/n_Dimensions/Visualisierung/zum_Beispiel/ WEBSOM
WEBSOM erzeugt mittels des Self-Organizing Map-Algorithmus (SOM) eine 2-dimensionale Abbildung eines weitgehend unorganisierten Datenraums wie z.B. einer internet-Newsgroup. Inhaltlich verwandte Dokumente liegen nahe beieinander. Aufgrund der starken Reduktion auf 2 Dimensionen ist die Abbildung nicht besonders aussagekräftig.
Der SOM-Algorithmus ist ein allgemeiner selbstlernender Algorithmus zur Analyse und Visualisierung hochdimensionaler statistischer Daten. Er ist eines der am weitesten verbreiteten Modelle künstlicher neuronaler Netzwerke und wird viel in Bereichen wie Prozessüberwachung, Bildanalyse, Telekommunikation und Data Mining eingesetzt.
Durch klicken auf eine Region in der obigen Abbildung liefert der WEBSOM-Server eine neue Abbildung mit einem Zoom auf diese Region. Jeder weiße Punkt markiert einen Knotenpunkt. Je heller die Visualisierung, desto höher ist die Dokumentendichte.
Die Symbole bedeuten: apps1 - applications: face, speech; brain1 - brain sized NN; cfp1 - conferences; digst1 - Neuron Digest, CFPs; econ - finance; fuzz1 - fuzzy logic; jobs - vacancies; rbf - Radial Basis Function networks; som - Kohonen SOMs; stat - NN vs statistics; sw1 - implementations; sw16 - software; sw2 - software; sw3 - source code; time - time series; trai1 - training, testing
Weitere Informationen auf der WEBSOM-Homepage: http://websom.hut.fi/websom/
