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摘要:
自组织特征映射作为一种神经网络方法,在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛的应用.它将高维输入空间的数据映射到一个低维、规则的栅格上,从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性.该文说明了自组织特征映射神经网络的工作原理和具体实现算法,同时利用一个算例展示了利用自组织特征映射进行聚类时的可视化特性,包括聚类过程的可视化和聚类结果的可视化,这也是自组织特征映射得到广泛应用的原因之一.
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文献信息
篇名 利用自组织特征映射神经网络进行可视化聚类
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 聚类 自组织特征映射 神经网络 可视化
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 可视化仿真技术
研究方向 页码范围 180-183
页数 4页 分类号 TP183
字数 1752字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.01.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈明 西北工业大学自动化学院 184 2365 24.0 38.0
2 白耀辉 西北工业大学自动化学院 8 64 3.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
自组织特征映射
神经网络
可视化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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