基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法

任云; 黎洪松

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基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法

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针对传统模式库初始化算法的三维SOM重建效果对于模式矢量的输入顺序比较敏感的问题,提出基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法.计算训练矢量集中各矢量的方差,将所得到的方差利用k-means算法聚成三类,分别再按均值各自排序;设置模式库大小,并以相同间隔在训练矢量集中抽取一定的模式构成初始模式库.实验结果表明,基于k-means聚类的三维SOM初始化模式库算法减少了搜索时间,增加了信源的匹配度,提高了三维SOM算法的整体性能.

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来源
《桂林电子科技大学学报》 |2018年第5期|381-384|共4页
作者
任云; 黎洪松;
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作者单位

桂林电子科技大学信息与通信学院;

广西桂林 541004;

桂林电子科技大学信息与通信学院;

广西桂林 541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
自组织映射; 图像压缩; k-means聚类; 均值排序;

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