SOM(自己組織化マップ)とMST(最小結合木構造)によるクラスタ分類
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概要
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AES(オージェ電子分光分析), XPS(X線光電子分光)そしてXRD(X線回折)のような化学スペクトルデータを多次元の情報として考えることができる. それらデータを, SOM(自己組織化マップ)とMST(最小結合木構造)の方法を使って2次元平面に写像した. MST法によって結合されたユニットは, 合金組成の0-100%の間で注意深く観察された. そしてMST結合の全てをOR結合で選び出した. そして, クラスタ化された結果は, SOM法での結果を視覚的に分類したものと比較した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
-
藤村 喜久郎
鳥取大学工学部
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
岩本 和之
鳥取大学工学部
-
岩本 和之
鳥取大学工学部 電気電子工学科
-
藤村 喜久朗
鳥取大学工学部電気電子工学科
-
Oオブーカン カウ
鳥取大学工学部 電気電子工学科
-
徳高 平蔵
鳥取大学工学部
-
藤村 喜久郎
鳥取大学大学院工学研究科
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