A Unified Approach to Biclustering Based on Formal Concept Analysis and Interval Pattern Structure

机译：基于形式概念分析和区间模式结构的统一分组方法

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In a matrix representing a numerical dataset, a bicluster is a submatrix whose cells exhibit similar behavior. Biclustering is naturally related to Formal Concept Analysis (FCA) where concepts correspond to maximal and closed biclusters in a binary dataset. In this paper, a unified characterization of biclustering algorithms is proposed using FCA and pattern structures, an extension of FCA for dealing with numbers and other complex data. Several types of biclusters - constant-column, constant-row, additive, and multiplicative - and their relation to interval pattern structures is presented.

机译：在表示数值数据集的矩阵中，双簇是其单元格表现出相似行为的子矩阵。双集群化与形式概念分析（FCA）自然相关，其中概念对应于二进制数据集中的最大和封闭的双集群。本文提出了一种使用FCA和模式结构对二类聚类算法进行统一表征的方法，该结构是FCA的扩展，用于处理数字和其他复杂数据。提出了几种类型的双簇-恒定列，恒定行，加法和乘法-以及它们与间隔模式结构的关系。

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来源
《International conference on discovery science》|2019年|51-60|共10页
会议地点
作者
Nyoman Juniarta; Miguel Couceiro; Amedeo Napoli;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Biclustering; FCA; Gene expression; Pattern structures;

机译：集群化; FCA;基因表达;模式结构;

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