【摘要】传统的聚类方法由于无法提取样本和变量间的局部对应关系,并且当数据具有高维性和稀疏性时表现不佳,因此学者们提出了双向聚类,基于样本和变量间的局部关系,同时对样本和变量进行聚类,形成一系列子矩阵的聚类结果。近年来,双向聚类发展迅速,在基因分析、文本聚类、推荐系统等领域应用广泛。首先,对双向聚类方法进行梳理与归纳,重点阐述稀疏双向聚类、谱双向聚类和信息双向聚类三类方法,分析它们之间的区别和联系,并且介绍这三类方法在多源数据的整合分析、多层聚类、半监督学习以及集成学习上的发展现状和趋势;其次,重点介绍双向聚类在基因分析、文本聚类、推荐系统等领域的应用研究情况;最后,结合大数据时代的数据特征和双向聚类存在的问题,展望双向聚类未来的研究方向。