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1、隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及，信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量日益增大，迫切需要高效的數(shù)據(jù)挖掘工具，從大量原始數(shù)據(jù)中尋找有價(jià)值的知識(shí)模式。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具之一。如何正確處理維度達(dá)到數(shù)百、數(shù)千的數(shù)據(jù)集合，從高維數(shù)據(jù)集中尋找潛在的、自然存在的聚類簇，這是當(dāng)前聚類分析研究的熱點(diǎn)。 本文針對(duì)聚類分析的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題一高維海量聚類展開(kāi)研究，提出了基于SOM的可視化聚類方法。主要工作有： (1)對(duì)基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織聚類方法進(jìn)行了
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