Knowledge Discovery and Data Mining
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DOI：
10.1002/9781119183952.ch14
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Krochmal;H. Husi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Krochmal;H. Husi
数据挖掘是计算机科学的跨学科领域，结合了数据库系统，统计和机器学习方法，以及重点是提取模式和隐含关系的人工智能。在高通量 - 组技术的时代，如果不受强大的计算机和复杂的数据挖掘算法的支持，需要分析的科学数据数量就会成为问题，因此，数据挖掘技术在科学界变得越来越流行。本章详细介绍了数据挖掘过程，并特别强调了其在 - 组学研究领域的应用。
Data mining is an interdisciplinary area of computer science combining database systems, statistical and machine learning approaches, and artificial intelligence focused on extraction of patterns and implicit relationships from data. In the era of high-throughput -omics technologies, the amount of scientific data that needs to be analyzed becomes problematic if not supported by powerful computers and sophisticated data mining algorithms, and thus, data mining techniques become increasingly popular among the scientific community. This chapter describes in detail the data mining process with special emphasis on its application in the field of -omics research.