摘要

利用Kohonen自组织地图对巴夫纳加尔市大型地下水水质数据集进行探索性数据分析

作者(年代):贾尼，Shriji Kurup, Ratna Trivedi，下午Chatrabhuji, P.N.Bhatt

在地下水质量研究中，研究人员经常面临大型多维数据集。通常进行探索性数据分析，目的是总结现有数据，提取有用信息，并为进一步研究制定假设。在这一研究阶段传统上使用的技术是基本统计(即平均值、中位数、标准差)以及图形技术(即散点图、直方图、时间序列图)。同样多变量统计技术，如主成分分析或判别分析被用于探索多维数据集。KohonenÂ的自组织地图是一种人工神经网络技术，由Kohonen在Â′80年代早期开发，特别设计用于二维可视化和分析大型多维数据集[3]。