自组织图SOM的自动聚类增强与层次聚类可视化技术

资源摘要信息:"自组织映射(SOM)是一种无监督的人工神经网络，由Kohonen在1982年提出。它能够在高维数据中发现低维拓扑结构，常用于数据降维、聚类分析、特征提取等领域。SOM通过模拟大脑皮层中神经元的组织方式，形成一个由神经元（节点）组成的二维网格。每个神经元连接输入空间中的各个维度，并通过学习过程调整其权重以响应输入数据。 本文所提及的代码实现了稀疏匹配的SOM，即在SOM的基础上，对数据的聚类过程进行了增强。稀疏匹配技术通过减少映射中神经元之间的无效连接来提高训练效率和聚类质量。这种方法可以处理大规模数据集，同时保留重要的数据特征。 代码中的“集群增强”阶段采用数据驱动的方式对SOM中的聚类边界进行了优化，使得聚类分离更为明显。这一阶段的核心在于放大数据在特征图上的相似性，通过对数据的分析来确定哪些神经元应该具有相似的权重。这意味着在映射的最终结果中，边界（B）矩阵存储了不同集群之间的距离信息，这些信息反映了数据点之间的拓扑关系。 此外，代码还实现了分层聚类的可视化，这是SOM的一个重要应用。在分层聚类中，通过观察特征图上的群集边界，可以直观地理解数据的层次结构。这种可视化手段不仅揭示了数据的内在结构，还有助于识别数据中的异常值或特殊情况。与传统的聚类方法相比，SOM的分层聚类可视化提供了一种直观且易于理解的数据分析方法。 该研究成果已被发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上，提供了理论和实践上的支持。N. Manukyan，MJ Eppstein，DM Rizzo的这篇论文详细描述了数据驱动的聚类增强和SOM的分层聚类可视化方法，为该领域的研究和应用提供了新的视角。 尽管本文没有列出具体的标签信息，但根据资源内容，相关标签可能包括：神经网络，自组织映射，数据聚类，数据可视化，稀疏匹配，无监督学习，特征提取，降维技术等。 最后，文件名称为Self-Organizing-Maps-master的压缩包子文件可能包含了实现上述功能的源代码、文档说明、示例数据等。解压缩后，用户可以访问这些文件以部署、运行和研究SOM在数据聚类和可视化方面的应用。"