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基因表达数据的双向聚类问题是生物信息学中的一个重要的问题，通过对基因在各种不同实验条件下的表达数据进行双向聚类，可以分析和识别同类基因所共同拥有的基因功能以及转录调控元件．本文对基因表达数据进行双向聚类的问题进行了深入的研究，提出一种并行算法．该算法根据数据集合的大小对双向聚类质量的反单调性，由最小的数据集合开始逐步添加行或列，最终找到所有满足条件的聚类．实验结果表明，该算法处理速度快，聚类质量高，性能明显优于其它同类算法．