| 自组织映射用于数据分析的方法研究 |
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| 引用本文： | 安璐,张进,李纲.自组织映射用于数据分析的方法研究[J].情报学报,2009,28(5). |
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| 作者姓名： | 安璐 张进 李纲 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学信息资源研究中心,武汉,430072
2. 美国威斯康星大学密尔沃基分校,密尔沃基,53211 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目，国家自然科学基金青年科学基金项目，2007年度全美华裔图书馆员协会黄氏奖学金CALA's Huang Tso-ping&Wu Yao-yu Memorial Grant and Scholarships和国家留学基金管理委员会国家建设高水平大学公派研究生项目(2007)的研究成果之一 |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 自组织映射 数据分析 人工神经网络 方法研究 |
Methodology Study of Applying Self-Organizing Map to Data Analysis |
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| An Lu,Zhang Jin,Li Gang.Methodology Study of Applying Self-Organizing Map to Data Analysis[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2009,28(5). |
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| Authors: | An Lu Zhang Jin Li Gang |
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| Institution: | 1.Information Management School;Wuhan University;Wuhan 430072;2.School of Information Studies;University of Wisconsin-Milwaukee;Milwaukee 53211 |
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| Abstract: | Self-organizing map(SOM) is an artificial neural network technique for visualizing high dimensional input data in a low dimensional space by projecting similar input data onto the same or neighboring cells.This allows users to observe the distribution characteristics of input data.Data Analysis is one of the most important application fields of Self-Organizing Map.This article analyzed the advantages and disadvantages and applicable conditions of various learning algorithms of SOM,including sequential learn... |
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| Keywords: | self-organizing map data analysis artificial neural network methodology study |
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