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谢丽尔·弗林;帕特里克·佩里

剖面可能性双聚类。 （英语） Zbl 1435.62229号

电子。J.统计。 14，第1期，731-768（2020年）.
本研究的主要贡献是为适用于广泛数据分布的任何双聚类算法提供了理论保证。此外，它能够处理稀疏和密集数据矩阵。通过这些手段，开发了一种新的系统方法来分析双聚类算法的性能。在已知基准生物床数据集和美国众议院立法数据上证明了该方法的有效性。
审核人：丹尼斯·西多罗夫（伊尔库茨克）

引用于4文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62第25页 统计学在社会科学中的应用

关键词：

块体模型;剖面似然;国会投票;微阵列数据;双聚类;联合群集;直接聚类;生物数据分析

软件：

电影镜头
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Flynn}和\textit{P.Perry}，电子。J.Stat.14，No.1，731--768（2020；Zbl 1435.62229）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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