【摘 要】
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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
【基金项目】
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河北省重点基础研究项目(10963527D)资助
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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.
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