PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2003 | nr 1006 Zastosowanie statystyki i matematyki w ekonomii | 245--253
Tytuł artykułu

Wykorzystanie map cech (SOM) i odwzorowania Sammona do prezentacji wielowymiarowych danych ekonomicznych

Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Referat zawiera omówienie popularnej metody skalowania wielowymiarowego: odwzorowania Sammona i metody neuronowej opartej na mapach cech (Self-Organizing Maps, SOM). Niedogodnością odwzorowania Sammona w przypadku dużych zbiorów danych jest złożoność obliczeniowa, a co za tym idzie - większy czas obliczeń. Samoorganizujące się mapy cech generowane są przez jedne z najprostszych jednokierunkowych i jednowarstwowych sieci neuronowych. Charakteryzują się one dwiema cechami: kwantyzacją wektorową (Vector Quantization, VC) i zachowaniem mapy topologicznej (Topology Mapping). Mapa cech sama w sobie traktowana jest często jako dwuwymiarowy obraz danych N-wymiarowych (N> 2). Dzięki różnym technikom prezentacji map cech możliwe jest określenie podobieństwa pomiędzy analizowanymi wektorami, co sprzyja wyróżnieniu klas. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu
Bibliografia
  • Choppin A., Unsupervised Classification of High Dimensional Data by means of Self-Organizing Neural Networks, Louvain-la-Neuve, 1998.
  • Lerner B., Guterman H., Aladjem М., Dinstein I., Romem Y., On Pattern Classification with Sammon's Nonlinear Mapping - An Experimental Study, "Pattern Recognition" 1998 nr 31, s. 371-381.
  • Lerner B., Guterman H., Aladjem M., Dinstein I., On the Initialisation of Sammon's Nonlinear Mapping. "Pattern Analysis & Applications" 2000 nr 3(1).
  • Osowski S., Sieci neuronowe, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1994.
  • Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
  • Ridder D. de., Duin R., Sammon's Mapping Using Neural Networks: a Comparision, 1997.
  • Tarczyński G., Próba wykorzystania algorytmu Kohonena do klasyfikacji danych niepełnych, [w:] Współczesne tendencje rozwojowe badań operacyjnych. AE, Wrocław 1999, s. 133-139.
  • Tarczyński G., Wybrane metody redukcji danych, [w:] Metody i zastosowania badań operacyjnych 2000, AE, Katowice 2001, s. 211-219.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171466265

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.