The Kohonen self-organising feature

The Kohonen self-organising feature map (SOM) has several important properties that can be used within the data mining/knowledge discovery and exploratory data analysis process. A key characteristic of the SOM is its topology preserving ability to map a multi-dimensional input into a two-dimensional form. This feature is used for classification and clustering of data. However, a great deal of effort is still required to interpret the cluster boundaries. In this paper we present a technique which can be used to extract propositional IF..THEN type rules from the SOM network’s internal parameters. Such extracted rules can provide a human understandable description of the discovered clusters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Kohonen จัดระเบียบตนเองคุณลักษณะแผนที่ (ส้ม) มีคุณสมบัติสำคัญหลายที่สามารถใช้ในการค้นหาความรู้การทำเหมืองข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลสำรวจ ลักษณะสำคัญของสมการโทโพโลยีของการรักษาความสามารถในการป้อนข้อมูลแบบหลายมิติในแบบสองมิติได้ คุณลักษณะนี้จะใช้สำหรับการจัดประเภท และ clustering ข้อมูล อย่างไรก็ตาม อย่างมากของความพยายามที่ไม่จำเป็นต้องตีขอบคลัสเตอร์ ในเอกสารนี้ เราขอนำเสนอเทคนิคที่ใช้แยก propositional ถ้า... แล้ว พิมพ์กฎจากพารามิเตอร์ภายในของเครือข่ายส้ม กฎดังกล่าวสกัดสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจมนุษย์ของคลัสเตอร์พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Kohonen แผนที่คุณลักษณะจัดการตนเอง (SOM) มีคุณสมบัติที่สำคัญหลายอย่างที่สามารถนำมาใช้ในการทำเหมืองข้อมูล / การค้นพบความรู้และข้อมูลการวิเคราะห์กระบวนการสอบสวน ลักษณะที่สำคัญของ SOM คือความสามารถในการรักษาโครงสร้างในการทำแผนที่การป้อนข้อมูลหลายมิติในรูปแบบสองมิติ คุณลักษณะนี้จะใช้สำหรับการจำแนกและการจัดกลุ่มของข้อมูล อย่างไรก็ตามการจัดการที่ดีของความพยายามที่จะยังคงจำเป็นต้องใช้ในการตีความขอบเขตคลัสเตอร์ ในบทความนี้เรานำเสนอเทคนิคที่สามารถนำมาใช้ในการสกัดกฎประเภท IF..THEN ประพจน์จากพารามิเตอร์ภายในเครือข่ายของ SOM ที่ กฎสกัดดังกล่าวสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจมนุษย์ของกลุ่มค้นพบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดการตนเองแผนที่คุณลักษณะ ( ส้ม ) มีคุณสมบัติที่สำคัญหลายประการที่สามารถใช้ในการทำเหมืองข้อมูล / การค้นพบความรู้กระบวนการและการวิเคราะห์ข้อมูล . ลักษณะสำคัญของส้มเป็นแบบรักษาความสามารถในแผนที่ข้อมูลหลายมิติ ในรูปแบบ 2 มิติ คุณลักษณะนี้จะถูกใช้สำหรับการจำแนกและจัดกลุ่มข้อมูล อย่างไรก็ตาม ความพยายามมาก ยังต้องตีความภายในขอบเขต ในกระดาษนี้เรานำเสนอเทคนิคที่สามารถใช้สารสกัดจากข้อเสนอ ถ้า . . . . . . . จากนั้นพิมพ์จากกฎของพารามิเตอร์ภายในโสม เครือข่ายของ เช่น สารสกัด กฎสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจได้ของมนุษย์ค้นพบกลุ่ม