基于自组织映射的离群数据挖掘集成框架研究

讨论了自组织映射算法如何在分类矩阵中处理数据，采用matlab编写。

旅行商问题（TSP）是一种经典的优化挑战，涉及如何有效访问一系列城市并返回起点，使得总行程最短。自组织映射（SOM）作为一种人工神经网络模型，通过竞争学习将高维数据映射到低维平面，常用于解决TSP。在SOM中，神经元按照地理距离排列，最优路径即为沿着这些相邻神经元的路径。本题解详细介绍了TSP问题的定义、SOM的工作原理、网络构建过程、输入数据准备、训练方法、路径规划及结果评估。此外，可能包括了使用Python或Java实现SOM解决TSP的示例代码。

基于自组织模式识别的经济预测方法研究 将自组织数据挖掘方法与经济预测原则相结合，提出了一种全新的自组织模式识别方法。该方法创新性地采用了数据分组处理和自动合成技术，能够有效地识别多个相似模式，为经济预测提供了更为便捷和高效的途径。通过实际案例分析，验证了该方法在经济预测中的有效性和实用性。此外，针对样本数据不足的问题，提出了增加同类经济对象样本数据的解决方案，进一步提高了预测的准确性和可靠性。

自组织数据挖掘揭示房地产影响因素 这篇文章探讨了如何利用自组织数据挖掘技术分析影响房地产市场的关键因素，为相关研究提供借鉴。

这个matlab编写的SOM自组织神经网络由三个.m文件组成，适合初学者学习。

MATLAB自组织地图（SOM）工具箱用于图像分割，是一项在MATLAB环境中创建自组织地图的工具。该工具尚处于早期开发阶段，尽管功能已初步验证，但脚本可能包含未在存储库中明确包含的代码调用。使用前请确认许可和引用。如有疑问，请与相关人员联系。自组织地图技术对于图像分割具有重要意义。

研究离群点挖掘在欺诈检测、入侵监测等领域的应用。 概述离群点挖掘在数据库领域的进展。 总结并对比现有离群点挖掘方法。 展望离群点挖掘未来的发展方向和挑战。

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

如果您使用此SOM IT-vis代码，请引用以下文章[1] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“神经网络和学习系统的IEEE交易”，“自组织地图的信息理论集群可视化”。29号6，pp.2595-2613，2018年6月。并将此应用计算情报实验室（ACIL）Github存储库称为[2] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“SOM IT-vis”，2018年。[在线]。可用的：此处提供的用于生成SOM IT-vis的代码利用了用于MATLAB的SOMToolbox:copyright:： [3] J. Vesanto，J。Himberg，E。Alhoniemi和J. Parhankangas，“Matlab中的自组织图：SOM工具箱”，在Matlab DSP会议论文集，1999年，第35至40页。可在以下位置获得：如果使用SOMToolbox:copyright:，请遵守其版权规则并适当引用。SOM IT-vis文章的“实验”部分中使用的数据集可在以下