Median topographic maps for biomedical data sets

Abstract : Median clustering extends popular neural data analysis methods such as the self-organizing map or neural gas to general data structures given by a dissimilarity matrix only. This offers flexible and robust global data inspection methods which are particularly suited for a variety of data as occurs in biomedical domains. In this chapter, we give an overview about median clustering and its properties and extensions, with a particular focus on efficient implementations adapted to large scale data analysis.
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Villmann, Th.; Biehl, M.; Hammer, B.; Verleysen, M. Similarity-Based Clustering, Springer Berlin / Heidelberg, pp.92-117, 2009, Lecture Notes in Computer Science, <10.1007/978-3-642-01805-3_6>
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Contributeur : Fabrice Rossi <>
Soumis le : jeudi 3 septembre 2009 - 12:06:58
Dernière modification le : jeudi 9 février 2017 - 15:20:05
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 20:27:23

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Barbara Hammer, Alexander Hasenfuß, Fabrice Rossi. Median topographic maps for biomedical data sets. Villmann, Th.; Biehl, M.; Hammer, B.; Verleysen, M. Similarity-Based Clustering, Springer Berlin / Heidelberg, pp.92-117, 2009, Lecture Notes in Computer Science, <10.1007/978-3-642-01805-3_6>. <hal-00413148>

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