High Dimensional Data Visualization Using Self Organizing Maps

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A Self-organizing map is a non-linear, unsupervised neural network that is used for data clustering and visualization of high-dimensional data.

A Self-organizing map uses U-matrix to visualize the high-dimensional data and the distances between neurons on the map.

However, the structure of clusters and their shapes are often distorted.

For better visualization of high-dimensional data, a new approach high dimensional data visualization Self-organizing map (HVSOM) is explained.

The HVSOM preserve the inter-neuron distance and better visualizes the differences between the clusters.

In HVSOM, the distances between input data points on the map resemble same those in the original space.

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