L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunitą dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. Č possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e cosģ via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering č un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, č stato introdotto il biclustering.
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Paperback. Condition: new. Paperback. L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunita dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. E possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e cosi via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering e un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, e stato introdotto il biclustering. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209322334
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Paperback. Condition: new. Paperback. L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunita dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. E possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e cosi via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering e un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, e stato introdotto il biclustering. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209322334
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