基于进化计算的最大相似双聚类分析：原理、算法与多领域应用

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为众多领域面临的关键问题。聚类分析作为数据挖掘的重要手段，能够将数据对象按照相似性划分为不同的组，以便更好地理解和分析数据。然而，传统的聚类方法只能在数据矩阵的行或者列某一方向上进行，只能找到全局信息，对于高维数据中大量的局部信息则显得力不从心。随着生物信息学、电子商务等行业的迅速发展，高维数据的处理需求日益迫切，双聚类这种新的聚类方法应运而生。

双聚类算法能够在数据矩阵的行和列两个方向上同时进行聚类，从而更加有效地发现高维数据中的局