【摘 要】
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针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题，提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形，并保
【基金项目】
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国家自然科学基金(60374023),广东省自然科学基金(011629)资助课题
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针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题，提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形，并保持其拓扑结构不变，而且无需监督，能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法，通过仿真实验证明该算法的有效性。
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