국문목차
표제지=0,1,4
목차=i,5,2
표목차=iii,7,1
그림목차=iv,8,2
논문 개요=vi,10,1
I. 서론=1,11,2
II. 기존 연구=3,13,1
2.1 DNA 마이크로어레이=3,13,3
2.2 마이크로어레이 데이터의 이산화=5,15,2
2.3 클러스터링=7,17,1
2.3.1 계층적 클러스터링=7,17,4
2.3.2 최소 신장 트리를 이용한 클러스터링=10,20,3
III. 마이크로어레이 데이터의 이산화와 클러스터링=13,23,1
3.1 마이크로어레이 데이터의 이산화 방법=13,23,2
3.2 이진 트리의 비교=14,24,1
3.2.1 트리 간 유사도(similarity score)의 정의=15,25,4
3.2.2/(3.1.2) 클러스터링 트리의 비교=18,28,4
3.3 최소 신장 트리를 이용한 계층적 클러스터링 알고리즘=22,32,1
3.3.1 마이크로어레이 데이터의 트리로 표현=22,32,1
3.3.2 최소 신장 트리를 이용한 계층적 클러스터링 알고리즘=23,33,5
IV. 구현 및 실험 결과=28,38,1
4.1 사용 언어와 실험 환경=28,38,1
4.2 입력 데이타=29,39,3
4.3 최소 신장 트리를 이용한 계층적 클러스터링 방법=31,41,8
4.4 마이크로어레이 데이터의 이산화 방법의 비교=38,48,5
V. 결론 및 향후 연구과제=43,53,2
참고문헌=45,55,4
Abstract=49,59,2
감사의 글=51,61,2
[표1] 마이크로어레이 데이터 배열과 이산화 방법으로 변환된 배열=6,16,1
[표2] 클러스터링 트리의 유사도=21,31,1
[표3] 실험 데이터=31,41,1
[표4] 주요 클래스=33,43,1
[표5] 유클리드 거리 값=35,45,1
[표6] MID 이산화 방법에 대해서 유사도  ̄ST값의 비교(이미지참조)=40,50,1
[그림1] DNA 마이크로어레이의 제작 과정=4,14,1
[그림2] SOTA 알고리즘=9,19,1
[그림3] BTSVQ의 결과=10,20,1
[그림4] 최소 신장 트리를 이용한 클러스터링 알고리즘=11,21,1
[그림5] 클러스터 형태=12,22,1
[그림6] 표 1의(a)에 대한 클러스터링 트리=16,26,1
[그림7] 클러스터링 트리=16,26,1
[그림8] 최소 신장 트리에 대한 C-tree구성=23,33,1
[그림9] 그림 8의 클러스터링 트리=27,37,1
[그림10] 마이크로어레이 데이터=29,39,1
[그림11] 최소 신장 트리를 이용한 계층적 클러스터링의 전체 구성=31,41,1
[그림12] 전체 그래프 구조와 노드와 에지의 구조=33,43,1
[그림13] 인공의 마이크로어레이 데이터=34,44,1
[그림14] 클러스터링 트리=35,45,1
[그림15] 결과 파일=36,46,1
[그림16) Eisen의 Cluster 프로그램의 덴드로그램=37,47,1
[그림17] 최소 신장 트리를 이용한 계층적 클러스터링 방법의 실행 화면=38,48,1
[그림18] 트리의 유사도 비교 실행 화면=39,49,1
[그림19] 임계치에 따른 데이터의 밀도 비교=40,50,1
[그림20] X% MAX 방법에서 다양한 임계치에 대한 트리 유사도의 변화=42,52,1
[그림21] MAX-X%MAX 방법에서 다양한 임계치에 대한 트리 유사도의 변화=42,52,1