基于som的可视化聚类挖掘应用研究

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1、中山大学硕士学位论文基于SOM的可视化聚类挖掘应用研究姓名：袁云申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：李磊20091119中山大学硕士学位论文基于SoM的可视化聚类挖掘应用研究专业：计算机软件与理论硕士生：袁云指导教师：李磊教授摘要自组织映射网络(Self-OrganizingMap，SOM)是芬兰学者Kohonen于1981年提出的一种特殊的神经网络方法。SOM网络采用与普通神经网络相似的权值调整方法，将高维数据拓扑有序地映射到二维网格上，从而实现了高维数据模式的低维可视化。借助其对高维数据的低维组织能

2、力，SOM在聚类领域被广泛使用，其在可视化领域的应用也是研究的热点，取得的很多成果帮助人们实现了对高维数据的把握。本文探讨和研究了SOM神经网络在聚类和可视化方面的理论和成果，将其应用于区域经济管理系统中，设计和实现了一个可视化企业聚类挖掘子系统，并提出一种可视化的二阶段聚类法成功解决了SOM的网络结构选择问题。关键字：数据挖掘、聚类、自组织映射网络、可视化、二阶段聚类法Vll中山大学硕士学位论文ResearchandApplicationofVisualClusteringbasedSOMMajor：Compute

3、rSoftwareandTheoryName：物anYunSupervisor：Prof．LiLeiAbstractSelf-organizingmap(SOM)，inventedbyProfessorTeuvoKohonerL,isaspecialneuralnetwork．Itconvertscomplex,nonlinearstatisticalrelationshipsbetweenhighdimensionaldataitemsintosimplegeometricrelationshipsonalow．d

4、imensionaldisplay．Asaneffectivemethodforthevisualizationofhigh-dimensionaldata．SOMCanbeutilizedinanumberofwaysincomplextaskssuchasclustering．AlsomethodstovisualizetheclusterstructureoftheSOMwereresearched．InthisPaper，clusteringandvisuali2：ionbasedSOMwerediscuss

5、ed，whichthenwasappliedinregionaleconomicmanagementsystemtodevolopeanenterpriseclusteringsystem．AsitisdifruittodecidetheSOMnetworkstructureinpactise，atwo．stageclusteringmethodbasedvisualizionispresented．Keywords：DataMining，Clustering，Self-OrganizingM印Network,Vis

6、ualization，Two-stageClusteringV111原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：嘉云醐：动7年I／月／7日学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送

7、交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名：菇云日期：伽产71月／7日导师签名：日期：—绰中山大学硕士学位论文I．I研究背景和意义第1章绪论本文所研究的企业聚类数据挖掘系统是区域经济管理系统的一个子系统。所谓区域经济管理系统，是指政府部门为了更好的管理、规划、发展区内经济，所建设的一个“经济管理系统”，由辖下各管理部门分工合作，定期采集汇总辖区内各类企业

8、的各种原始经济数据，并以相关法规、经济发展规划、行业参考数据、区域历史数据等为参照系建设一系列经济学模型，一方面对各项原始数据自动进行排查、汇总，从而得出各企业的准确、完整的经济汇总数据，在排查、汇总过程中自动提示数据异常，自动责成相关管理部门处理；另一方面，透过经济模型对企业及区域的经济数据进行自动分析，得出各种微观及宏观经济的分析结果，为政