改进的基于SOM的高维数据可视化算法

• 作者: 王志省 许晓兵
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织映射 神经网络 高维数据可视化 聚类分析
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0636

摘要

通过对高维数据可视化方法的系统研究，提出了一种新的基于自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）的算法。为了表现该方法的特点，将其称为三维自组织映射（Three-Dimensional SOM，TDSOM）。它在对高维数据记录集进行SOM分析后将其投影到三维坐标系中的特定的点集上，最终形成三维模型。该模型弥补了传统模型难以清晰准确地展现高维数据的缺陷，并且新模型着重于在一个比二维平面更为广阔的三维立体空间中展现海量数据。使用者通常可以根据当前领域的专业知识在分析模型的基础上得出有意义的模式。新方法可以广泛使用在数据挖掘和模式识别等领域。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许晓兵	上海理工大学管理学院管理科学与工程系	35	171	8.0	11.0
2	王志省	上海理工大学管理学院管理科学与工程系	2	21	2.0	2.0