自组织映射用于数据分析的方法研究

安璐; 张进; 李纲

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自组织映射用于数据分析的方法研究

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自组织映射(SOM)是一种人工神经网络方法,它通过将相似的输入数据映射到相同或相近结点,将高维输入数据显示在低维空间中,具有保留输入数据的拓扑结构的优点,便于用户观察数据的分布特点.数据分析是SOM的重要应用领域之一.本文分析了SOM的各种学习算法(包括序列学习、批学习、k-batch学习、将空间访问方法引入SOM等算法)的优缺点和适用情况,挖掘了不同的SOM输出维度、结点形状及输出大小,并分析了三种成熟的SOM工具(SOM Toolbox, Viscovery SOMine和Databionic ESOM Tools)对这些算法、输出形式的支持程度,为SOM用于数据分析提供了细化而适当的方法借鉴.

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来源
《情报学报》 |2009年第5期|720-726|共7页
作者
安璐; 张进; 李纲;
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作者单位

武汉大学信息资源研究中心;

武汉;

430072;

美国威斯康星大学密尔沃基分校;

密尔沃基;

53211;

武汉大学信息资源研究中心;

武汉;

430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
自组织映射; 数据分析; 人工神经网络; 方法研究;

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