Visualization of clusters in geo-referenced data using three-dimensional self-organizing maps

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gorricha, Jorge Manuel Lourenço
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/2631
Resumo: Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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spelling Visualization of clusters in geo-referenced data using three-dimensional self-organizing mapsSelf-organizing mapClusters analysisGeo-referenced data3D SOMVisualizationFrontiersUnsupervised neural networksClusteringDissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de InformaçãoThe Self-Organizing Map (SOM) is an artificial neural network that performs simultaneously vector quantization and vector projection. Due to this characteristic, the SOM is an effective method for clustering analysis via visualization. The SOM can be visualized through the output space, generally a regular two-dimensional grid of nodes, and through the input space, emphasizing the vector quantization process. Among all the strategies for visualizing the SOM, we are particularly interested in those that allow dealing with spatial dependency, linking the SOM to the geographic visualization with color. One possible approach, commonly used, is the cartographic representation of data with label colors defined from the output space of a two-dimensional SOM. However, in the particular case of geo-referenced data, it is possible to consider the use of a three-dimensional SOM for this purpose, thus adding one more dimension in the analysis. In this dissertation is presented a method for clustering geo-referenced data that integrates the visualization of both perspectives of a three dimensional SOM: linking its output space to the cartographic representation through a ordered set of colors; and exploring the use of frontiers among geo-referenced elements, computed according to the distances in the input space between their Best Matching Units.Lobo, Victor José de Almeida e SousaRUNGorricha, Jorge Manuel Lourenço2010-02-11T20:06:34Z2010-01-192010-01-19T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/2631enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T03:32:53Zoai:run.unl.pt:10362/2631Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:15:14.523316Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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