Inhaltsangabe
Die Extraktion aussagekräftiger Informationen aus Genexpressionsdaten stellt sowohl für Forscher im Bereich der Informatik als auch für Biologen eine große Herausforderung dar. Durch die Analyse von Genexpressionsdaten lassen sich Verhaltensmuster von Genen wie beispielsweise die Art ihrer Interaktion, die Ähnlichkeit ihres Verhaltens usw. bestimmen. Um verschiedene Muster aus Genexpressionsdaten zu identifizieren, sind Data-Mining-Techniken unerlässlich. Zu den wichtigsten Data-Mining-Techniken, die für die Analyse von Genexpressionsdaten angewendet werden können, gehören Clustering, Klassifizierung, Assoziationsregel-Mining usw. Clustering ist eine wichtige Data-Mining-Technik für die Analyse von Genexpressionsdaten. Allerdings hat Clustering auch einige Nachteile. Um die mit Clustering verbundenen Probleme zu überwinden, wurde Biclustering eingeführt.
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Über die Autorin bzw. den Autor
R. Balamurugan lavora attualmente come ricercatore senior per il progetto sponsorizzato dal DBT presso il Bannari Amman Institute of Technology, Erode, Tamil Nadu, India. Ha conseguito il Master of Engineering e il Bachelor of Engineering (Informatica e Ingegneria) presso l'Anna University di Chennai. Le sue aree di interesse includono il data mining e le tecniche di ottimizzazione euristica.
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten: Mit heuristischem Ansatz (German Edition)
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten (Paperback)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Die Extraktion aussagekraeftiger Informationen aus Genexpressionsdaten stellt sowohl fuer Forscher im Bereich der Informatik als auch fuer Biologen eine grosse Herausforderung dar. Durch die Analyse von Genexpressionsdaten lassen sich Verhaltensmuster von Genen wie beispielsweise die Art ihrer Interaktion, die AEhnlichkeit ihres Verhaltens usw. bestimmen. Um verschiedene Muster aus Genexpressionsdaten zu identifizieren, sind Data-Mining-Techniken unerlaesslich. Zu den wichtigsten Data-Mining-Techniken, die fuer die Analyse von Genexpressionsdaten angewendet werden koennen, gehoeren Clustering, Klassifizierung, Assoziationsregel-Mining usw. Clustering ist eine wichtige Data-Mining-Technik fuer die Analyse von Genexpressionsdaten. Allerdings hat Clustering auch einige Nachteile. Um die mit Clustering verbundenen Probleme zu ueberwinden, wurde Biclustering eingefuehrt. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209312090
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten (Paperback)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Die Extraktion aussagekraeftiger Informationen aus Genexpressionsdaten stellt sowohl fuer Forscher im Bereich der Informatik als auch fuer Biologen eine grosse Herausforderung dar. Durch die Analyse von Genexpressionsdaten lassen sich Verhaltensmuster von Genen wie beispielsweise die Art ihrer Interaktion, die AEhnlichkeit ihres Verhaltens usw. bestimmen. Um verschiedene Muster aus Genexpressionsdaten zu identifizieren, sind Data-Mining-Techniken unerlaesslich. Zu den wichtigsten Data-Mining-Techniken, die fuer die Analyse von Genexpressionsdaten angewendet werden koennen, gehoeren Clustering, Klassifizierung, Assoziationsregel-Mining usw. Clustering ist eine wichtige Data-Mining-Technik fuer die Analyse von Genexpressionsdaten. Allerdings hat Clustering auch einige Nachteile. Um die mit Clustering verbundenen Probleme zu ueberwinden, wurde Biclustering eingefuehrt. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9786209312090
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten (Paperback)
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