Télécharger | - Voir le manuscrit accepté : Data Mining: Understanding Data and Disease Modeling (PDF, 354 Ko)
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Auteur | Rechercher : Famili, Fazel; Rechercher : Ouyang, Junjun |
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Format | Texte, Article |
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Conférence | IASTED-AI-03 Conference, February 10-13, 2003, Innsbruck, Austria |
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Sujet | exploration de données; génomique fonctionnelle; modélisation des maladies; bio-informatique |
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Résumé | On ne peut analyser de grands ensembles de données sans en avoir une compréhension préalable. Fort de cette compréhension, les experts d'un domaine pourront orienter l'exploration de données et en évaluer correctement les résultats. Dans cette communication, nous présentons un algorithme qui relève les anomalies dans les données. Nous proposons aussi une méthode permettant d'inclure les résultats d'un contrôle des propriétés des données dans une application d'exploration de données. L'application que nous présentons utilise des techniques d'apprentissage-machine sur des données d'expression génétique pour produire un modèle de maladie. Nous montrons (i) comment on peut élaborer des modèles simples à partir d'un grand ensemble d'attributs et (ii) comment la structure des modèles change après la suppression d'entrées potentiellement anormales. |
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Date de publication | 2003 |
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Dans | |
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Langue | anglais |
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Numéro du CNRC | NRCC 45789 |
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Numéro NPARC | 8913255 |
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Identificateur de l’enregistrement | e4c8b611-9770-4f2f-a23d-0ba5b3e54bca |
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Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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