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TGSOM:一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络
被引量:
28
1
作者
王莉
王正欧
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期313-319,共7页
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了...
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了算法中扩展因子的作用。扩展因子与训练样本数据的维数无关,其作用是控制网络的生长,扩展因子可以反映数据聚类的精度,即扩展因子值的大小与聚类精度的高低成正比。在聚类的不同阶段使用大小不等的扩展因子还可以实现层次聚类。
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关键词
TGSOM
神经网络
数据聚类
数据挖掘
自组织
特征
映射
树形动态自组织映射
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职称材料
题名
TGSOM:一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络
被引量:
28
1
作者
王莉
王正欧
机构
天津大学系统工程研究所
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期313-319,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60275020)
文摘
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了算法中扩展因子的作用。扩展因子与训练样本数据的维数无关,其作用是控制网络的生长,扩展因子可以反映数据聚类的精度,即扩展因子值的大小与聚类精度的高低成正比。在聚类的不同阶段使用大小不等的扩展因子还可以实现层次聚类。
关键词
TGSOM
神经网络
数据聚类
数据挖掘
自组织
特征
映射
树形动态自组织映射
Keywords
Data clustering, Data mining. Neural networks, Self-organizing feature maps
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
TGSOM:一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络
王莉
王正欧
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
28
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