【摘 要】
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针对聚类数目未知情况下的聚类问题,提出了一种自组织特征映射网络(Self-organizing Feature Maps,SOFM)的二阶段聚类算法.首先通过SOFM网络的自组织学习过程对数据集进行粗
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针对聚类数目未知情况下的聚类问题,提出了一种自组织特征映射网络(Self-organizing Feature Maps,SOFM)的二阶段聚类算法.首先通过SOFM网络的自组织学习过程对数据集进行粗聚类,将数据集划分为若干个簇,以获胜神经元代表每个簇内的所有样本;然后采用凝聚层次聚类的方法对获胜神经元进行再聚类,并以树状图的形式给出可视化聚类结果;最后综合两阶段聚类结果得到最终的聚类结果.实验结果表明,所提出的算法可以获得良好的聚类结果.
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