基于划分的方法32

2.2.3 基于层次的投影聚类33

2.2.4 基于密度的投影聚类34

2.2.5 基于模型的投影聚类34

2.3 双聚类35

2.3.1 基于最小MSR的方法36

2.3.2 基于格子模型的方法38

2.3.3 基于频谱的方法39

2.3.4 基于最大权重子图的方法40

2.4 本章小结41

第3章 最大子空间共调控基因聚类43

3.1 正负共调控基因聚类Co-Cluster43

3.1.1 国际研究现状44

3.1.2 基本概念45

3.1.3 基因相似性48

3.1.4 Co-Cluster算法49

3.1.5 实验测试与结果分析62

3.1.6 结果的生物意义70

3.2 时间平移正负共调控基因聚类Reg-Cluster73

3.2.1 国际研究现状73

3.2.2 基本概念和问题定义76

3.2.3 Reg-Cluster聚类算法78

3.2.4 实验测试与结果分析86

3.3 局部保守最大共调控基因聚类93

3.3.1 国际研究现状93

3.3.2 相关概念和问题定义96

3.3.3 LC-Cluster算法98

3.3.4 实验测试与结果分析104

3.4 本章小结111

第4章 考虑基因间相互关系的投影聚类112

4.1 研究现状及存在的问题113

4.2 基本概念和问题定义116

4.3 投影聚类算法MOLION120

4.3.1 平凡子序列的削减122

4.3.2 基本MOLION算法125

4.3.3 讨论129

4.4 实验测试与结果分析131

4.4.1 数据集131

4.4.2 算法的效率132

4.4.3 算法的有效性133

4.5 本章小结135

第5章 基于迭代重聚类的基因表达数据聚类算法137

5.1 研究现状及存在的问题137

5.2 相关工作139

5.2.1 基因表达矩阵139

5.2.2 数据预处理140

5.2.3 数据标准化141

5.2.4 相似性度量141

5.3 CRADLE聚类算法141

5.3.1 基本定义141

5.3.2 初始聚类142

5.3.3 迭代的重聚类143

5.3.4 基于范数的多维数据模糊聚类E-CRADLE145

5.4 实验测试及分析146

5.4.1 算法可伸缩性分析146

5.4.2 聚类结果的可靠性分析147

5.4.3 数据集聚类结果分析147

5.5 本章小结151

第6章 MFCC：一种高效的三维基因表达数据挖掘算法152

6.1 研究现状及存在的问题152

6.2 基本概念153

6.3 MFCC算法154

6.3.1 二维切片挖掘156

6.3.2 三维频繁闭项集结果生成157

6.3.3 算法正确性证明162

6.4 实验测试与结果分析165

6.4.1 RSM与CubeMiner进行比较165

6.4.2 可扩展性166

6.5 本章小结169

第7章 结束语170

7.1 本书工作总结170

7.2 未来的研究方向171

作者文献173

参考文献189