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首页> 外文会议>2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics >Visualization using multi-layered U-Matrix in growing Tree-Structured self-organizing feature map
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Visualization using multi-layered U-Matrix in growing Tree-Structured self-organizing feature map

机译：在成长的树状结构自组织特征图中使用多层U矩阵进行可视化

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Self-organizing feature map (SOM) is well known artificial neural network using unsupervised learning for the data visualization and vector quantization. SOM has been used for cluster analysis. On the other hand, SOM cannot produce clarified clusters. And so SOM clustering capability is depends on visualization method. We proposed a variant of SOM that construct hierarchical neural network structure to clarify cluster boundaries in previous research. In this paper, we proposed a visualization method for this growing Tree-Structured SOM and discuss the computational result of Iris data.
机译：自组织特征图（SOM）是众所周知的人工神经网络，使用无监督学习进行数据可视化和矢量量化。 SOM已用于聚类分析。另一方面，SOM无法产生清晰的簇。因此，SOM群集功能取决于可视化方法。在先前的研究中，我们提出了一种SOM的变体，该变体构造了层次神经网络结构以阐明群集边界。在本文中，我们提出了一种针对这种正在成长的树状SOM的可视化方法，并讨论了虹膜数据的计算结果。

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