Бикластеризация электоральных данных
Существуют и менее распространенные приложения бикластеризации, опирающиеся, например, на данные о голосовании. В этом случае необходимо выявлять подмножества строк избирателей, придерживающихся похожих политических взглядов и проявляющих сходное электоральное поведение на подмножестве рассматриваемых признаков.
Хартиган[37] применял бикластеризацию для двух массивов данных. Первый массив — данные о голосовании на президентских выборах США, отражающие процент голосов, которые были отданы за республиканцев в южных штатах в период с 1900 г. по 1968 г. Второй массив данных о голосовании в ООН в 1969 г. и 1970 г. В первом случае матрица состоит из множества строк, представляющих штаты, и множества столбцов, соответствующих годам. Каждое значение
представляет процент голосов штата
в году
Бикластер в этом случае — это подмножество штатов со сходными результатами голосования на подмножестве годов. Для второго набора строки соответствуют странам, а столбцы — предложениям по обсуждаемым вопросам. Бикластером является множество стран со сходными голосами на подмножестве обсуждаемых предложений.
