SOM(自己組織化マップ)とMST(最小結合木構造)によるクラスタ分類

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タイトル別名
  • Clustering by SOM (Self-Organizing Maps) and MST (Minimal Spanning Tree)

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説明

AES(オージェ電子分光分析), XPS(X線光電子分光)そしてXRD(X線回折)のような化学スペクトルデータを多次元の情報として考えることができる. それらデータを, SOM(自己組織化マップ)とMST(最小結合木構造)の方法を使って2次元平面に写像した. MST法によって結合されたユニットは, 合金組成の0-100%の間で注意深く観察された. そしてMST結合の全てをOR結合で選び出した. そして, クラスタ化された結果は, SOM法での結果を視覚的に分類したものと比較した.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1573387452284314496
  • NII論文ID
    110003233509
  • NII書誌ID
    AN10091178
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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