在生物信息学和机器学习领域，双聚类是一种强大的数据分析技术，它旨在发现数据中同时在行和列上相似的子集。为了测试和演示双聚类算法，经常需要生成具有特定结构的合成数据。本文将介绍一个用于生成棋盘状结构数组的函数，该数组可以用于双聚类分析。
该函数接受多个参数，以控制生成的数组的形状和特性。以下是各参数的详细说明：
val = 10,
maxval = 100,
shuffle = True,
random_state = None
其中：
函数将生成一个具有棋盘状结构的数组，该数组的形状由参数shape定义，通常是一个元组，表示行数和列数。此外，函数还会生成两个指示数组，分别表示行和列的聚类成员资格。
X = ndarray of shape shape
rows = ndarray of shape (n_clusters, X.shape[0])
cols = ndarray of shape (n_clusters, X.shape[1])
其中：
以下是如何使用该函数生成一个300x300的棋盘状数组，并指定10个聚类，同时设置随机种子为42以确保结果的可重复性。
from sklearn.datasets import make_checkerboard
data, rows, columns = make_checkerboard(shape=(300, 300), n_clusters=10, ..., random_state=42)
print(data.shape) # 输出: (300, 300)
print(rows.shape) # 输出: (100, 300)
print(columns.shape) # 输出: (100, 300)
print(rows[0][:5], columns[0][:5]) # 输出: [False False False True False] [False False False False False]
通过上述代码，可以看到生成的数组具有预期的形状，并且行和列的聚类成员资格指示数组也正确生成。
Kluger, Y., Basri, R., Chang, J. T., & Gerstein, M. (2003). Spectral biclustering of microarray data: coclustering genes and conditions. Genome research, 13(4), 703-716.
以下是一些使用该函数生成的棋盘状数组的示例，展示了双聚类算法的应用。