Методы бикластеризации для анализа интернет-данных


Классификация методов бикластеризации - часть 2


Мы предлагаем расширить указанную таксономию за счет введения дополнительного признака — типа исходных значений. Помимо этого, представляется желательным учесть тип бикластеров, в котором возможно присутствие некоторого числа нулевых значений, т.к. это один из способов ослабления требования к формальным понятиям. Для случая иерархической структуры бикластеров можно выделить и отдельно рассмотреть частичный (решеточный) порядок в качестве подтипа.

Для пополнения таксономии объектами мы предлагаем включить алгоритмы, используемые в ФАП для поиска формальных понятий, алгоритмы поиска частых (замкнутых) множеств признаков, алгоритм аддитивной бокс-кластеризации, DR-miner и D-miner из области DataMining, BiMax — разработанный для анализа генетических данных. Перечисленные алгоритмы, за исключением бокс-кластеризации, работают только с 0/1 данными, поэтому в таксономии им соответствует подрешетка, порожденная признаком

"

-данные".




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин