Sebastian H. R. Wurst

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Subspace clustering has been investigated extensively since traditional clustering algorithms often fail to detect meaningful clusters in high-dimensional data spaces. Many recently proposed subspace clustering methods suffer from two severe problems: First, the algorithms typically scale exponentially with the data dimensionality and/or the subspace(More)
Nach der Entschlüsselung des menschlichen Genoms ergeben sich für die medizinische Forschung weitreichende Möglichkeiten, die auf Informations-integration und der Zusammenführung phänotypischer und genotypischer Daten beruhen. Um die komplexen Integrationsanforderungen der medizinischen Domäne handhaben zu können, wird ein inkrementeller Ansatz(More)
Zu den wichtigsten Ressourcen der translationalen Forschung zählen Biobanken, die in wohlorganisierter Weise Bioproben und zugeordnete klinische Information zur Verfügung stellen. Die Informationsintegration steht vor erheblichen Herausforderungen, da Sammlungen und Informationsquellen verteilt, fragmentiert, semantisch heterogen und unvollständig sind. Wir(More)
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