« Carte auto adaptative croissante » : différence entre les versions

Version du 21 mai 2021 à 10:15

Définition

Une carte auto-organisatrice croissante (GSOM) est une variante croissante d'une carte auto adaptative (SOM).

La GSOM a été développée pour résoudre le problème de l'identification d'une taille de carte appropriée dans la SOM. Elle commence avec un nombre minimal de nœuds (généralement 4) et fait croître de nouveaux nœuds à la limite en se basant sur une heuristique. En utilisant la valeur appelée facteur de dispersion, l'analyste de données a la possibilité de contrôler la croissance du GSOM.

Français

carte auto-organisatrice croissante

carte auto adaptative croissante

Anglais

growing self-organizing map (GSOM)

Source : Wikipédia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

Source : Université Paris 8

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 == Définition ==
-Une carte auto-organisatrice croissante (GSOM) est une variante croissante d'une [[carte auto adaptative ]] (SOM). La GSOM a été développée pour résoudre le problème de l'identification d'une taille de carte appropriée dans la SOM. Elle commence avec un nombre minimal de nœuds (généralement 4) et fait croître de nouveaux nœuds à la limite en se basant sur une heuristique. En utilisant la valeur appelée facteur de dispersion (SF), l'analyste de données a la possibilité de contrôler la croissance du GSOM.
+Une carte auto-organisatrice croissante (GSOM) est une variante croissante d'une [[carte auto adaptative ]] (SOM).
-Tous les nœuds de départ du GSOM sont des nœuds limites, c'est-à-dire que chaque nœud a la liberté de croître dans sa propre direction au début. (Fig. 1) Les nouveaux nœuds sont développés à partir des nœuds limites. Une fois qu'un nœud est sélectionné pour la croissance, toutes ses positions voisines libres seront des nouveaux nœuds. La figure montre les trois options possibles de croissance des nœuds pour un GSOM rectangulaire.
+La GSOM a été développée pour résoudre le problème de l'identification d'une taille de carte appropriée dans la SOM. Elle commence avec un nombre minimal de nœuds (généralement 4) et fait croître de nouveaux nœuds à la limite en se basant sur une heuristique. En utilisant la valeur appelée facteur de dispersion, l'analyste de données a la possibilité de contrôler la croissance du GSOM.
 == Français ==
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-[https://en.wikipedia.org/wiki/Growing_self-organizing_map Source :  Source : Wikipedia  ]
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Growing_self-organizing_map   Source : Wikipédia  ]
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]

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