9786209312090 - biclustering von microarray-genexpressionsdaten: mit heuristischem ansatz di rengeswaran, balamurugan; annadasampalayam mathaiyan, n; kandasamy, premalatha (11 risultati)
Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten
Rengeswaran, Balamurugan; Annadasampalayam Mathaiyan, N; Kandasamy, Premalatha
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Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten: Mit heuristischem Ansatz (German Edition)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Biclustering von Microarray-Genexpressionsdaten | Mit heuristischem Ansatz | Balamurugan Rengeswaran (u. a.) | Taschenbuch | 52 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209312090 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, cus…tomerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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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 ih…rer 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.
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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 Verh…altensmuster 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.
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