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Sinossi
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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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
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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. Condizione: 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. Codice articolo 9786209312090
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Deutsch. Codice articolo 9786209312090
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten : Mit heuristischem Ansatz
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