用Norm Matrix实现自组织映射网络的可视化

摘要：

自组织映射(SOM)算法已经被证实是一种非常有效的实现高维数据可视化的工具.但是SOM算法产生的结果——自组织映射网络必须借助于其他方法实现可视化,针对自组织映射网络的可视化方法U-Matrix不能区分分离不明显的聚类的弊端,提出一种新的可视化方法--Norm Matrix (N-Matrix),N-Matrix计算自组织映射网络的输出神经元权向量的范数,区别空间中不同神经元的绝对距离,并结合自组织映射网络特有的保持数据之间的拓扑邻域关系的性质,实现对自组织映射网络的可视化.实验结果证明,N-Matrix不仅可以实现分离明显聚类的可视化,还可以较好的实现分离不明显的聚类的可视化.

关键词：自组织映射、N-矩阵、相对距离、绝对距离、不明显聚类、可视化

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省重点基础研究项目10963527D

在线出版日期：2013-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2630-2634