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A structured view on pattern mining-based biclustering

机译:基于模式挖掘的BICLUSTING的结构化视图

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摘要

Mining matrices to find relevant biclusters, subsets of rows exhibiting a coherent pattern over a subset of columns, is a critical task for a wide-set of biomedical and social applications. Since biclustering is a challenging combinatorial optimization task, existing approaches place restrictions on the allowed structure, coherence and quality of biclusters. Biclustering approaches relying on pattern mining (PM) allow an exhaustive yet efficient space exploration together with the possibility to discover flexible structures of biclusters with parameterizable coherency and noise-tolerance. Still, state-of-the-art contributions are dispersed and the potential of their integration remains unclear.
机译:挖掘矩阵找到相关的Biclusters,在列中呈现相干模式的行的子集是广泛的生物医学和社会应用的关键任务。 由于BICLUSTERING是一个具有挑战性的组合优化任务,因此现有的方法对允许的结构,相干性和均质量的限制限制。 依赖于模式挖掘(PM)的BICLUSTERING方法允许令人遗憾的但有效的空间探索以及发现具有可参数化的一致性和噪声容差的柔性结构的可能性。 尽管如此,可以分散最先进的贡献,并持续潜在尚不清楚。

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