双聚类的关联规则挖掘方法  

Data Mining Method of Association Rule for Bi-cluster

作　　者：秦如新[1] 田英杰[2] 陈静[1] 邓乃扬[1] 张海斌[3] 

机构地区：[1]中国农业大学理学院,北京100083 [2]中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心,北京100080 [3]北京工业大学应用数理学院,北京100124

出　　处：《北京工业大学学报》2009年第4期561-565,共5页Journal of Beijing University of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10631070;10601064).

摘　　要：为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.In order to make all the association rule algorithms be used for bi-clustering,the bi-cluster problem has been translated into the problem of finding frequent sets in the association rule.With the advent of many algorithms for bi-clustering,the author s technique not only can obtain the bi-clusters,but also can get extra information associated with the bi-cluster.Experimental results on gene expression data show the effectiveness of the strategy.

关 键 词：双聚类 关联规则 频繁集 基因表达数据 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]