2段階SOMの提案とそのクラスタリング問題への適用

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概要

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• This paper presents a two-stage self-organizing map algorithm what we call Two-stage SOM which combines Kohonens basic SOM (BSOM) and Aokis SOM with threshold operation (THSOM). In the first stage of Two-stage SOM, we use BSOM algorithm in order to acquire topological structure of input data, and then we apply THSOM algorithm so that inactivated code-vectors move to appropriate region reflecting the distribution of the input data. Furthermore, we show that Two-stage SOM can be applied to clustering problems. Some experimental results reveal that Two-stage SOM is effective for clustering problems in comparison with conventional methods.

• 社団法人 電気学会の論文
• 2005-01-01

著者

• 堀内 匡

  松江工業高等専門学校

• 小池 健太

  松江工業高等専門学校生産・建設システム工学専攻科

• 加藤 聡

  松江工業高等専門学校情報工学科

• 加藤 聡

  松江工業高等専門学校

• 小池 健太

  日本クレストロン(株)

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