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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
改良自組映射圖處理種類型及混合型資料
書刊名:
資訊管理學報
作者:
許中川
作者(外文):
Hsu, Chung-chian
出版日期:
2004
卷期:
11:2
頁次:
頁61-84
主題關鍵詞:
自組映射圖
;
資料探勘
;
概念階層
;
類神經網路
;
群集分析
;
Self-organizing maps
;
Data mining
;
Concept hierarchy
;
Neural networks
;
Cluster analysis
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:0
點閱:21
自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路,可以將高維度資料投射到低維度空間,並以視覺化方式主現,反映高雄度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛,包括工程方面及商業方面,例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而,傳統自組映射圖只能處理數值型資料,種類型資料必須透過編碼轉換成一群二元數值型態資料,因而無法反映種類型資料值之間的相似程度。本研究針對此問題,提出改良式自組映射圖,能直接處理種類型態或混合型態的資料,同時在投射後的低維度空間,反映高維度資料之間的相似度。我們透過人工資料及實際資料實驗,驗證了所提方法的正確性、了解改良式自組映射圖的特性,並探討一個應用至目錄行銷案例。
以文找文
Self-organizing maps are a kind of unsupervised neural network, which project high-dimensional data to lower dimensions and, at the meantime, visually uncover the similarity among the original high-dimensional data. Self-organizing maps have been successfully applied to many fields including engineering applications and business applications, such as texture identification, speech recognition, process monitoring and control, document maps, and consumers’ data analysis. However, conventional SOMs handle only numerical data, categorical data has to be converted to Boolean data resulting in unable to disclosure the similarity among the high-dimensional data. This paper propose a refined self-organizing map that can directly handle categorical data or hybrid data, map the data to lower dimensions, and also uncover the similarity among data. In the experiments, artificial data and real data are used to demonstrate the correctness of the proposed model, and gain insights of the refined self-organizing maps.
以文找文
期刊論文
1.
Chen, D. R.、Chang, R. F.、Huang, Y. L.(2000)。Breast cancer diagnosis using self-organizing map for sonography。Ultrasound in Medicine and Biology,1(26),405-411。
2.
Cercone, Nick、Cai, Yandong、Han, Jiawei(1993)。Data-Driven Discovery of Quantitative Rules in Relational Databases。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,5(1),29-40。
3.
Kohonen, Teuvo(1990)。The Self-Organizing Map。Proceedings of IEEE,78(9),1464-1484。
4.
Huang, Z.(1998)。Extensions to the k-Means Algorithm for Clustering Large Data Sets with Categorical Values。Data Mining and Knowledge Discovery,2,283-304。
5.
Kohonen, T.、Kaski, S.、Lagus, K.、Salojavi, J.、Honkela, J.、Paatero, V.、Saarela, A.(2000)。Self-Organization of a Massive Document Collection。IEEE Transactions on Neural Networks,11(3),574-585。
6.
Kodratoff, Y.、Tecuci, G.(1988)。Learning based on conceptual distance。IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,10(6),897-909。
7.
Kohonen, T.(1996)。Engineering applications of the self-organizing map。Proceedings of the IEEE,84(10),1358-1384。
8.
Mantysalo, J.、Torkkola, K.、Kohonen, T.(1994)。Mapping context dependent acoustic information into context independent from by LVQ。Speech Communication,14(2),119-130。
9.
Ralambondrainy, H.(1995)。A concept version of the k-means algorithm。Pattern Recognition Letters,16,1147-1157。
10.
Deboeck, G. J.(2000)。Modeling non-linear market dynamics for intra-day trading。Neural-Network-World,1(10),3-27。
11.
Vesanto, J.、Alhoniemi, E.、Himberg, J.、Kiviluoto, K.、Parviainen, J.(1999)。Self-organizing map for data mining in Matlab: the SOM Toolbox。Simulation News Europe,25(54)。
會議論文
1.
Kasabov, N.、Deng, D.、Erzegovezi, L.、Fedrizzi, M.、Beber, A.(2000)。On-line Decision Making and Prediction of Financial and Macroeconomic Parameters on the Case Study of the European Monetary Union。沒有紀錄。
2.
Kramer, A. A.、Lee, D.、Axelrod, R. C.(2000)。Use of a Kohonen Neural Network to Characterize Respiratory Patients for Medical Intervention。Gothenburg, Sweden。192-196。
3.
Lagus, K.、Honkela, T.、Kaski, S.、Kohonen, T.(1996)。Self-organizing maps of document collections: anew approach to interactive exploration。沒有紀錄。238-243。
4.
Vapola, M.、Simula, O.、Kohonen, T.、Merilainen, P.(1994)。Representation and identification of fault conditions of an anaesthesia system by means of the self-organizing map。Berlin, Germany。246-249。
5.
Visa, A.(1990)。A texture classifier based on neural network principles。San Diego, CA。491-496。
圖書
1.
Kasslin, M.、Kangas, J.、Simula, O.(1992)。Process state monitoring using self-organizing maps。Artificial Neural Network (2)。Amsterdam, Netherlands:North-Holland。
2.
Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2000)。Data mining: Concepts and techniques。Morgan Kaufmann Publishers。
3.
Simula, O.、Kangas, J.(1995)。Process monitoring and visualization using self-organizing maps。Neural Networks for Chemical Engineers。New York, NY。
其他
1.
Merz, C. J.,Murphy, P.(1996)。UCI repository of ML databases,沒有紀錄。
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