コードベクトルの分離·結合を考慮した自己組織化マップに基づくクラスタリング手法

今村弘樹; 藤村誠; 黒田英夫; Hiroki IMAMURA; Makoto FUJIMURA; Hideo KURODA

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コードベクトルの分離·結合を考慮した自己組織化マップに基づくクラスタリング手法

机译：考虑代码向量分离组合的自组织映射聚类方法

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本来，異なるクラスタであるデータが同じクラスタのデータとしてクラスタリングされたり，本丸　同じクラスタであるデータが異なるクラスタのデータとしてクラスタリングされる場合のある従来のSOMに基づくクラスタリング手法に対して，良好にクラスタリングするために，コ〝ドベクトルの分離·結合を考慮した自己組織化マップに基づくクラスタリング手法を提案する．

机译：最初，不同集群中的数据可以作为同一集群中的数据进行聚类，或者同一集群中的数据可以作为不同集群中的数据进行聚类，这与传统的基于SOM的聚类方法相比具有良好的聚类性。因此，我们提出了一种基于自组织映射的聚类方法，其中考虑了代码向量的分离和组合。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. ニュ-ロコンピュ-ティング. Neurocomputing》 |2007年第501期|共6页
作者
今村弘樹; 藤村誠; 黒田英夫; Hiroki IMAMURA; Makoto FUJIMURA; Hideo KURODA;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类人工智能理论;
关键词
クラスタリング; 自己組織化マップ; データの連続性; コードベクトルの分離·結合; Clustering; Self-Organaized Map; Continuity of Data; Separation and Combination of Code Vectors;

机译：聚类;自组织映射;数据连续性;代码向量的分离和组合;聚类;自组织映射;数据连续性;代码向量的分离和组合;

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