Clustering of volcanic ash arising from different fragmentation mechanisms using Kohonen self-organizing maps

Orkun Ersoy 1 Erkan Aydar 1 Alain Gourgaud 2, 3 Harun Artuner 4 Hasan Bayhan 1
3 LMV-ENSMSE - Laboratoire Magmas et Volcans
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6524, SPIN, Mines Saint-Étienne MSE - École des Mines de Saint-Étienne, LMV - Laboratoire Magmas et Volcans : UMR 6524
Abstract : In this study, we present the visualization and clustering capabilities of self-organizing maps (SOM) for analyzing highdimensional data. We used SOM because they implement an orderly mapping of a high-dimensional distribution onto a regular low-dimensional grid. We used surface texture parameters of volcanic ash that arose from different fragmentation mechanisms as input data. We found that SOM cluster 13-dimensional data more accurately than conventional statistical classifiers. The component planes constructed by SOM are more successful than statistical tests in determining the distinctive parameters.
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Computers & Geosciences, Elsevier, 2007, 33 (6), pp.821-828. 〈10.1016/j.cageo.2006.10.008〉
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Contributeur : Sylvaine Jouhannel <>
Soumis le : mardi 5 décembre 2017 - 17:04:02
Dernière modification le : vendredi 15 décembre 2017 - 09:35:41

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Orkun Ersoy, Erkan Aydar, Alain Gourgaud, Harun Artuner, Hasan Bayhan. Clustering of volcanic ash arising from different fragmentation mechanisms using Kohonen self-organizing maps. Computers & Geosciences, Elsevier, 2007, 33 (6), pp.821-828. 〈10.1016/j.cageo.2006.10.008〉. 〈hal-00328999〉

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