【摘 要】
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大数据时代,从大量数据中寻找出数据潜在的关联受到广泛关注。双聚类是指对行和列同时聚类,对矩阵局部进行搜索,旨在对高维数据中的有效信息进行发掘,主要应用于基因表达序列
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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大数据时代,从大量数据中寻找出数据潜在的关联受到广泛关注。双聚类是指对行和列同时聚类,对矩阵局部进行搜索,旨在对高维数据中的有效信息进行发掘,主要应用于基因表达序列。通过对双聚类算法SMR进行深入研究,对其进行改进,加入稀疏性和非负性,使得在原有基础上的＂硬＂聚类转变为＂软＂聚类。应用到图像领域,对图像中的局部信息能很好地聚类。实验结果表明,改进后的算法收敛速度很快,效果很好。
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