Biclustering algorithms for biological data analysis: a survey

doi:10.1109/TCBB.2004.2

比较研究

.2004年1月至3月；1(1):24-45.

doi:10.1109/TCBB.2004.2。

生物数据分析的双聚类算法综述

萨拉·马德拉¹, 阿林多·L·奥利维拉

附属公司

PMID： 17048406
内政部： 10.1109/TCBB.2004.2

比较研究

生物数据分析的双聚类算法综述

萨拉·马德拉等。 IEEE/ACM Trans-Comput生物信息. 2004年1月至3月.

.2004年1月至3月；1(1):24-45.

doi:10.1109/TCBB.2004.2。

作者

萨拉·马德拉¹, 阿林多·L·奥利维拉

附属

¹贝拉内政大学，Rua Marqués D'Avila e Bolama，Covilhá，葡萄牙。smadeira@di.ubi.pt

PMID： 17048406
内政部： 10.1109/TCBB.2004.2

摘要

许多聚类方法被提出用于分析从微阵列实验中获得的基因表达数据。然而，将标准聚类方法应用于基因的结果是有限的。这种限制是由于存在许多实验条件，其中基因的活性是不相关的。当执行条件聚类时，也存在类似的限制。出于这个原因，已经提出了许多对数据矩阵的行维度和列维度同时执行聚类的算法。目标是找到子矩阵，即基因亚群和条件亚群，其中基因对每个条件都表现出高度相关的活动。在本文中，我们将这类算法称为双聚类。双聚类在文献中也被称为协同聚类和直接聚类等名称，并已用于信息检索和数据挖掘等领域。在这项综合调查中，我们分析了大量现有的双聚类方法，并根据它们可以找到的双聚类类型、发现的双聚类模式、执行搜索的方法、评估解决方案的方法和目标应用程序对其进行分类。

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