High Dimensional Data Visualization Using Self Organizing Maps

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018, 2018

3659818178 / 9783659818172

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A Self-organizing map is a non-linear, unsupervised neural network that is used for data clustering and visualization of high-dimensional data. A Self-organizing map uses U-matrix to visualize the high-dimensional data and the distances between neurons on the map. However, the structure of clusters and their shapes are often distorted. For better visualization of high-dimensional data, a new approach high dimensional data visualization Self-organizing map (HVSOM) is explained. The HVSOM preserve the inter-neuron distance and better visualizes the differences between the clusters. In HVSOM, the distances between input data points on the map resemble same those in the original space.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.

Titre
High Dimensional Data Visualization Using Self Organizing Maps
Auteur
Vikas Chaudhary
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2018
Année de publication
2018
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3659818178
ISBN à 13 chiffres
9783659818172
Poids de l'article
96 grammes
Dimensions
220x150x4 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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