加权自组织映射模式变化的视觉度量
计算机视觉与模式识别
2017-03-28 v1
摘要
因果分析的主要任务是通过输入变化估计输出变化。在先前工作中，输入与输出自组织映射(SOM)被关联用于多元非线性数据的因果分析。基于该关联，在输出映射空间上获得了给定输入条件下输出的权重分布。当输入变化时，输出的这种加权SOM模式随之改变。为了分析该变化，度量模式间的差异十分重要。已有许多方法被提出用于模式的相异度度量。然而，在试图度量模式如何变化方面，这仍是一项重大挑战。本文提出一种可视化方法，简化了基于模式属性的差异比较。利用该方法，可通过整合代表属性相异度的颜色与星状字形来分析变化。使用生态数据证明了我们所提方法的有效性，实验结果表明该方法能有效地提供变化信息。
引用
@article{arxiv.1703.08917,
title = {A Visual Measure of Changes to Weighted Self-Organizing Map Patterns},
author = {Younjin Chung and Joachim Gudmundsson and Masahiro Takatsuka},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.08917},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 3 figures, conference, llncs style