MATLAB高效双聚类分析工具箱发布

资 源 简 介

本项目开发了一个功能完备的MATLAB双聚类算法工具箱，集成了CC、Bimax、OPSM、ISA、FLOC、XMotif等多种经典算法。专门针对基因表达数据和用户-商品评分矩阵等二维数据集进行高效分析，为研究人员提供强大的数据挖掘工具。

详 情 说 明

MATLAB高效双聚类分析工具箱

项目介绍

本项目实现了一个功能完备的双聚类算法工具箱，集成了多种经典双聚类算法，包括CC（Cheng-Church）、Bimax、OPSM、ISA、FLOC、XMotif等。该工具箱专门设计用于对基因表达数据、用户-商品评分矩阵等二维数据进行同步行列聚类分析，通过矩阵分解技术、贪婪迭代搜索算法和模式相似度匹配优化等手段，帮助研究人员发现数据中隐藏的局部模式结构。

功能特性

• 多算法支持：集成CC、Bimax、OPSM、ISA、FLOC、XMotif等多种经典双聚类算法
• 灵活数据输入：支持CSV、TXT、MAT等格式文件导入，处理10×10至10000×10000规模的数值型二维矩阵
• 数据兼容性强：支持标准化和非标准化数值数据
• 全面输出功能：提供双聚类结果结构体、质量评估指标（MSR得分、覆盖度等）、交互式热力图可视化
• 结果导出：支持MAT格式和Excel报表导出

使用方法

1. 数据准备：准备数值型二维矩阵数据（CSV、TXT或MAT格式）
2. 算法选择：根据数据类型和分析需求选择合适的双聚类算法
3. 参数设置：配置算法特定参数和质量阈值
4. 执行分析：运行双聚类分析流程
5. 结果查看：查看双聚类结果、评估指标和可视化图表
6. 结果导出：将分析结果导出为所需格式

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（处理大型矩阵建议8GB以上）
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为工具箱的主入口程序，承担了数据加载预处理、算法调度执行、结果评估分析和可视化展示等核心功能集成，通过统一的接口管理整个双聚类分析流程，确保用户能够便捷地完成从数据输入到结果输出的完整分析任务。