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Clustering a medieval social network by SOM using a kernel based distance measure

机译:使用基于内核的距离测量来通过SOM聚类中世纪社交网络

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摘要

In order to explore the social organization of a medieval peasant community before the Hundred Years' War, we propose the use of an adaptation of the well-known Kohonen Self Organizing Map to dissimilarity data. In this paper, the algorithm is used with a distance based on a kernel which allows the choice of a smoothing parameter to control the importance of local or global proximities.
机译:为了探讨在百年战争之前的中世纪农民社区的社会组织,我们建议使用众所周知的科霍恩自组织地图的适应与异化数据。在本文中,算法用于基于内核的距离,允许选择平滑参数来控制本地或全局邻近的重要性。

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