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回答
Python中的六角
自组织
映射
、
、
、
、
绘制六角形单元的方法 of :
自组织
映射(SOM)或
自组织
特征映射(SOFM)是一种人工神经网络,它使用无监督学习来生成低维(通常是二维)。
浏览 3
提问于2010-02-25
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3
回答
自组织
映射Vs k-means
、
有人知道
自组织
映射(SOM)与k-means相比有多好吗?我认为通常在颜色空间中,例如RGB,
自组织
映射是一种更好的颜色聚类方法,因为视觉上不同的颜色()在颜色空间中存在重叠。
浏览 0
提问于2011-07-07
得票数 6
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0
回答
如何在
自组织
映射中实现TSP
、
我想问一下在
自组织
映射(SOM)中实现TSP的问题。SOM
算法
如何求解TSP的路径问题?
浏览 11
提问于2017-06-06
得票数 1
1
回答
客户细分:我是否应该使用一个变量,表示产品,这在K-均值聚类数据集中是不受欢迎的?
、
、
、
我使用的数据集,除了客户的年龄和收入,告诉客户在不同类型的银行帐户中的余额:支票、股票、投资、储蓄、存款、抵押、贷款和证书。对于检查以外的帐户,0表示客户不存在该帐户。有9800个客户观察,大约有6000个支票帐户和4000个储蓄帐户。对其他人来说,观察不到300个。 我必须使用K-均值聚类分析来进行细分,目的是了解客户是如何使用储蓄和投资产品的,而我正在使用Elbow方法来预测集群的数量。我很困惑是否要使用像投资这样的变量,只有250个观察值,另一个像有4000的储蓄。如果我确实使用了这样的变量,那么这些变量是严重正偏的,我不确定K-是否意味着处理得很好。有人能建议是否包括这些变量吗?
浏览 0
提问于2019-11-16
得票数 1
1
回答
自组织
地图在今天的科学中有多重要?
、
、
自组织
映射是一种非常聪明但快速且简单的数据聚类方法。但是
自组织
映射是在1990年发展起来的,自那以后,许多基于降维方法的鲁棒性强聚类方法得到了发展。它在当今的科学和工程领域中有哪些应用?
浏览 0
提问于2017-03-03
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1
回答
解译
自组织
图
、
、
我一直在阅读关于
自组织
地图,我理解
算法
(我认为),但我仍然没有什么东西。那么,您将如何实际使用它来进行分类任务(一旦您使用您的培训数据完成了聚类)?我找到的所有材料(印刷和数字)都集中在
算法
的训练上。我想我可能错过了一些重要的东西。 问候
浏览 3
提问于2013-08-14
得票数 14
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1
回答
自组织
映射和神经气体之间的区别是什么
、
、
我发现很难理解
自组织
映射和神经气体之间的区别。我读了和这两种
算法
有什么不同? 我不明白这是什么意思。有人能帮我理解一下吗?
浏览 2
提问于2015-12-04
得票数 3
1
回答
在神经网络中表示节点?
、
、
、
在
自组织
神经网络(Kohonen映射)中,节点的权重如何与2D网络中的坐标相关。地图是否基于该位置的坐标或该位置的权重
自组织
。我正在尝试使用MPI实现下面所示的
算法
分布式定位
算法
:输入:N,节点数量;G = (g_ij),最近邻知识输出:节点位置p_i = (x_i,y_j), i,j = 1,......
浏览 1
提问于2012-03-02
得票数 1
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1
回答
用于检测的SOM
、
、
给定一个肺癌数据集,如何将
自组织
映射
算法
应用于检测,有一些特定的术语,如,敏感性,特异性和准确性percentages....are是否有方法来计算所有这些?
浏览 1
提问于2010-04-22
得票数 0
3
回答
自组织
映射(SOM)中的降维问题
、
、
自组织
映射声称能够在较小的维度空间上可视化/聚类高维数据。我在理解这句话时有一些困难。 考虑六维数据集,码本向量/参考向量也是六维的。根据SOM
算法
,这些参考向量的更新也是在六维向量空间中进行的。
浏览 5
提问于2011-11-15
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1
回答
自组织
映射的相似着色
我已经实现了用Python训练
自组织
映射的
算法
,它似乎运行得很好。我查看了一些标记的数据,地图很好地了解了拓扑结构。在“
自组织
地图的处理和颜色编码技巧”一文中已经介绍了这一过程,但忽略了实现相似着色所需的一些技术细节。以下是我所指的图片:有人能帮我准确地计算出相似的着色图吗?
浏览 0
提问于2018-05-14
得票数 1
1
回答
无锁数据结构的性能测试
、
、
、
我正在做一个无锁的
自组织
列表,我也在寻找一些基准,我可以比较我的结果或一些程序,我可以测试我的
算法
的性能。
浏览 4
提问于2016-03-14
得票数 0
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2
回答
高效地对多个字符串进行并行排序以供表示
、
、
、
、
哪一种方法更有效,使用
自组织
的红黑二叉树来保持它们的排序,或者构建一个数组然后排序?我的钥匙是字符串,如果这有帮助的话。该
算法
应充分利用多处理器核。 谢谢!
浏览 5
提问于2012-01-29
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3
回答
神经网络
自组织
映射
我在研究
自组织
地图的训练
算法
。我正在研究的幻灯片上说:在我找到了一个优胜者神经元之后(参照示例集中的一个具体例子),我必须将这个公式应用于它及其邻居。
浏览 0
提问于2018-05-23
得票数 5
1
回答
自组织
映射“错误”
、
我想知道这样的“错误”是否也发生在SOM
算法
中。So...after
自组织
映射
算法
收敛是否存在不属于实际放置的节点的数据样本? 我希望我的问题足够清楚。我期待着你的回答。
浏览 2
提问于2013-03-19
得票数 0
5
回答
自组织
Scrum团队是什么意思?
、
“
自组织
Scrum团队”中的“
自组织
”是什么意思?
浏览 4
提问于2010-11-20
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1
回答
自组织
映射与线性矢量量化
、
、
、
、
自组织
映射更适合于聚类(降维)而不是分类。但是SOM在线性矢量量化中被用来进行微调。但LVQ是一种监督学习方法。因此,要在LVQ中使用SOM,就必须为LVQ提供一个标记的训练数据集。在LVQ中使用之前,SOM是否应该通过另一种分类
算法
来对输入进行分类,从而使这些标注的输入可以用于LVQ?
浏览 1
提问于2015-12-08
得票数 2
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1
回答
神经元在格子上的位置
、
、
我目前正在开发一个用于BigData集群的
自组织
映射原型,但我不明白一件事。如果没有,软件是如何显示集群的?
浏览 14
提问于2016-07-29
得票数 0
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1
回答
为什么
自组织
映射(SOM)单位被称为神经元?
在
自组织
映射方法中,每个输出单元称为神经元.但是,在阅读了
算法
的细节之后,我找不到任何逻辑回归单元,即神经网络体系结构中的神经元。我发现它更接近于find等聚类
算法
。 有什么解释吗?
浏览 0
提问于2018-06-04
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4
回答
不知道SKLearn预先分类的情况下的多分类
、
、
、
最近,我已经开始使用SKLearn,特别是分类模型,并且对用例示例提出了更多的问题,而不是停留在任何特定的代码上,因此,如果这里不是问这样的问题的合适位置,那么我可以提前提出一些建议。让我们来看看这些虚构的数据:0 A 12 0.10 0 9734 1 B 76
浏览 1
提问于2019-09-17
得票数 0
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