张展潘;崔新平;丹尼尔·杰斯克（Daniel R.Jeske）。;詹姆斯·博尔内曼 使用数据深度测量的双聚类散点图。 （英语） Zbl 07260355号 统计分析。数据最小值。 6，第2期，102-115（2013）. 摘要：双聚类优于传统的一维聚类，已广泛应用于生物信息学和文本挖掘等领域。然而，现有的双聚类方法只能处理标量数据矩阵。在本文中，我们介绍了一种可以处理散点图数据矩阵的双聚类过程。为了更准确地反映数据的性质，我们引入了一种基于“数据深度”的差异性统计，以测量两个双变量分布之间的差异，而不会过分简化潜在模式的性质。然后，我们将假设检验与搜索算法相结合，同时对散点图数据矩阵的行和列进行聚类。我们还提出了新的绘制指标，并构建了热图，以实现双星团的可视化。通过模拟研究和应用于微生物-宿主相互作用研究，我们证明了我们提出的双聚类方法的实用性和威力。 MSC公司： 62至XX 统计 68倍 计算机科学 关键词：双聚类;散点图;数据深度;质量指数;热图 软件：PSI-爆炸;剪影;爆炸 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Zhang}等人，《统计分析》。数据最小6，No.2，102--115（2013；Zbl 07260355） 全文： 内政部 参考文献： [1] P.J.Turnbaugh、R.E.Ley、M.Hamady、C.M.FraserLiggett、R.Knight和J.I.Gordon，人类微生物组项目，《自然》449（2007），804-810。 [2] S.C.Madeira和A.L.Oliveira，《生物数据分析的双聚类算法：调查》，IEEE Trans-Comput Biol Bioinf 1（1）（2004），24-45。 [3] Y.Cheng和G.Church，表达数据的双聚类，第八届ISMB会议论文集，AAAI出版社，2000年，93-103。 [4] G.Getz、E.Levine和E.Domany，基因微阵列数据的耦合双向聚类分析，PNAS 97（22）（2000），12079-12084。 [5] A.Tanay、R.Sharan和R.Shamir，《在基因表达数据中发现具有统计意义的双聚类》，《生物信息学》18（90001）（2002年），S136-S144。 [6] 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