基于云平台的双向聚类算法在生物信息领域中的应用
聚类算法在模式识别中的应用(五)
聚类算法在模式识别中的应用一、引言模式识别是一种通过对数据进行分类和分析，从而识别出数据中的规律和特征的方法。
聚类算法是模式识别中的一种重要方法，它通过对数据进行聚类，找出数据中的共性和规律，从而实现对数据的有效分析和处理。
本文将探讨聚类算法在模式识别中的应用，并分析其在实际问题中的作用和价值。
二、聚类算法的基本原理聚类算法是一种无监督学习方法，其基本原理是根据数据之间的相似性将数据分成若干个簇，使得同一个簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据差异较大。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类、密度聚类等。
这些算法在数据空间中寻找簇的中心或者簇之间的分割线，从而实现对数据的聚类和分类。
三、聚类算法在模式识别中的应用1. 图像识别聚类算法在图像识别中有着广泛的应用。
通过对图像数据进行聚类，可以将相似的图像归为同一类别，从而实现对图像的分类和识别。
例如，在人脸识别领域，可以利用聚类算法将不同的人脸图像进行分类，从而实现对人脸的识别和验证。
2. 文本分类在文本分类领域，聚类算法也有着重要的应用。
通过对文本数据进行聚类，可以将相似的文本归为同一类别，从而实现对文本的分类和分析。
例如，在新闻分类中，可以利用聚类算法将不同的新闻进行分类，从而实现对新闻的自动分类和归档。
3. 生物信息学聚类算法在生物信息学中也有着重要的应用。
通过对生物数据进行聚类，可以将相似的生物数据归为同一类别，从而实现对生物数据的分类和分析。
例如，在基因表达谱数据分析中，可以利用聚类算法将不同的基因表达谱进行分类，从而实现对基因表达谱数据的分析和挖掘。
四、聚类算法的优势和局限聚类算法在模式识别中具有许多优势，例如可以有效处理大规模数据、对噪声数据具有一定的鲁棒性、可以发现数据中的内在结构和规律等。
然而，聚类算法也存在一些局限，例如对数据的初始化敏感、对参数的选择较为困难、对数据分布的假设较为严苛等。
五、结语聚类算法作为模式识别中的一种重要方法，在图像识别、文本分类、生物信息学等领域都有着广泛的应用。
基于聚类方法的生物信息学研究
基于聚类方法的生物信息学研究生物信息学是现代生物学研究中必不可少的一部分。
它不仅涉及到基因组学、蛋白质组学等生物学领域，还涉及到计算机科学、数学和统计学等多个学科，因为它需要处理大量的生物学数据。
聚类方法是生物信息学研究中最常用的方法之一，在数据分析和数据挖掘领域得到了广泛的应用。
聚类分析是将数据集中的物品分为不同的类别，使得在同一类别中的物品有相似的属性，不同类别之间的属性有所不同。
在生物信息学领域中，聚类分析通常被用来发现基因表达模式、蛋白结构等方面的相似性，以及识别不同类型的组织、肿瘤等。
聚类分析分为两种类型：层次聚类和非层次聚类。
在层次聚类中，数据集中的物品被分成具有树状结构的层次结构。
在非层次聚类中，数据集中的物品被分为预定义的簇。
在基于聚类的生物信息学研究中，通常使用聚类分析的两种类型，将同一类型的基因或蛋白质聚类在一起，以研究其生物学意义。
不同的聚类算法通常被用来处理不同类型的数据。
k-means算法是非层次聚类中最常用的算法之一，它将物品分为预定义的簇，并最小化每个簇内部的平方误差。
层次聚类通常使用分别是凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
凝聚层次聚类是从下往上构建聚类树，每个物品从单个簇开始，然后不断合并直到形成一个大的簇。
分裂层次聚类是从上往下构建聚类树，从一个大簇开始划分，直到划分成单个物品。
这两种层次聚类方法的适用范围不同，需要根据具体的研究问题来选择不同的算法。
聚类方法广泛应用于基因组学和蛋白质组学中。
在基因表达数据分析中，聚类方法用于寻找基因表达模式。
基因表达模式可以被用来描述不同类型的组织或疾病之间的差异。
不同基因的表达也可以被用来预测不同类型的癌症。
在蛋白质结构分析中，聚类方法主要用于寻找相似的蛋白结构。
这可以帮助识别表达相同功能的蛋白质家族，以及帮助设计新药物。
除了基因组学和蛋白质组学，聚类方法在其他生物信息学领域也得到了广泛应用。
例如，聚类分析可以用于识别不同类型的序列数据，比如DNA序列、RNA序列等。
计算机算法在生物信息学中的应用
计算机算法在生物信息学中的应用在当今的科技时代，计算机算法已经成为生物信息学领域中不可或缺的工具。
生物信息学作为一门交叉学科，旨在通过对生物数据的收集、整理、分析和解释，揭示生命现象背后的奥秘。
而计算机算法的应用，则为处理和理解海量的生物信息提供了强大的支持。
生物信息学所涉及的数据类型繁多，包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
这些数据不仅数量巨大，而且结构复杂，传统的实验方法和手工分析已经难以应对。
计算机算法的出现，使得我们能够高效地处理和分析这些数据，从而加速了生物研究的进程。
其中，序列比对算法是生物信息学中最基础和重要的算法之一。
基因序列就如同生命的密码，而序列比对就是找出不同基因序列之间的相似性和差异性。
通过比对，我们可以了解物种之间的进化关系，发现基因的变异和突变，为疾病的诊断和治疗提供线索。
常见的序列比对算法有动态规划算法，如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法。
这些算法虽然在准确性上表现出色，但计算复杂度较高。
为了提高效率，又发展出了一些近似比对算法，如 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）算法，它在保证一定准确性的前提下，大大提高了比对的速度，被广泛应用于生物数据库的搜索。
在基因表达数据分析方面，聚类算法发挥着重要作用。
基因的表达水平会随着时间、环境和生理状态的变化而改变。
通过对大量基因表达数据进行聚类分析，可以将具有相似表达模式的基因归为一类。
这样有助于发现新的基因功能，理解细胞的生理和病理过程。
例如，KMeans 聚类算法和层次聚类算法就是常用的方法。
KMeans 算法通过不断迭代优化，将数据分为指定数量的簇；层次聚类则通过构建树形结构，逐步合并或分裂簇，以得到最终的聚类结果。
另外，机器学习算法在生物信息学中也有广泛的应用。
比如，支持向量机（SVM）可以用于疾病的预测和分类。
以癌症为例，通过分析患者的基因表达数据、临床症状等信息，SVM 能够建立模型，对新的患者进行癌症类型的预测和诊断。
聚类算法的常见应用场景解析(六)
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业在电商行业中，聚类算法被广泛应用于用户画像的构建和商品分类。
通过对用户行为数据进行聚类分析，可以将用户分为不同的群体，从而更精准地进行个性化推荐和营销策略制定。
同时，对商品进行聚类可以帮助电商平台更好地管理和展示商品，提升用户体验。
二、医疗健康领域在医疗健康领域，聚类算法可以用于疾病分类和预测。
通过对病人的临床数据进行聚类分析，可以将患者分为不同的疾病类型，有助于医生进行更精准的诊断和治疗。
此外，聚类算法还可以用于预测疾病的发生和发展趋势，帮助医疗机构进行资源分配和风险管理。
三、金融领域在金融领域，聚类算法被广泛应用于风险评估和客户分群。
通过对客户的交易行为和信用记录进行聚类分析，可以将客户分为不同的风险等级，有助于金融机构制定个性化的信贷方案和风险管理策略。
同时，聚类算法还可以帮助金融机构发现潜在的欺诈行为，保护客户的资产安全。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于人口分布和交通流量的分析。
通过对人口普查数据和交通数据进行聚类分析，可以将城市划分为不同的社区和交通枢纽，有助于政府部门制定合理的城市规划和交通管理政策，提升城市的居住和出行体验。
五、社交网络在社交网络领域，聚类算法被广泛应用于社交关系的分析和推荐系统的构建。
通过对用户的社交行为和兴趣爱好进行聚类分析，可以发现用户之间的社交关系和群体结构，为社交平台提供更精准的推荐和个性化的服务。
总结聚类算法作为一种重要的数据挖掘技术，具有广泛的应用前景。
在不同的领域中，聚类算法都发挥着重要的作用，帮助企业和组织更好地理解和利用数据，实现业务的优化和创新。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，聚类算法的应用场景将会更加丰富和多样化。
聚类算法的常见应用场景解析
聚类算法的常见应用场景解析一、电商行业如今的电商行业已经成为人们生活中不可或缺的一部分，对于电商平台而言，用户群体的分析和分类是非常重要的。
通过聚类算法，电商平台可以对用户进行分群，从而更好地推动个性化营销。
例如，通过对用户购买行为和偏好进行聚类分析，电商平台可以将用户分成不同的群体，然后根据不同群体的特点来推送不同的商品推荐和促销活动，从而提高用户的购买意愿和购买频次。
二、医疗行业在医疗行业中，聚类算法可以用于疾病的分类和诊断。
通过对患者的临床表现和病史数据进行聚类分析，可以将患者分成不同的病情类别，从而帮助医生更快速、更准确地进行诊断和制定治疗方案。
此外，聚类算法还可以用于药物研发和临床试验，帮助科研人员找到更有效的治疗方案。
三、金融行业在金融行业中，聚类算法可以用于客户分类和风险控制。
银行可以通过聚类算法对客户进行分群，识别出高价值客户和潜在风险客户，从而针对不同群体制定不同的营销策略和风险控制策略。
此外，聚类算法还可以用于信用评分和个人征信，帮助银行更准确地评估客户的信用风险。
四、城市规划在城市规划领域，聚类算法可以用于对城市居民的行为和偏好进行分析，帮助城市规划者更好地了解和预测城市居民的需求和行为。
通过对城市居民的聚类分析，可以为城市规划提供数据支持，帮助规划者更科学地制定城市建设和发展方案。
五、互联网广告在互联网广告领域，聚类算法可以用于对用户行为和偏好进行分析，从而实现精准营销。
通过对用户的聚类分析，广告主可以将广告精准地推送给不同群体的用户，提高广告的投放效果和转化率。
此外，聚类算法还可以帮助广告主发现潜在的用户群体和市场机会，从而更好地制定营销策略和推广方案。
六、自然资源管理在自然资源管理领域，聚类算法可以用于对自然资源的分类和监测。
例如，通过对遥感数据进行聚类分析，可以实现对土地利用类型的自动识别和监测，帮助政府部门更好地制定土地利用规划和资源保护政策。
七、社交网络在社交网络领域，聚类算法可以用于对用户的社交行为和网络关系进行分析，帮助社交平台更好地理解和挖掘用户的社交需求和兴趣。
聚类在生物学中的应用
聚类在生物学中的应用
聚类是一种数据挖掘技术，可以将相似的数据分组。
在生物学中，聚类被广泛应用于基因表达分析、蛋白质结构分析、细胞类型分类等领域。
在基因表达分析中，聚类可以帮助研究人员找到具有相似表达模式的基因。
这些基因可能在同一生物过程中起着相似的作用，或者属于同一信号通路。
通过聚类分析，可以更好地理解基因间的相互作用，并揭示潜在的生物学机制。
在蛋白质结构分析中，聚类可以将结构相似的蛋白质分组。
这些蛋白质可能在结构和功能上有相似性，或者属于同一家族。
通过聚类分析，可以更好地理解蛋白质的结构和功能，为药物设计和疾病治疗提供基础。
在细胞类型分类中，聚类可以将相似的细胞分组。
这些细胞可能在形态、功能、基因表达等方面具有相似性，或者属于同一组织类型。
通过聚类分析，可以更好地理解不同细胞类型的特征和功能，为研究细胞发育和治疗疾病提供基础。
综上所述，聚类是一种在生物学中广泛应用的数据分析技术，可以帮助研究人员更好地理解生物系统的复杂性。
随着计算机技术的不断发展，聚类在生物学中的应用将变得越来越重要。
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聚类算法在农业中的应用
聚类算法在农业中的应用随着信息技术和机器学习的飞速发展，聚类算法在农业领域的应用也越来越广泛。
聚类算法是一种无监督学习算法，它能够将数据集中的对象划分到若干个不同的簇中，使得同一簇内的对象彼此相似，而不同簇之间的对象差异较大。
在农业生产中，聚类算法可以帮助农民和农业专家更好地理解和利用农业数据，优化农业生产管理，提高农产品的质量和产量。
本文将介绍聚类算法在农业中的应用，并探讨其潜在的价值。
一、农业数据的聚类分析在农业生产中，包括土壤、气候、植物生长等方面的数据都是非常丰富的。
通过聚类算法，可以对这些数据进行分析和挖掘，从而为农业生产决策提供支持。
通过对不同地区的土壤样本数据进行聚类分析，可以发现不同地区土壤的特性和差异，有助于合理选择种植作物和施肥方案；通过对气候数据进行聚类分析，可以为农业生产提供合理的农事管理建议；通过对农产品品质数据进行聚类分析，可以识别出不同品质的产品，并为产品精准定价和市场推广提供依据。
二、农业精准管理聚类算法可以为农业生产提供精准管理的支持。
通过对农田进行空间上的聚类分析，可以根据土壤特性和地形地貌等因素，将农田划分为不同的管理单元，实现农田精准施肥、灌溉和管理，提高耕地利用率和产量；通过对植物生长数据进行时间上的聚类分析，可以制定合理的农事管理计划，确保农作物的健康生长和产量稳定。
三、农业风险防控聚类算法可以帮助农民和农业企业及时识别和防控各种风险，从而降低农业生产的损失。
通过对农作物病虫害数据进行聚类分析，可以及时发现不同病虫害的传播规律和趋势，采取相应的防控措施；通过对农产品溯源数据进行聚类分析，可以追溯产品的种植、采摘、加工、运输等环节，发现和预防产品质量安全隐患。
四、农产品市场调研聚类算法可以帮助农业生产者更好地了解市场需求和趋势，为农产品市场推广和销售提供更有效的支持。
通过对消费者购买行为数据进行聚类分析，可以发现不同消费群体的特征和偏好，制定个性化的营销策略；通过对不同地区的市场需求数据进行聚类分析，可以识别出不同地区的需求特点，优化产品配送和销售策略；通过对竞争对手销售数据进行聚类分析，可以发现市场竞争格局和趋势，制定更有针对性的竞争策略。
聚类算法的常见应用场景解析(Ⅱ)
聚类算法的常见应用场景解析一、简介聚类算法是一种常见的机器学习算法，它通过对数据进行分组，使得组内的数据相似度较高，组间的数据相似度较低。
在实际应用中，聚类算法有着广泛的应用场景，本文将对聚类算法的常见应用进行解析。
二、市场营销在市场营销领域，聚类算法被广泛应用于客户细分。
通过对客户的消费行为、偏好等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的群体，从而针对不同群体的特点和需求，制定相应的营销策略，提高营销效率和客户满意度。
例如，一家电商企业可以利用聚类算法将客户分为价格敏感型、品牌忠诚型、促销活动型等不同类型的客户群体，从而有针对性地进行促销活动和营销策略的制定。
三、医学领域在医学领域，聚类算法常被用于疾病诊断和研究。
通过对患者的临床数据、生化指标等进行聚类分析，可以将患者分为不同的疾病类型或病情严重程度等级，有助于医生对患者进行个性化治疗方案的制定。
此外，聚类算法还可以用于研究疾病的潜在病因、发病机制等，有助于科学家深入了解疾病的特点和规律，为疾病的预防和治疗提供重要的参考。
四、社交网络分析在互联网时代，社交网络已经成为人们日常生活的重要组成部分，聚类算法在社交网络分析中也发挥着重要作用。
通过对用户的社交关系、行为特征等数据进行聚类分析，可以发现不同群体的社交行为模式和趋势，为社交网络平台的运营和管理提供决策支持。
例如，一个社交网络平台可以利用聚类算法将用户分为日常生活型、职业型、兴趣爱好型等不同类型的用户群体，从而有针对性地推荐内容、广告等，提升用户体验和平台价值。
五、图像分析在图像处理领域，聚类算法也有着广泛的应用。
通过对图像中的像素数据进行聚类分析，可以将图像分割为不同的区域或对象，有助于图像内容的识别和理解。
例如，一幅卫星遥感图像可以利用聚类算法将地表分割为不同的地物类型，如水体、植被、建筑等，有助于地质勘测、资源调查等应用。
六、金融风控在金融领域，聚类算法被广泛应用于风险管理和信用评估。
生物大数据处理中的聚类分析方法与实例解析
生物大数据处理中的聚类分析方法与实例解析在生物学研究领域，大数据的产生和积累已经成为一种常态。
这些大数据的处理和分析对于揭示生物体内复杂的分子机制、基因组组织和功能的互作关系以及生物多样性等方面的研究具有重要意义。
聚类分析是生物大数据处理的重要工具之一，通过将相似的基因、蛋白质、疾病样本等聚为一类，可以提取出群体的共同特征，从而为生物学研究提供有价值的信息。
聚类分析是一种无监督学习方法，通过计算样本之间的相似度或距离来将样本划分为不同的簇。
这些相似度或距离的计算方法多种多样，常见的有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
聚类分析的主要目标是将相似的样本归为一类，不同类之间的差异尽可能大。
在生物学研究中，聚类分析的应用非常广泛，例如基因表达谱数据分析、蛋白质互作网络分析、疾病分类等。
在生物大数据处理中，常用的聚类分析方法包括层次聚类分析、K均值聚类分析和DBSCAN聚类分析等。
层次聚类分析是一种自底向上的聚类方法，通过计算样本之间的相似度或距离，逐步将样本合并为一个个簇。
层次聚类分析不需要事先指定簇的数量，而且可以根据相似性水平对结果进行图形化展示，因此非常适用于生物大数据的处理。
K均值聚类分析则是一种迭代优化算法，将样本划分为K个簇，使得簇内的方差最小化。
K均值聚类分析需要预先指定簇的数量，对于大规模的生物数据处理可能存在一些困难。
DBSCAN聚类分析是一种基于密度的聚类方法，可以发现任意形状的簇，并能处理噪声数据。
以基因表达谱数据的聚类分析为例，这是生物大数据处理中常见的一个任务。
基因表达谱数据反映了不同基因在不同条件下的表达水平，是了解基因功能和疾病机制的关键信息来源。
假设我们有一个基因表达谱数据集，包含了多个基因和多个样本。
首先，我们需要选择相应的相似度或距离计算方法，常用的是欧氏距离。
然后，我们可以使用层次聚类分析方法将基因和样本进行聚类，得到具有类别标签的基因和样本组。
在这个过程中，我们可能需要选择适当的聚类算法参数，例如聚类簇的数目。
计算机算法在生物信息学中运用对策探究
DCWTechnology Application技术应用121数字通信世界2024.030 引言生物信息学是研究生物学中大规模数据的收集、存储、处理和分析的学科，旨在更好地解读生物学中的复杂现象，如基因组学、蛋白质组学和转录组学等。
通过运用计算机算法，可以更快速、准确地分析生物数据，发现生物学中的模式和规律，从而为生物学研究和医学应用提供重要的支持和指导。
1 相关概念解读1.1 计算机算法计算机算法是一系列解决问题的步骤和规则。
可用于驱动计算机执行特定任务，如排序、搜索、图形处理等。
算法可以用来解决各种问题，从简单的数学计算到复杂的数据分析。
算法的设计和分析是计算机科学的核心内容之一。
好的算法应该具有高效性、正确性和可读性。
高效性指算法能够在合理的时间内完成任务。
正确性指算法能够按照预期的方式解决问题，而不是产生错误的结果。
可读性指算法易于理解和实现。
常见的算法包括排序算法（如冒泡排序、快速排序）、搜索算法（如线性搜索、二分搜索）、图算法（如最短路径算法、最小生成树算法）等。
这些算法在计算机科学和工程中被广泛应用，可以提高计算机程序的运行效率和性能。
算法的复杂度是衡量算法性能的指标。
它可以通过计算算法执行的时间和暂用的空间资源来评估。
常见的复杂度有时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度表示算法执行所需的时间。
空间复杂度表示算法执行所需的内存空间。
算法的研究和改进是计算机科学的关键领域。
通过设计和分析新的算法，可以提高计算机程序的效率和性能，从而解决更加复杂的问题。
算法的发展也推动了计算机科学和工程的进步[1]。
1.2 生物信息学生物信息学是一门研究生物学数据的收集、存储、管理、分析和解释的学科。
它结合了生物学、计算机科学和统计学的原理和方法，旨在揭示生物学中的模式、关系和机制。
生物信息学的主要任务之一是处理和分析大规模的生物学数据，如基因组序列、蛋白质结构、基因表达和代谢组学数据等。
通过使用计算机算法和统计学方法，生物信息学可以帮助研究人员从这些数据中提取有用的信息，并推断生物学过程的机制和功能。
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0引言随着生物领域技术的高速发展，DNA 切割技术以及其他微阵列技术产生了大量的基因表达数据，这类数据是通过矩阵方式表达而成的，表示不同的基因在不同条件下的状态数据。
人们通常根据不同的条件将将不同的基因聚成族群，或者根据不同的基因将不同的条件属性聚成族群[1]。
近些年，研究人员开发出了双向聚类算法，该类算法广泛应用于生物信息领域，针对基因表达数据，从两个维度，即基因维度和条件属性维度进行双向聚类[5,6]，可以将部分基因子集以及条件属性子集聚合成一族，从双向考虑相似性问题。
双向聚类算法更好地完成了基因表达数据的聚类问题[4]。
但是，随着生物信息技术的提升，面对产生了大量的基因表达数据，传统的双向聚类算法不能有效地处理海量生物信息数据。
本文针对海量规模基因表达数据，提出了基于云计算平台的分布式双向聚类算法。
该算法利用现有流行的Hadoop 分布式计算框架，分布式完成基因表达数据的聚类工作，可以大幅度提升算法的执行效率。
通过实验也进一步表明，本文提出的算法能够高效、快速地完成基因表达数据的双向聚类工作。
1双向聚类算法双向聚类算法是通过利用基因表达数据的二维特征对矩阵数据进行聚类，该聚类结果可以考虑两维数据的共同相似特征，从而提高聚类的正确性。
下面，对双向聚类算法进行详细地说明。
基因表达数据矩阵的格式如图1所示，基因表达数据矩阵的每行表示某一基因，每列表示条件特征。
矩阵aij 表示基因i 在条件j 下的数据取值。
双向聚类算法针对该特征表达矩阵，下面表述双向聚类算法的执行步骤：输入：矩阵A ，平均方差阈值β输出：A IJ （A 的子矩阵）基于云平台的双向聚类算法在生物信息领域中的应用孙燕飞（淄博职业学院，山东淄博255314）摘要：设计了基于现有云平台的高效分布式双向聚类算法。
该算法可以快速、准确地进行双向聚类。
实验结果也进一步证明分布式双向聚类算法可以高效地完成生物信息数据的聚类工作，具有很好的性能。
关键词：云平台；云计算；双向聚类；生物信息；分布式中图分类号：ＴＰ３文献标识码：Ａ文章编号：１００１－７１１９（２０１３）０４－０１４３－０３Bi-Clustering Algorithm Application in Bioinformatics Based Cloud PlatformSun Yanfei(Zibo Vocational Institute,Zibo 255314,China)Abstract:In this paper,design of efficient distributed two-way clustering algorithm based on the existing cloud platform.The algorithm can be fast,accurate two-way clustering.Experimental results also prove that distributed two-way cluster －ing algorithm can accomplish the clustering algorithm of bioinformatics data efficiently,and has good performance.Key words:cloud platform;cloud computing;bi-clustering;bio-informatics;distributed收稿日期：2012-08-27作者简介：孙燕飞（1979-），女，山东淄博人，硕士，讲师。
研究方向：Java Web 应用技术，计算机网络技术，网站前台技术，数字图像处理等。
第29卷第4期2013年4月科技通报BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.29No.4Apr.2013第29卷科技通报（1）初始化I ，J 分别为矩阵A 中的基因和条件集。
A IJ =A 。
（2）首先，对于每个a iJ (i 属于I )，a Ij (j 属于J )，a IJ ，H (I ,J )。
If H (I ,J )<=β，return A IJ ；其中，H （I ，J ）=1|I||J|i ∈I ，j ∈JΣ（a ij-a iJ-a Ij+a IJ ）2。
（3）找出满足下面式子中最大的i (i 属于I )，d （i ）=1|J|j ∈JΣ（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2以及满足下式最大的j （j 属于J ），d （j ）=1|I|i ∈IΣ（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2（4）从矩阵A IJ 中移除行i 或者列j ，更新矩阵A IJ 。
（5）重复执行步骤（3）、（4），直至满足H (I ,J )<=β条件为止，则程序执行完毕。
2基于云平台的双向聚类算法随着数据规模增大，海量数据处理成为当今社会的研究重点。
云平台的开发和运用成为流行趋势。
人们利用云平台，分布式存储数据并计算数据，可以高效快速地完成数据运算工作。
本文针对Hadoop 分布式计算云计算平台，设计高效的分布式算法。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架[2]。
Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
用户可以轻松地在Hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用程序。
下面，对分布式算法的执行步骤进行介绍：输入：矩阵A ，平均方差阈值β输出：A IJ （A 的子矩阵）（1）首先，初始化I ，J ，A IJ =A 。
（2）将矩阵数据按照行分块平均分配给各个节点中。
（3）在每个节点n 中，对于该节点中的每行k ，计算:d （k ）=1j ∈JΣ（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2同时，对每个列计算下面公式：d （j ）=Σi ∈NodeI （n ）（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2其中，NodeI(n )表示节点n 中的数据矩阵行。
（4）各个节点计算完毕后，将数据结果整合。
各个节点计算完各行数据d （k ），选择出满足1|J|j ∈JΣ（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2最大的行数i ；同时，将各个节点中针对不同列计算的d （j ）=Σi ∈NodeI （n ）（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2做和并除以|I|，统计出最大的列j 。
（5）任意选择（4）中得出的行i 或者列j ，从矩阵A IJ 中删除该行或者列，得到新的A IJ 。
（6）重复执行步骤（3）、（4）、（5)直至满足H (I ,J )<=β条件为止，则程序执行完毕。
下面为分布式双向聚类算法的基于MapReduce 编程框架的伪代码：Mapper 程序：Input:A,βOutput:AIJ （A 的子矩阵）for each i in ICompute d（i ）=1|J|j ∈JΣ（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2;end for for each j in JCompute d（j ）=Σi ∈NodeI （n ）（a ij -a iJ -a Ij +a IJ ）2end forStore Intermediate Value (key （i,j),value(d(i),d(j));Output Intermediate Value Reducer 程序Input ：Mapper Intermediate Value Output ：AIJ for each key(i,j)NoteI=MaxI(d(i));d(j)+=d(j);d （j ）=1|I|d （j ）end for for each j in J NoteJ =MaxJ(d(j));end fora 11a 12……a 1m a 11a 12……a 1m ……………………a n 1a n 2…a nmΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣΣ图1基因表达数据矩阵Fig.1Gene expression data matrix图2算法运行时间对比图Fig.2The running time comparison figure ofalgorithms144第4期数据集S1S2S3S4基因个数（矩阵行数）100,000200,000400,000800,000条件个数（矩阵列数）20,00020,00040,00040,000表1实验数据信息Table 1Experimental Data Information图3可扩展测试实验结果Fig.3Scalability test experimentalresultsController 程序：Transmit Data to Mappers Start Mapper Start Reducer(I,J)=Receive_Data(Reducer);Remove(I,J,AIJ)Update(AIJ)if (H(I,J)<=β)return AIJ elseredo 2,3,4,5,6,73实验实验部分通过执行本文提出的分布式双向聚类算法，与传统的串行双向聚类算法进行比较，体现分布式算法的高效性。
本文的实验环境是分布式云计算平台，该平台含有10个运算节点，每个节点的配置相同，都是由2.5GHz 的AMD 处理器，16G 内存，运行的是RedHat Linux 操作系统。
本文使用最新版本的hadoop-0.20.2作为MapReduce [3]的编程环境。
本文中实验数据运用了4组海量规模的基因表达数据，数据的信息表1可见。
实验部分两个部分，第一部分测试分布式双向聚类算法与传统算法在执行时间上的比较。
针对4组数据，分布式算法在10个运算节点上执行，查看其执行时间与传统算法之间的加速比。
图2为两个算法的运行时间统计图。
通过图2可以看出，传统算法在执行效率上比分布式双向聚类算法低很多，在处理较小规模数据时，分布式算法的优势不是很明显。
但是，在处理大数据集，如S4时，分布式算法的加速比非常明显。
从这部分实验可以得出：分布式算法在执行效率上比传统算法快很多，具有明显的加速比。
第二部分实验，测试分布式算法是否具有良好的可扩展性，由于数据规模的增大，希望设计的算法在增大数据规模的时候，仍具有很好的性能，即：能够有效地处理大规模数据，而不是随着数据规模的增大，影响算法的执行甚至不能执行。
在这部分实验，本文通过改变数据集的大小，测试分布式算法在不同节点个数的条件下的执行时间。
图3展示了实验结果。
通过图3可以看出，针对同一个数据集，随着增加节点的个数，可以有效地提高算法执行效率，减少算法的执行时间。