Steering clustering of medical data in a Self-Enforcing Network (SEN) with a cue validity factor

机译：具有提示有效性因子的自我执行网络（SEN）中的医疗数据指导聚类

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A Self-Enforcing Network (SEN), which is a self-organized neural network, is introduced to cluster medical data. In addition, a cue validity factor is defined, which affects the clustering of the data. The results show that a user can influence the clustering of data by SEN, thus allowing the analysis of the data depending on economical, medical or nursing interests. The described prototype includes concrete examples and shows the potential of such a network for the analysis of complex data.

机译：自增强网络（SEN）是一种自组织的神经网络，用于对医疗数据进行聚类。另外，定义了提示有效性因子，它会影响数据的聚类。结果表明，用户可以通过SEN影响数据的聚类，从而可以根据经济，医学或护理方面的利益进行数据分析。所描述的原型包括具体示例，并显示了这种网络用于分析复杂数据的潜力。

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来源
《IEEE Symposium Series on Computational Intelligence》|2016年|1-8|共8页
会议地点
作者
Christina Klüver;
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会议组织
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中图分类
关键词
Clustering algorithms; Neurons; Neural networks; Topology; Network topology; Medical services; Visualization;

机译：聚类算法神经元神经网络拓扑网络拓扑医疗服务可视化;

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