Сравнение методов объектно-признаковой бикластеризации

<p>Данная работа продолжает серию исследований объектно-признаковой&nbsp; бикластеризации на основе решеток понятий. Бикластеризация является одним из ключевых инструментов исследований в области анализа данных. В виду того, что во многих задачах необходимым требованием конечного разбиения является сохранение объектно-признакового описания сходства кластеров, методы бикластеризации получили широкое применение во многих областях науки.</p><p>Данные методы являются удобными средствами решения таких задач, как анализ текстов и информационный поиск, анализ данных генной экспрессии,&nbsp; выявление сообществ, задачи рекомендательных систем, анализ посещаемости сайтов и т.д. Преимуществом методов бикластеризации является именно то, что они позволяют анализировать полученные кластеры с точки зрения общих признаков объектов, относящихся к одному кластеру.</p><p>Цель работы &ndash; проведение сравнительного анализа четырех алгоритмов бикластеризации: алгоритм Гантера поиска формальных понятий, алгоритм MyBiclusters, основанный на объектных и признаковых замыканиях, метод рекурсивной спектральной кластеризации, а также оригинальный алгоритм Triage, разработанный автором. Сравнение проводится в терминах количества порождаемых бикластеров, средней плотности, покрытия, а также разнообразия. Актуальность работы состоит&nbsp; в новизне такого сравнения этих методов, а также в практической пользе разработанного алгоритма с точки зрения аналитики.</p><p>На основе результатов проведенных экспериментов были выявлены зависимости между мерами сравнения для каждого алгоритма, а также проведен их анализ. Сделан вывод о преимуществе алгоритмов MyBiclusters и Triage, что говорит об их высокой эффективности для задач бикластеризации.</p>