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在数据挖掘中基于SOM网络的数据分析可视化设计 被引量:5

AN APPROACH TO DESIGN OF VISUALIZED DATA ANALYSIS BASED ON SOM IN DATA MINING
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摘要 阐述了SOM(Self-Organizing Map)自组织神经网络和Davies-Bouldin聚类判定法。采用SOM网络构建了数据挖掘中数据分析模型,设计了SOM网络数据分析可视化软件,并进行了详细的可视化数据分析。同时,设计的软件已经初步应用到数据挖掘当中,取得了良好的效果。 The Self-Organizing Map(SOM)is an excellent tool in the exploratory phase of data mining. It projects the input space on prototypes of a low-dimensional regular grid that can be effectively utilized to visualize and explore properties of the data. In this paper,SOM and Davies-Boul-din index are investigated. And then, a visualized data analysis mode is designed based on SOM. Finally, a large number of random data are used to test for clustering and visualization analysis. The results show that the approach is effective.
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2003年第2期15-16,41,共3页 Computer Applications and Software
关键词 数据挖掘 SOM网络 数据分析 可视化设计 知识发现 自组织网络 数据库 Knowledge discovery Data mining Self - organizing map Data analysis
  • 相关文献

参考文献1

  • 1张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].上海:复旦大学出版社,1994..

共引文献80

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引证文献5

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