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Clustering is to group similar objects into clusters. Until now there are a lot of approaches using Self-Organizing Feature Maps (SOFMs). But they have problems with a small output-layer nodes and initial weight. For example, one of them is a one-dimension map of c output-layer nodes, if they want to make c clusters. This approach has problems to classify elaboratively. This paper suggests one-dimensional output-layer nodes in SOFMs. The number of output-layer nodes is more than those of clusters intended to find and the order of output-layer nodes is ascending in the sum of the output-layer node's weight. We can find input data in SOFMs output node and classify input data in output nodes using Euclidean distance. The proposed algorithm was tested on well-known IRIS data and TSPLIB. The results of this computational study demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
목차
Abstract
1. 서론
2. 자기조직화 신경망의 일반적인 고찰
3. 제안하는 알고리즘
4. 수치예제
5. 실험결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1939 / The IRIS’s of the Gaspe Peninsula 59 : 2 ~ 5
[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support
[학술지(정기간행물)] - / 2004. / Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Relationship Management
[학술지(정기간행물)] - / 1981. / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms
[학술지(정기간행물)] - / 2001. / Cluster Analysis
[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Support
[학술지(정기간행물)] - / 2004. / Data Mining Techniques for Marketing, Sales, and Customer Relationship Management
[학술지(정기간행물)] - / 1981. / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms
[학술지(정기간행물)] - / 2001. / Cluster Analysis
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