【摘 要】
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本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的,以特征提取为主要手段的聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并将它们应用于几组人工数据。传统的K-means算
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本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的,以特征提取为主要手段的聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并将它们应用于几组人工数据。传统的K-means算法具有计算效率高的优点,但是聚类结果不稳定,初始值对于聚类收敛的结果有一定的影响,相比之下,自组织神经网络由于其引入具有拓扑结构的邻域函数,虽然计算效率比较低,但是可以达到较为稳定的聚类结果,且受初值影响较小。
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