Methoden zur Qualitätsbewertung von Self-organizing Maps (SOM)
Unterstützung der Visuellen Clusteranalyse
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Der Self-organizing Maps Algorithmus (SOM) ist ein unüberwachtes Lernverfahren aus dem Bereich der künstlichen neuronalen Netze. Aufgrund seiner besonderen Eigenschaften ist der SOM Algorithmus einer der meist verwendetsten Algorithmen in der visuellen Clusteranalyse. Die zentrale Forschungsfrage dieser Arbeit bezieht sich auf die Qualität der Ergebnisse des SOM-basierten Clusteranalyseprozesses. Die Arbeit zeigt Lösungsstrategien auf, um den Analyseprozess mit visuellen Qualitätsbewertungsmethoden zu unterstützen. Neben der Integration bewährter Darstellungsformen liegt der Schwerpunk ...
Der Self-organizing Maps Algorithmus (SOM) ist ein unüberwachtes Lernverfahren aus dem Bereich der künstlichen neuronalen Netze. Aufgrund seiner besonderen Eigenschaften ist der SOM Algorithmus einer der meist verwendetsten Algorithmen in der visuellen Clusteranalyse. Die zentrale Forschungsfrage dieser Arbeit bezieht sich auf die Qualität der Ergebnisse des SOM-basierten Clusteranalyseprozesses. Die Arbeit zeigt Lösungsstrategien auf, um den Analyseprozess mit visuellen Qualitätsbewertungsmethoden zu unterstützen. Neben der Integration bewährter Darstellungsformen liegt der Schwerpunk dieser Arbeit in der Konzeption, der Umsetzung und der Evaluierung neu entwickelter, interaktiver Visualisierungsformen.
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