Vytautas Magnus University Research Management System (VDU CRIS)
 
Use this url to cite publication: https://hdl.handle.net/20.500.12259/96202

Quality of quantization and visualization of vectors obtained by neural gas and self-organizing map

Type of publication
Straipsnis Web of Science ir Scopus duomenų bazėje / Article in Web of Science and Scopus database (S1)
Author(s)
AuthorAffiliation
Kurasova, Olga
Vilniaus universitetas,
LT
Švietimo akademija / Education Academy
LT
Molytė, Alma
Vilniaus universiteto Matematikos ir informatikos institutas, alma.molyte@gmail.com
LT
Title
Quality of quantization and visualization of vectors obtained by neural gas and self-organizing map
[en]
Other Title
Vektorių, gautų neuroninių dujų ir saviorganizuojančių žemėlapių metodais, vizualizavimo ir kvantavimo kokybės tyrimas
[en]
Is part of
Informatica, Vol. 22, no. 1 (2011)
Date Issued
Date
2011
Is Referenced by
Science Citation Index Expanded (Web of Science)
Zentralblatt MATH (zbMATH)
MathSciNet
Scopus
Extent
p. 115-134
URI
URI
http://www.mii.lt/Informatica/pdf/INFO821.pdf
https://hdl.handle.net/20.500.12259/96202
Field of Science
Keywords (en)
Abstract (lt)

Šiame straipsnyje nagrinėjama vektorių kvantavimo, taikant saviorganizuojančius žemėlapius ir neuroninių dujų metodą, kokybė, o taip pat vektorių, gautų šiais kvantavimo metodais, vizualizavimo kokybė. Vektoriams vizualizuoti taikomas daugiamačių skalių metodas. Kvantavimo kokybė yra vertinama pagal kvantavimo paklaidą. Vizualizavimo kokybei ivertinti naudojami du panašumų išsaugojimo matai (Konigo topologijos išsaugojimo matas ir Spirmano koreliacijos koeficientas). Straipsnyje pateikiami kelių žinomų struktūrų duomenų aibių vizualizavimo rezultatai, kai pradžioje vektoriai yra kvantuojami, o paskui vizualizuojami tik kvantuoti vektoriai. Straipsnyje atlikta dviejų kvantavimo metodų lyginamoji analizė ir padarytos išvados apie jų jungimą su daugiamatėmis skalėmis.

Abstract (en)

In this paper, the quality of quantization and visualization of vectors, obtained by vector quantization methods (self-organizing map and neural gas), is investigated. A multidimensional scaling is used for visualization of multidimensional vectors. The quality of quantization is measured by a quantization error. Two numerical measures for proximity preservation (Konig’s topology preservation measure and Spearman’s correlation coefficient) are applied to estimate the quality of visualization. Results of visualization (mapping images) are also presented.

Type of document
type::text::journal::journal article::research article
Language
Anglų / English (en)
Coverage Spatial
Lietuva / Lithuania (LT)
ISSN (of the container)
0868-4952
WOS
WOS:000289028800008
Other Identifier(s)
VDU02-000056814
JournalIFAIFAIF (min)AIF (max)CatAVYearQuartile
INFORMATICA
1.627
1.193
1.041
1.345
2
1.437
2011
Q1
JournalIFAIFAIF (min)AIF (max)CatAVYearQuartile
INFORMATICA
1.627
1.193
1.041
1.345
2
1.437
2011
Q1
JournalCite ScoreSNIPSJRYearQuartile
Informatica
3.1
1.448
0.476
2011
Q1