学习向量量化
外观
在计算机科学中,学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)是一种基于原型的监督学习统计分类算法。 LVQ是向量量化的监督版本。
简介
[编辑]LVQ是一种特殊的人工神经网络,更精确地说,它应用了贏者全取,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
[编辑]- ^ 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).
外部链接
[编辑]- LVQ for WEKA: WEKA 机器学习 Workbench 的 LVQ 变种(LVQ1, OLVQ1, LVQ2.1, LVQ3, OLVQ3)的实现。
- lvq_pak(页面存档备份,存于互联网档案馆) Kohonen和他的小组的官方发布 (1996)
- LVQ for WEKA(页面存档备份,存于互联网档案馆): WEKA 机器学习 Workbench 的 LVQ 的另一个Java实现。