El Biclustering, el co-que arracima, o el dos-modo del que arracima es una técnica de la explotación minera de datos que permite el simultáneo que arracima de las filas y de las columnas de una matriz. El término primero fue introducido por Mirkin (recientemente por Cheng y la iglesia en análisis de la expresión de gene ), aunque la técnica fuera introducida original mucho anterior (es decir, por J.
Dado un sistema de m rema en las columnas de n (es decir, los m× la matriz de n), el algoritmo biclustering genera los biclusters - un subconjunto de filas que exhiban comportamiento similar a través de un subconjunto de columnas, o viceversa.
Complejidad
La complejidad del problema biclustering depende de la formulación exacta del problema, y particularmente de la función del mérito usada para evaluar la calidad de un bicluster dado. Al menos la mayoría de las variantes interesantes de este problema son NP-completas requiriendo esfuerzo de cómputo grande o el uso de la heurística del lossy para cortocircuitos el cálculo.
Tipo de Bicluster
Diversos algoritmos biclustering tienen diversas definiciones del bicluster.
Son:
Bicluster con los valores del constante (a),
Algoritmos
Hay muchos algoritmo biclustering desarrollado para la bioinformática, incluyendo: Bloquear el agrupamiento, CTWC, ITWC, el δ-bicluster, el δ-pCluster, el δ-patrón, el FLÓCULO, el OPC, el modelo de la tela escocesa, OPSMs, Gibbs, la SAMBA, el algoritmo robusto de Biclustering (RoBA), la minimización, el cMonkey, PRMs y el DCC que cruzan. Los algoritmos de Biclustering también se han propuesto y se han utilizado en otros campos del uso debajo de coclustering, del biodimentional de los nombres arracimando, y agrupamiento del subespacio.
Algunos algoritmos recientes han intentado incluir la ayuda adicional para biclustering matricies rectangulares bajo la forma de otros datatypes. Un tal algoritmo, cMonkey, ha sido recientemente desarrollado y aplicado a varios grupos de datos de la sistema-biología.
Hay un discusión en curso sobre cómo juzgar los resultados de estos métodos, como el biclustering permite traslapo entre los racimos y algunos algoritmos permitir que la exclusión de difícilmente reconcilie columnas/condiciones. No todos los algoritmos disponibles son deterministas y usted necesita prestar la atención al grado a el cual los resultados representan mínimos estables. Porque esto es un problema no supervisado de la clasificación, la carencia del patrón oro hace difícil manchar errores en los resultados. Un acercamiento es utilizar algoritmos biclustering múltiples, con la mayoría o la estupendo-mayoría votando entre ellas que deciden al mejor resultado. Otra manera es analizar la calidad del desplazamiento y de los patrones del escalamiento en biclusters.
Ver también
Análisis de concepto formalBiclique
Conexión de Galois
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