计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (4): 175-178.

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一种改进的高维数据可视化模型

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    本文得到国家自然科学基金资助(10371135).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 可视化诱导自组织映射(ViSOM)是一种人工神经网络模型,已经被成功应用于高维数据的可视化分析。但是,标准的ViSOM方法不仅没有考虑数据之间的相关性,而且当输出网络结点太多时,需要消耗大量运算开销;输出网络结点太少,又难以分析数据的可视化结果。为克服ViSOM的这两个弱点,本文首先在ViSOM的基础上提出了一个改进的映射算法MViSOM,接着在独立成分分析(ICA)与MViSOM的基础上提出了一个改进的高维数据可视化模型IMViSOM。论文最后通过实验说明了IMViSOM模型在对群聚数据的可视化分类效果

关键词: 独立成分分析 可视化诱导自组织映射 相关性

Abstract: The Visualization-Induced Self-Organizing Maps (ViSOM), as one of the artificial neural networks models, has been successfully applied in the analysis of visualization of high-dimensional data. However, it has two weaknesses. Firstly, it does not consider

Key words: Independent component analysis, Visualization-induced self-organizing maps, Correlation

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