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详细简洁

排序：

Information maximization for variable selection in competitive learning

Information maximization for variable selection in competiti...

引用

10th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, AIA 2010

作者： Kamimura, Ryotaro Aoyama, Kenta Asamizu, Yuko IT Education Center Tokai University 1117 Kitakaname Hiratsuka Kanagawa 259-1292 Japan Graduate Program in Computer Scienes Tokai University 1117 Kitakaname Hiratsuka Kanagawa 259-1292 Japan

ISBN: (纸本)9780889868182

In this paper, we introduce an information maximization method to describe variable selection in competitive learning, in particular, SOM(self-organizing maps) by introducing information-theoretic importance of input variables. In this method, information content concerning the importance of input variables is supposed to be maximized so as to condense information on input variables as much as possible. The importance of input variables is determined by enhanced information. The enhanced information is mutual information between input patterns and competitive units with enhanced attention to given input variables. Then, connection weights are determined so as to maximize information based upon this enhanced information about input variables. We applied the method to two well-known data from machine-learning database, namely, the wine and the voting attitude data. Experimental results confirmed that by applying the method to two problems, the performance of the conventional SOM can be improved in terms of quantization and topographic errors.

关键词： Self organizing maps

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