基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究_夏胜平

资 源 简 介

基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究_夏胜平

详 情 说 明

RSOM树模型是一种基于自组织映射(SOM)的改进型机器学习算法，它通过树形结构的分层机制实现了对高维数据的高效处理。该模型最早由夏胜平教授团队提出，主要解决传统SOM算法在处理复杂数据时存在的拓扑结构固化问题。

RSOM树的核心原理是建立多层级的SOM网络，其中每层网络都能根据输入数据的分布特性自适应调整神经元数量和拓扑结构。底层网络负责初步聚类，随着层级上升，网络会逐步细化和优化聚类结果。这种层级递进的结构使得模型能够自动适应不同复杂度的数据分布。

算法实现过程主要包括三个关键步骤：首先是动态生长机制，当输入数据与现有神经元匹配度不足时，网络会自动分裂产生新的神经元；其次是层级传播机制，将下层网络的聚类结果作为上层网络的输入；最后是拓扑保持机制，通过特殊设计的距离函数保持数据的拓扑关系。

相比于传统SOM，RSOM树具有更好的可扩展性和适应性，特别适用于非均匀分布的高维数据集。在模式识别、数据可视化等领域，该模型展现出优于平面SOM的性能表现。其自适应学习特性使其能够随着数据量的增加持续优化网络结构，而不需要人工调整网络规模。