拓端tecdat|R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=19077 导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元 ...
原文：拓端tecdat|R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分
原文链接：http: tecdat.cn p 自组织映射神经网络 SOM 是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维 通常为 维 表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。 SOM由 年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色 D图。 SOM SOM ...
2021-01-02 21:43 0 325 推荐指数：
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自组织映射神经网络
原理 聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取 自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络，包含输入层和输出层（竞争层）输出层中神经元的个数通常是聚类的个数 训练时采用“竞争学习”方式，每个输入在输出层中找到一个和它最匹配的节点，称为激活节点。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数 ...
SOM 自组织特征映射神经网络
参考：第4章 SOM自组织特征映射神经网络 生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感，当视网膜中有若干个接收 ...
SOM自组织映射网络 教程
概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法，它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程，叫做向量量化(vector quantisation)。此外，SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。 一个用来直观感受SOM网络规则 ...
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自组织映射和弹性神经网络 自组织映射(SOM)，或者你们可能听说过的Kohonen映射，是自组织神经网络的基本类型之一。自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性。它被理论化为最自然的学习方式之一，就像我们的大脑所使用的学习方式一样，在我们的大脑中，没有预先定义的模式 ...
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拓端tecdat|R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积 ...