数据挖掘中基于模型的聚类分析方法研究

聚类分析已成为数据挖掘研究中非常活跃的研究课题,在聚类分析方法中,基于模型的算法由于考虑到“噪声”或异常数据,可以自动确定聚类个数,可以产生鲁棒的聚类方法,而成为领域研究的一个重点。本文主要对神经网络中的竞争学习神经网络、SOFM 神经网络方法、统计学聚类方法研究。

基于神经网络模型的聚类分析技术研究

聚类分析已成为数据挖掘,模式识别等应用领域研究中非常活跃的研究课题.在聚类分析方法中,基于神经网络的算法,由于考虑到“噪声”或异常数据,可以自动确定聚类个数,可以产生鲁棒的聚类方法,而竞争学习神经网络、SOFM神经网络方法是其中有代表性的方法,对其进行了分析研究,并给出了引入可变速度的训练算法。