一种基于LVQ神经网络的聚类方法

现在学习矢量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)网络在聚类分析中得到了广泛的应用,但是该类网络还有需要完善的地方。本文通过在LVQ网络的训练过程中引入阈值学习规则,提出了一种改进的算法,较好的解决了该类网络中遇到"死"点时不能对数据进行正确分类的问题。最后通过Matlab7.0仿真实验表明该算法与传统的LVQ网络相比具有更好的聚类效果。