MATLAB集成双聚类分析工具箱发布

资 源 简 介

本MATLAB工具箱提供针对大规模矩阵数据的双聚类分析解决方案，整合了CC、Bimax等多种主流算法，适用于基因表达数据和推荐系统矩阵分析，支持高效可扩展的双聚类计算与可视化。

详 情 说 明

MATLAB集成双聚类分析工具箱

项目介绍

本工具箱是针对大规模矩阵数据（如基因表达数据、用户-项目评分矩阵等）开发的双聚类分析解决方案。通过整合CC、Bimax、OPSM、ISA、FLOC、xMotif等主流双聚类算法，提供从数据预处理到结果可视化的完整分析流程，帮助用户发现数据中局部有意义的模式结构。

功能特性

• 多算法融合架构：集成6种经典双聚类算法，支持算法并行计算优化
• 完整分析流程：提供数据加载、预处理、算法执行、结果评估和可视化一体化解决方案
• 灵活参数配置：支持通过配置文件自定义算法参数和阈值设置
• 专业评估体系：内置MSR、基因覆盖率等多种双聚类质量评估指标
• 交互式可视化：生成热力图、模式分布图等直观展示分析结果

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据（.mat、.txt或.csv格式的m×n数值矩阵）
2. 配置算法参数（可选使用参数配置文件）
3. 运行主程序进行双聚类分析
4. 查看输出的双聚类结果和评估报告
5. 分析可视化结果并导出

数据输入要求

• 主要输入：m×n二维数值矩阵
• 支持标准格式：.mat、.txt、.csv文件
• 可处理包含缺失值的不完整矩阵（需预先处理）

输出结果

• 双聚类集合（包含行列索引信息）
• 质量评估指标（MSR、覆盖率等统计值）
• 可视化图表（热力图、模式分布图）
• 算法性能对比报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 内存建议：4GB以上（处理大规模数据时推荐8GB+）
• 工具箱依赖：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，实现了数据加载与预处理、多种双聚类算法的集成调用与参数配置、分析结果的质量评估与指标计算、双聚类模式的可视化展示以及不同算法性能的对比分析等主要功能，为用户提供一站式的双聚类分析解决方案。