【摘 要】
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基于多维尺度分析（MDS）和自组织映射图（SOM）的二维可视化方法一般都是利用对称距离矩阵对对象在数据集中的关系进行表示和可视化的。然而在如贸易之类的许多实际应用中,对称距离
【基金项目】
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2014陕西省教育厅资助项目（14JK1021）
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基于多维尺度分析（MDS）和自组织映射图（SOM）的二维可视化方法一般都是利用对称距离矩阵对对象在数据集中的关系进行表示和可视化的。然而在如贸易之类的许多实际应用中,对称距离矩阵难以得到,而基于原始数据的非对称相似矩阵却比较容易获取。但是,一般传统方法不能很好的表示非对称矩阵,为了解决这个问题,文中提出一种动态学习算法,用以生成非对称相似数据矩阵,希望通过这种方式,把复杂数据直观化。该方法分别生成两种映射图,每张图都分别拥有和矩阵对应的行向量和列向量。为了对算法有更好的理解,文中采用两种分析工具：聚类分析
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