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2009 | OriginalPaper | Chapter

Median Topographic Maps for Biomedical Data Sets

Authors : Barbara Hammer, Alexander Hasenfuss, Fabrice Rossi

Published in: Similarity-Based Clustering

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Median clustering extends popular neural data analysis methods such as the self-organizing map or neural gas to general data structures given by a dissimilarity matrix only. This offers flexible and robust global data inspection methods which are particularly suited for a variety of data as occurs in biomedical domains. In this chapter, we give an overview about median clustering and its properties and extensions, with a particular focus on efficient implementations adapted to large scale data analysis.

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Metadata
Title
Median Topographic Maps for Biomedical Data Sets
Authors
Barbara Hammer
Alexander Hasenfuss
Fabrice Rossi
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-01805-3_6