Object

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

Title in english:

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

Creator:

Migdał-Najman, Kamila

Description:

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)

Publisher:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Place of publication:

Wrocław

Date:

2009

Resource Type:

artykuł

Resource Identifier:

oai:dbc.wroc.pl:124212

Language:

pol

Relation:

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

Rights:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Access Rights:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Location:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Coverage:

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

Similar

×

Citation

Citation style:

This page uses 'cookies'. More information