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MatLab在图像矢量量化中的应用 被引量:1
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作者 雷超阳 刘军华 《现代计算机》 2008年第4期61-64,共4页
从矢量量化的特点和码本设计方法出发,探讨MatLab在矢量量化中的应用,利用MatLab编程实现图像矢量量化,并给出了程序运行结果,通过对运行结果进一步分析,效果良好,为图像矢量量化提供了一个新的途径。
关键词 矢量量化 MATLAB 码本 自组织特征映射神经网络
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数据挖掘中基于模型的聚类分析方法研究
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作者 张剑飞 王辉 《克山师专学报》 2004年第3期87-89,共3页
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、... 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。 展开更多
关键词 聚类 聚类分析 COBWEB 竞争学习神经网络 sofm
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基于神经网络模型的聚类分析技术研究
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作者 李大辉 王永红 《高师理科学刊》 2007年第2期32-34,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 聚类 聚类分析 竞争学习神经网络 sofm
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