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本文将网络数据划分为数据流，通过提取数据流的多维特征，分别采用传统k-均值和自组织特征映射神经网络方法对其进行聚类，并运用聚类准确率和最近原型算法比较和分析了两种方法的聚类效果。分析结果表明，自组织特征映射方法对网络数据流的聚类效果明显优于传统k-均值。
SOM在网络数据分析中的应用研究
【摘 要】
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本文将网络数据划分为数据流，通过提取数据流的多维特征，分别采用传统k-均值和自组织特征映射神经网络方法对其进行聚类，并运用聚类准确率和最近原型算法比较和分析了两种方法的
【出 处】
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电信技术研究
【发表日期】
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2007年4期
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