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Applied Biclustering Methods for Big and High-Dimensional Data Using R (eBook)

Sepp Hochreiter, Sebastian Kaiser, Adetayo Kasim, Diepenbeek Ziv (Hasselt Univeristy Belgium) Shkedy, Beerse Willem (Janssen Pharmaceuticals Belgium) Talloen (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2016
433 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-315-35639-6 (ISBN)

Proven Methods for Big Data Analysis As big data has become standard in many application areas, challenges have arisen related to methodology and software development, including how to discover meaningful patterns in the vast amounts of data. Addressing these problems, Applied Biclustering Methods for Big and High-Dimensional Data Using R shows how to apply biclustering methods to find local patterns in a big data matrix.The book presents an overview of data analysis using biclustering methods from a practical point of view. Real case studies in drug discovery, genetics, marketing research, biology, toxicity, and sports illustrate the use of several biclustering methods. References to technical details of the methods are provided for readers who wish to investigate the full theoretical background. All the methods are accompanied with R examples that show how to conduct the analyses. The examples, software, and other materials are available on a supplementary website.

Erscheint lt. Verlag	3.10.2016
Sprache	englisch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik
	Naturwissenschaften ► Biologie
	Wirtschaft ► Volkswirtschaftslehre ► Ökonometrie
ISBN-10	1-315-35639-2 / 1315356392
ISBN-13	978-1-315-35639-6 / 9781315356396

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