系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2004年
12期
1864-1866
,共3页
聚类%数据挖掘%自组织特征映射%拓扑
聚類%數據挖掘%自組織特徵映射%拓撲
취류%수거알굴%자조직특정영사%탁복
针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法.该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类.给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性.
針對傳統聚類算法不能有效地處理大數據集和高維數據集的問題,提齣瞭一種基于自組織特徵映射網絡的聚類方法.該方法能將任意維輸入模式在輸齣層映射成一維或二維離散圖形,併保持其拓撲結構不變,而且無需鑑督,能自動對輸入模式進行聚類.給齣瞭應用該方法的具體步驟和加速自組織過程的若榦改進方法,通過倣真實驗證明該算法的有效性.
침대전통취류산법불능유효지처리대수거집화고유수거집적문제,제출료일충기우자조직특정영사망락적취류방법.해방법능장임의유수입모식재수출층영사성일유혹이유리산도형,병보지기탁복결구불변,이차무수감독,능자동대수입모식진행취류.급출료응용해방법적구체보취화가속자조직과정적약간개진방법,통과방진실험증명해산법적유효성.
