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核自组织映射竞争聚类: 2010年; 基于核方法可在高维特征空间中完成数据聚类,但缺乏对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画。提出一种核自组织映射竞争聚类算法。该算法是利用核的特征,导出SOM算法的获胜神经元及权重更新规则,而竞争学习机制依然保持在原输入空间中,这样既解决了当输入样本分布结构呈高度非线性时,其分类能力下降的问题,而且解决了Donald[1]算法导致的特征空间中的获胜神经元在原始输入空间中的原像不存在,而无法对聚类结果利用可视化技术进行解释的问题。实验结果表明,提出的核自组织映射竞争聚类算法在某些数据集中可以获得比SOM算法更好的结果。; 吴秀伟张宏怡寇怀忠; 关键词：聚类算法自组织映射核函数

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河南省教育厅自然科学基金(2007520014)