Traditionaldata mining algorithms s

Traditional
data mining algorithms such as k-means and agglomerative hierarchical clusterings have proven useful for identifying biologically relevant clusters of tissue samples/experimental conditions and genes

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดั้งเดิม
อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลหมายความว่า k และ clusterings agglomerative ลำดับได้พิสูจน์ให้เป็นประโยชน์สำหรับการระบุคลัสเตอร์ที่เกี่ยวข้องชิ้นเนื้อเยื่อตัวอย่าง/ทดลองเงื่อนไขและยีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบดั้งเดิม
ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลเช่น k-หมายถึงลำดับชั้นและ clusterings agglomerative ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับการระบุกลุ่มที่เกี่ยวข้องทางชีวภาพของตัวอย่างเนื้อเยื่อ / เงื่อนไขการทดลองและยีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการทำเหมือง
ข้อมูลแบบดั้งเดิมเช่น k-means agglomerative ลำดับชั้นและ clusterings ได้พิสูจน์เป็นประโยชน์สำหรับการระบุกลุ่มของตัวอย่างเนื้อเยื่อชีวภาพที่เกี่ยวข้อง / เงื่อนไขการทดลองและยีน