Clustering Ensemble Model Based on Self-Organizing Map Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a clustering ensemble method that introduces cascade structure into the self-organizing map (SOM) to solve the problem of the poor performance of a single clusterer.
Cascaded SOM is an extension of classical SOM combined with the cascaded structure.
The method combines the outputs of multiple SOM networks in a cascaded manner using them as an input to another SOM network.
It also utilizes the characteristic of high-dimensional data insensitivity to changes in the values of a small number of dimensions to achieve the effect of ignoring part of the SOM network error output.
Since the initial parameters of the SOM network and the sample training order are randomly generated, the model does not need to provide different training samples for each SOM network to generate a differentiated SOM clusterer.
After testing on several classical datasets, the experimental results show that the model can effectively improve the accuracy of pattern recognition by 4%∼10%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hua, Wenqi& Mo, Lingfei. 2020. Clustering Ensemble Model Based on Self-Organizing Map Network. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138736
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hua, Wenqi& Mo, Lingfei. Clustering Ensemble Model Based on Self-Organizing Map Network. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138736
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hua, Wenqi& Mo, Lingfei. Clustering Ensemble Model Based on Self-Organizing Map Network. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138736
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138736
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر