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データのクラスタリングにニューラルネットワークアプローチを使用した人はいますか？特に

  1. ARTニューラルネットワーク（適応共鳴理論）または
  2. コホーネン自己組織化マップ

k-meansまたは他の距離ベースのクラスタリングアルゴリズムと比較してどうですか？

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自己組織化マップ（SOM）には、K-Meansとの内部的な類似点がいくつかありますが、重要な違いもあります。SOMは、元のデータ密度と近傍の関係を維持しようとしながら、実際に元のデータ空間（通常は高次元）からマップ空間（通常は2次元）にデータをマップします。クラスタリングを直接提供することはできませんが、データを視覚的に検査してクラスターを認識するのに役立つ場合があります。

ARTネットについてはほとんど知りません。

于 2012-07-02T15:03:23.530 に答える