Traditional data mining algorithms

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

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการทำเหมืองข้อมูลดั้งเดิมเช่นหมายถึง k และ agglomer ative ลำดับ clusterings ได้พิสูจน์ให้เป็นประโยชน์สำหรับการระบุคลัสเตอร์ที่เกี่ยวข้องชิ้นเนื้อเยื่อตัวอย่าง/ทดลองเงื่อนไขและยีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลแบบดั้งเดิมเช่น k-หมายและ agglomer clusterings ลำดับชั้น Ative ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์สำหรับการระบุกลุ่มที่เกี่ยวข้องทางชีวภาพของตัวอย่างเนื้อเยื่อ / เงื่อนไขการทดลองและยีน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูลแบบดั้งเดิมเช่น k-means agglomer แสดงความโน้มเอียงหรืออารมณ์และลำดับชั้น clusterings ได้พิสูจน์ประโยชน์สำหรับการระบุกลุ่มของตัวอย่างเนื้อเยื่อชีวภาพที่เกี่ยวข้อง / เงื่อนไขการทดลองและยีน