Optimized Thresholding on Self Organizing Map for Cluster Analysis

Sprache: Englisch

Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2012, 2012

3848426285 / 9783848426287

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -One of the popular tools in the exploratory phase of data mining and pattern recognition is the Kohonen Self Organizing Map (SOM). Recently, experiments have shown that to find the ambiguities involved in cluster analysis, it is not necessary to consider crisp boundaries in clustering operations. In this Book, the Incremental Leader algorithm for the thresholding of the SOM (Inc-SOM) is proposed to validate the potential of a crisp clustering algorithm. However, the performance deteriorates when there is overlap between clusters. To overcome the ambiguities in the results of cluster analysis, a rough thresholding for the SOM (Rough-SOM) is proposed. In Rough-SOM, the data is first trained by a SOM neural network, then the rough thresholding, which is a rough set based clustering approach, is applied on the neurons of the SOM. The optimal number of clusters can be found by rough set theory, which groups the neurons into a set of overlapping clusters. An optimization technique is applied during the last stage to assign the overlapped data to the true clusters.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 124 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783848426287

Titel
Optimized Thresholding on Self Organizing Map for Cluster Analysis
Autor
Ehsan Mohebi
Verlag
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2012
Erscheinungsjahr
2012
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3848426285
ISBN-13
9783848426287
Artikelgewicht
203 Gramm
Abmessungen
220x150x9 mm

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