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搜索资源 - self organizing map cluster
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SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。-SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or cluster features.
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Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。-Kohonen the SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or cluster features.
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基于自组织特征映射网络的聚类分析，是在神经网络基础上发展起来的一种新的非监督聚类方法，分析了基于自
组织特征映射网络聚类的学习过程，分析了权系数自组织过程中邻域函数和学习步长的一般取值问题，给出了基于自组织
特征映射网络聚类实现的具体算法，并通过实际示例测试，证实了算法的正确性。
-Based on self-organizing feature map network cluster analysis, neural network is developed on the basi
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采用SOM 算法来对二维数据来进行识别及分类-apply the self-organizing map (SOM) neural network to cluster the simulated two-dimensional data
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已知一组二维模式矢量如下（20个）,利用k均值聚类算法将模式集分类，并计算出聚类中心。利用输入层为2个神经元，输出层结构为7*7方阵的自组织映射（SOFM）对同样模式进行聚类-Given a set of two-dimensional pattern vector as follows (20), the use of k-means clustering algorithm to classify the pattern set, and calculate the cluster cent
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极坐标自组织映射，自动实现聚类功能,输入为待分类的数据样本，返回对应的聚类数和样本聚类情况(Use polar self organizing map method to cluster the data into several classes automaticly)
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