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Neural unit shape representation: A new SOM-based visualisation

机译:神经单位形状表示:基于SOM的新可视化

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摘要

The Self Organising Map (SOM) is an artificial neural network technique that has been successfully applied in clustering and visualisation tasks in data mining. In this paper, we propose a new SOM-based visualisation, Neural Unit Shape Representation. Its advantage over the previous SOM-based visualisation, U-matrix and Component Planes, is that it gives visual cues to the properties of individual neural units or nodes on the map, enabling direct examination of the produced ordering. Further, the combination of the Neural Unit Shape Representation and a new way of drawing boundaries using U-matrix gives a good visualisation and helps people, even without prior knowledge of data, to find interesting patterns.
机译:自组织图(SOM)是一种人工神经网络技术,已成功应用于数据挖掘中的聚类和可视化任务。在本文中,我们提出了一种新的基于SOM的可视化方法,即神经单位形状表示。与以前基于SOM的可视化(U矩阵和组件平面)相比,它的优势在于,它可以为地图上单个神经单元或节点的属性提供视觉提示,从而可以直接检查所产生的顺序。此外,神经单位形状表示法和使用U矩阵绘制边界的新方法的结合提供了良好的可视化效果,即使没有数据的先验知识也能帮助人们找到有趣的图案。

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