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Incremental Self-Organizing Maps for Collaborative Clustering

机译:用于协作聚类的增量自组织图

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摘要

Collaborative clustering aims at revealing the common structures of data distributed on different sites using local clustering methods such as Self-Organizing Maps (SOM). To face the ever growing quantity of data available, incremental clustering methods are needed. This paper presents an algorithm to perform incremental SOM-based collaborative clustering without topological modifications of the map. The experiments conducted on several datasets demonstrate the validity of the method and present the influence of the batch size on the learning.
机译:协作聚类旨在使用本地聚类方法(例如自组织映射(SOM))揭示分布在不同站点上的数据的通用结构。为了应对越来越多的可用数据,需要增量聚类方法。本文提出了一种在不对地图进行拓扑修改的情况下执行基于SOM的增量协作聚类的算法。在几个数据集上进行的实验证明了该方法的有效性,并提出了批量大小对学习的影响。

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