基于变异系数的SOM算法在多维分析中的应用研究

摘要

在多维分析领域,自组织映射SOM算法是一种无导师学习方法,具有降维,自组织的,可视化等特性,由于SOM算法计算获胜神经元采用欧式距离的原因,忽略了不同维度对于相似度的贡献,针对该不足,该文采用变异系数对维度权重进行研究和改进SOM算法。实践证明:相比没有维度权重的SOM算法,采用带有指标权重的SOM算法具有更好的准确率和凝聚度。