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Neural Networks for Clustering Analysis of Molecular Data

机译:神经网络的分子数据聚类分析

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摘要

In this paper hierarchical cluster and the competitive learning cluster are compared by using molecular data of large size sets. We construct a reproducible matrix to evaluate the quality of clustering, and dead nodes problem of the competitive learning network is solved by the conscience mechanism. The experimental results show that the hierarchical clustering can represent a multi-level hierarchy which show the tree relation of cluster distance, the competitive learning network has a good clustering reproducible and indicate the effectiveness of clusters for molecular data.
机译:本文利用大数据集的分子数据比较了层次聚类和竞争性学习聚类。我们构造了一个可再生的矩阵来评估聚类的质量,并通过良知机制解决了竞争性学习网络的死节点问题。实验结果表明,层次聚类可以表示聚类距离的树状关系的多层次聚类,竞争学习网络具有良好的可复制聚类性,表明聚类对于分子数据的有效性。

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