学习矢量量化的推广及其典型形式的比较

• 作者: 徐俊艳 程剑锋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 无监督学习矢量量化 尺度函数 风险函数 梯度下降法
• 年，卷（期）: 2006,（17）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.17.026

摘要

无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络的推广与应用.通过对无监督LVQ神经网络的改造,得到了基于无监督聚类算法的有监督LVQ神经网络,并将其应用于说话人辨认,取得了满意的结果并比较了几种典型聚类算法的优劣.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程剑锋	中国科技大学自动化系	3	17	2.0	3.0
2	徐俊艳	中国科技大学自动化系	3	17	2.0	3.0