1、隨著生物基因測(cè)序的發(fā)展，基因表達(dá)數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜，雙聚類(lèi)算法已被廣泛用于挖掘基因表達(dá)數(shù)據(jù)，成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)的聚類(lèi)不同，雙聚類(lèi)是從行和列兩個(gè)方向同時(shí)進(jìn)行聚類(lèi)，具有局部聚類(lèi)的特性。為了對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的處理，雙聚類(lèi)問(wèn)題也越來(lái)越被重視，是生物信息領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。
　　 本文提出了用模糊理論的方法在Cheng和Church算法的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用在大數(shù)據(jù)上使得聚類(lèi)更加精確。首先對(duì)雙聚類(lèi)算法加入綜合評(píng)判

2、標(biāo)準(zhǔn)，讓算法在對(duì)行和列進(jìn)行添加刪除操作的同時(shí)考慮加入綜合評(píng)判，使得篩選更加精確，能找出更加精確的雙聚類(lèi)。然后用模糊隨機(jī)變量特征值取大的方法，配合評(píng)判矩陣（平方殘基隸屬矩陣），使得算法的迭代不會(huì)在原始數(shù)據(jù)上失真。最后對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)做預(yù)處理，選取一個(gè)大數(shù)據(jù)跟一個(gè)小數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果作對(duì)比。該方法主要加入了模糊理論的綜合評(píng)判等方法，并使得算法迭代數(shù)據(jù)不失真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后算法在大數(shù)據(jù)篩選上的平均平方殘基與得到的雙聚類(lèi)的容量都優(yōu)于原