数据挖掘中的双聚类分析

双聚类分析是一种强大的数据挖掘方法，旨在找到在行和列上都具有一致模式的数据项组。相比于标准聚类，双聚类分析同时分析特征和对象，而不仅仅是根据属性的相似性将数据项分组到同质化的群组中。

双聚类分析能够找到传统聚类方法无法发现的潜在模式，这是因为双聚类分析能够处理复杂数据集中的异质性、噪声和多维度变化模式。

通过识别双聚类，数据分析师可以在遗传学、文本挖掘和推荐系统等领域进行更精确和有针对性的研究，这些领域的数据子集展示了共同表达、共同出现或相似特征。

双聚类分析的独特方法使复杂数据更易于理解，并为学术界和专业人士提供了应对这些数据集的工具。本文将讨论数据挖掘中的双聚类分析。

理解双聚类算法

双聚类算法是一种计算方法，用于寻找在行和列上都展示一致模式的数据子集，这些算法对于数据挖掘和探索性研究非常重要，因为它们揭示了大型复杂数据集中隐藏的联系和模式。

双聚类算法与传统聚类方法不同，它们在同时考虑被分析的特征和对象的情况下，同时识别两个维度上的模式。通过识别展示共同表达、共同出现或共同特征的数据子集，双聚类方法为复杂数据集提供了重要的洞察，使得在各个学科领域中能够进行更精确的分析和信息提取。

流行的双聚类算法

迭代特征算法（ISA）

迭代特征算法是一种搜索涉及迭代更新双聚类特征矩阵的方法。该算法同时考虑到相关情况和基因表达水平，以找到具有内聚模式的双聚类。该方法通过贪婪搜索技术寻找不同大小和形状的双聚类。在迭代特征算法（ISA）中，使用随机值对特征矩阵进行初始化。

然后，通过选择最具区别性的基因和情况，迭代更新矩阵，优化双聚类。当满足收敛要求时，算法停止运行。

它可以用于分析基因表达数据，找到在特定情况下共同表达的基因集，包括发现与特定疾病或生物活动相关的基因集。

平面模型算法

平面模型算法使用建立在二进制矩阵上的统计方法。通过将输入矩阵分解为一系列较小的子矩阵，每个子矩阵代表一个双聚类，该算法旨在识别双聚类。使用相关准则来确定理想数量的双聚类，以及相应的行和列。

平面模型方法使用统计拟合准则和二进制矩阵表示。它从输入矩阵的初始分解开始，通过优化双聚类数量和相关行列，迭代地改善拟合。该算法一直运行，直到找到一个好的匹配。

通过识别具有相似兴趣和购买习惯的消费者群体，可以使用该算法分析电子商务中的客户购买行为，实现个性化的营销活动和推荐。

Bimax算法

Bimax算法是一种基于模式的技术，通过分析许多属性之间的项目存在和缺失模式来定位双聚类。为了表达双聚类的连贯性，它使用布尔矩阵表示和密度度量。Bimax检测重叠双聚类的有效性和能力被广泛认可。

Bimax方法通过迭代扩展现有的双聚类，以最大化密度度量，以在二进制矩阵中搜索双聚类。算法使用密度阈值来管理连贯性和覆盖之间的权衡。当没有检测到更多的双聚类时，Bimax继续扩展过程。

它可以用于文本挖掘，以找到在一组文档中经常一起出现的单词模式，从而帮助主题提取和理解关键词之间的语义联系。

双聚类的评估和验证

连贯性和分离度量

连贯性的度量评估双聚类内项目的可比性或一致性，确定有多少相似的模式。另一方面，分离度量评估某些双聚类与其他双聚类的差异程度。平均相关系数、残差平方和或基于熵的度量是连贯性和分离度量的几个例子。

一致性和稳定性度量

一致性度量考虑了在数据集的迭代或子样本中双聚类结果的稳定性。它们提供了一个数字，展示了检测到的双聚类的一致性或可复制性程度。通过比较来自不同运行或数据子集的双聚类之间的重叠，稳定性度量如Jaccard指数或Rand指数可以揭示双聚类的可靠性。

结论

总之，我们查看了数据挖掘中双聚类的主要思想。通过同时考虑行和列，双聚类算法提供了一种分析大规模复杂数据集的新方法。这些双聚类通过它们的连贯性可识别，并称为双聚类。我们介绍了著名的双聚类方法（如迭代签名技术（ISA）、方格模型技术和Bimax算法）的基本概念、优点和缺点。我们还强调了双聚类在数据挖掘应用中的重要性，突出了它处理异构和高维数据的能力，以及在文本挖掘、推荐系统和基因表达研究中的应用。双聚类可以帮助学者和从业者作出明智决策和信息提取，增加准确性，并发现复杂数据中隐藏的结构，获得更深入的见解。