MATLAB双聚类算法集成分析工具箱：高效二维数据模式挖掘解决方案

资 源 简 介

此MATLAB工具箱集成CC、BIMAX、OPSM等经典双聚类算法，支持对基因表达数据、评分矩阵等二维数据进行局部模式分析。提供统一接口实现算法对比与性能评估，简化双聚类研究流程，适用于生物信息学与推荐系统等领域。

详 情 说 明

MATLAB双聚类算法集成分析工具箱

项目介绍

本工具箱为MATLAB环境下开发的统一双聚类算法分析与应用平台，集成了CC、BIMAX、OPSM、ISA、FLOC、xMotif等经典双聚类算法。专为基因表达数据、用户-物品评分矩阵等二维结构化数据的局部模式挖掘而设计，提供从数据预处理、算法执行到结果可视化与性能评估的全流程解决方案。通过图形界面或脚本调用，用户可快速发现数据中具有显著生物学意义或商业价值的局部相关性模式。

功能特性

• 算法集成：统一实现六大经典双聚类算法，涵盖矩阵分解、贪婪搜索、布尔挖掘等多种技术路线
• 灵活调用：支持图形化界面交互与命令行脚本两种操作模式
• 全流程处理：包含数据加载、预处理、参数配置、算法执行、结果导出完整流程
• 多维评估：提供MSR、覆盖度、显著性p值等多种量化指标评估双聚类质量
• 可视化分析：生成热力图、模式分布图、算法对比图等多种可视化结果
• 格式兼容：支持txt/csv/xlsx等多种数据格式输入，结果可导出为Excel、文本、图像文件

使用方法

1. 数据准备：准备数值矩阵文件（必需）和基因/样本标签文件（可选）
2. 算法选择：通过界面或代码指定需要运行的双聚类算法
3. 参数设置：配置聚类数目、阈值、迭代次数等算法参数
4. 执行分析：运行主程序生成双聚类结果
5. 结果解读：查看双聚类集合、可视化图表和性能评估报告
6. 结果导出：将分析结果保存为结构体、Excel报告或图像文件

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上（大型数据集需8GB+）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m作为项目主入口，实现了数据加载与格式验证、算法参数交互式配置、核心双聚类算法调度执行、结果质量多指标评估、双聚类模式可视化展示、分析报告与图像文件生成等核心功能，为用户提供完整的双聚类分析工作流。