基于涌现自组织映射的聚类分析与可视化处理

摘要：

K0honen自组织特征映射可实现高维模式空间到低维拓扑结构的映射,借此可进行模式聚类分析及高维数据的二维可视化.但当输入样本数目较多、复杂度较大时,采用KSOM将使相邻类簇间发生大面积重叠,降低聚类效果.本文通过利用涌现自组织特征映射神经网络对数据进行聚类分析.并通过无边界u矩阵实现可视化功能.测试结果表明.借助ESOM模型进行数据的聚类分析与可视化在诸多方面表现出优越的性能.

关键词：涌现自组织特征映射、聚类、U矩阵

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金委:项目名称:油藏模拟的混合软计算系统理论与实用方法研究40572082 基金申请人:程国建

在线出版日期：2009-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：257-259