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学习向量量化

在计算机科学中,学习向量量化 (LVQ)是一种基于原型的监督学习统计学分类算法。 LVQ是向量量化的监督版本。

简介

LVQ是一种特殊的人工神经网络,更精确地说,它应用了winner-take-all,基于赫布理论。

LVQ 在分类文本文档的时候非常有帮助。[1]

参考

  1. ^ Fahad and Sikander. Classification of textual documents using learning vector quantization. Information Technology Journal 6.1 (2007): 154-159. 存档副本 (PDF). [2013-04-22]. (原始内容 (PDF)存档于2014-08-09). 
  • 特征序列的自组织图和学习向量量化, Somervuo 和 Kohonen. 2004 (pdf)

外部链接

  • LVQ for WEKA: WEKA 机器学习 Workbench 的 LVQ 变种(LVQ1, OLVQ1, LVQ2.1, LVQ3, OLVQ3)的实现。
  • lvq_pak Kohonen和他的小组的官方发布 (1996)
  • LVQ for WEKA: WEKA 机器学习 Workbench 的 LVQ 的另一个Java实现。

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