U矩阵相关论文
I-Miner缺少关联规则可视化方法,且目前的关联规则可视化方法存在不少缺陷,如歧义、遮蔽和紊乱等.本文提出了改进的平行线法和改进......
以自组织映射（Self-organizing Map,SOM）算法作为理论基础,实现对文本聚类,并采用U矩阵进行可视化表示。通过对聚类结果的分析,表明S......
Kohonen自组织特征映射可实现高维模式空间到低维拓扑结构的映射，借此可进行模式聚类分析及高维数据的二维可视化。但当输入样本数......
针对全国各省份垃圾处理方式的数据,提出一种混合可视分析方法。为了从多角度分析数据,混合U矩阵、平行坐标以及Small-Multiple3种......
总结研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用及MATLAB神经网络工具箱来......
提出一种基于突现自组织映射的测井岩性识别数据挖掘方法。采用大规模神经元和无边界环面映射，用U矩阵进行可视化，最后通过人工交互......
自组织神经网络的最大优点是能够保持原始数据的拓扑结构。但是当数据量很大的时候，自组织神经网络的神经元的数据也随之增大。因此......
用线图展开法对圈量子引力中自旋结网圈中的n阶U矩阵的张量积展开的计算给出了详细的推证,为自旋结网圈的相关计算提供一种简便的......
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