Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法
自组织映射神经网络， 即Self Organizing Maps (SOM)， 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单，本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式，每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点，称为 ...
原文：SOM聚类算法
. 算法简介 SOM神经网络 是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间 n维 到输出平面 维 的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。自组织映射神经网络， 即Self Organizing Maps SOM ， 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单，本质上是一种只有输入层 隐藏层的神经 ...
2019-12-04 17:38 0 1884 推荐指数：
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