数据挖掘 聚类算法(国外期刊资料)

### 数据挖掘中的聚类算法——双聚类（Biclustering） #### 一、引言 随着信息技术和生物医学等领域的快速发展，研究人员面临着从海量数据中提取有用信息的巨大挑战。所谓的“数据雪崩”现象，指的是现代研究者面对的复杂系统（如生物学、生态学、社会学、经济学等领域）无法通过简单的参数集来全面描述。然而，现代计算机和其他设备能够产生并存储几乎无限的数据集，用以表征这些复杂的系统。因此，借助现有的计算能力，对于理论研究和应用研究而言，这带来了巨大的潜力。 近年来，对于高级数据挖掘和机器学习技术的兴趣激增，这些技术不仅包括统计方法，还包括与大规模优化相关的各种计算方法，例如代数方法和神经网络。本文将重点介绍一种重要的数据挖掘技术——**双聚类(Biclustering)**。 #### 二、基本概念 **双聚类**是指同时对样本集合及其属性特征集合进行分区，即形成子集（类别）。被分类在一起的样本和特征被认为彼此高度相关。本文综述了最广泛使用且成功的双聚类技术及其相关应用，并从理论上强调了在现有双聚类技术中遇到的数学概念。 #### 三、双聚类的意义与应用场景 双聚类作为一种特定类型的聚类技术，在许多领域有着广泛的应用，尤其是在处理具有多维数据的场景下尤为重要。其意义在于能够揭示出数据中隐藏的模式，尤其是在处理高维度数据时更为明显。 ##### 1. 生物信息学中的应用 在生物信息学领域，双聚类被广泛用于基因表达数据分析。通过对基因表达矩阵进行双聚类，可以发现某些基因在特定条件下表现出一致性的表达模式，这对于理解基因功能、疾病机制等方面至关重要。 ##### 2. 推荐系统的应用 在推荐系统中，双聚类可以用来识别用户与商品之间的关联性。通过对用户评分矩阵进行双聚类分析，可以发现某些用户群体对特定类型的商品有着相似的偏好，从而提高推荐的准确性和个性化程度。 ##### 3. 图像处理与识别 在图像处理和识别领域，双聚类可用于图像分割或特征选择。通过对图像像素进行双聚类，可以有效地识别图像中的关键区域或对象，有助于后续的图像理解和处理任务。 #### 四、双聚类技术概览 双聚类技术主要关注于同时对数据的行和列进行分组，旨在寻找具有共同行为的样本和特征。目前，已经发展出了多种不同的双聚类算法，每种算法都有其特定的优势和应用场景。 ##### 1. 成对双聚类(Pairwise Biclustering) 成对双聚类是最简单的双聚类形式之一，它试图找到数据矩阵中的矩形子块，其中每个子块内的元素都表现出相似的行为模式。这种方法通常适用于寻找具有相同行为模式的行和列。 ##### 2. 基于模型的双聚类(Model-Based Biclustering) 基于模型的双聚类算法假设数据遵循某种特定的概率分布，如正态分布或泊松分布等。这种方法通常利用统计模型来估计每个双聚类的参数，并基于这些参数对数据进行分组。 ##### 3. 投影双聚类(Projection-Based Biclustering) 投影双聚类是一种利用数据的投影来寻找子群的方法。它通过将数据投影到低维空间来寻找具有相似模式的子集。这种方法特别适用于高维数据集。 #### 五、案例研究 为了更好地理解双聚类的应用，下面通过一个具体的案例来说明： ##### 案例：基因表达数据分析 假设有一个包含多个基因表达水平的数据集，每个基因在不同条件下的表达水平构成了数据集的行，而不同的条件则构成了数据集的列。通过对这个数据集进行双聚类分析，我们可以发现哪些基因在哪些条件下表现出相似的表达模式。这种分析有助于研究人员理解基因的功能以及它们如何响应不同的环境因素。 #### 六、结论 双聚类作为一项重要的数据挖掘技术，在处理多维数据方面展现出了强大的潜力。无论是基因表达分析还是推荐系统设计，双聚类都能够帮助我们从复杂的数据集中提取出有价值的信息。未来的研究将继续探索更高效的双聚类算法，并将其应用于更多的实际问题中。