Tytuł:

Analiza porównawcza własności nienadzorowanych sieci neuronowych typu Self Organizing Map i Growing Neural Gas w analizie skupień

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

A Comparison of Quality Unsupervised Neural Networks Self Organizing Map and Growing Neural Gas in Cluster Analysis

Autor:

Migdał-Najman, Kamila

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 47, s. 205-213

Abstrakt:

The article discusses two methods of cluster analysis which were based on the unsupervised learning like Self Organizing Map (SOM) and Growing Neural Gas (GNG). The author presents basic features of both algorithms, in particular their advantages and disadvantages from the perspective of cluster analysis. The neural network SOM has possessed more applications in data analysis than GNG, it is a technique exploration data and the tool of cluster analysis. The GNG is a specialized tool of cluster analysis and is more effective than SOM in most cases. (original abstract)

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2009

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2009; Nr 47 ; Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania ; Taksonomia 16

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Dofinansowano z programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" Ministra Edukacji i Nauki (SONB/SP/546390/2022). Tytuł projektu: Upowszechnienie zawartości czasopisma Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu