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biclustering
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应用光子量子计算对数据集进行双聚类分析
使用玻色子抽样方法实现基于矩阵永久性的双聚类识别，并提出一种使用高斯玻色子抽样方法在数据集中找到最密集子图的启发式方法，通过将数据集转换为二部图并运行高斯玻色子抽样来实现。
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a month ago
一个基于 SDP 的分支定界算法用于双聚类
我们提出了一种定制的分支限界算法来解决 $k$-densest-disjoint biclique 问题，通过同时聚类数据矩阵的行和列，找到给定加权完全二分图的 $k$ 个不相交的完全二分子图（称为 bicliques），使它们的密度之和最
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4 months ago
深度卷积神经网络分析的改进
本论文提出了一种基于可视化分析的方法，以更好地理解、诊断和改进深度卷积神经网络，并使用一些新的算法和技术来显示神经元和神经元群之间的多个方面和交互作用。
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8 years ago
多个数据源双聚类的稀疏组因子分析
提出一种贝叶斯方法，用于联合双聚类多个数据来源，使得数据驱动检测出数据来源中存在的线性结构，仿真研究表明该方法可在异质数据来源中可靠地推断出双聚类，并在 NCI-DREAM 药物敏感性预测挑战赛中取得了良好的预测准确性。
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9 years ago
凸双聚类
研究了一个凸形式的双聚类问题，其中提出了一种迭代算法 COBRA，此算法拥有全局极小值并且生成一个整体的解决方案。它包含了稳定性和可重复性的优点，并在模拟和实际微阵列数据上具有优点。
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10 years ago
寻找高维数据中的大平均子矩阵
本文介绍了一种名称为 LAS 的统计学动机的双聚类方法，它能够在给定的实值数据矩阵中找到大的平均子矩阵，通过验证研究得出，该方法是探索高维数据中发现生物学相关结构的有效工具。
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15 years ago
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