Self Organizing Maps (SOM): 一種基於神經網絡的聚類算法
自組織映射神經網絡， 即Self Organizing Maps (SOM)， 可以對數據進行無監督學習聚類。它的思想很簡單，本質上是一種只有輸入層--隱藏層的神經網絡。隱藏層中的一個節點代表一個需要聚成的類。訓練時采用“競爭學習”的方式，每個輸入的樣例在隱藏層中找到一個和它最匹配的節點，稱為 ...
原文：SOM聚類算法
. 算法簡介 SOM神經網絡 是由芬蘭神經網絡專家Kohonen教授提出的，該算法假設在輸入對象中存在一些拓撲結構或順序，可以實現從輸入空間 n維 到輸出平面 維 的降維映射，其映射具有拓撲特征保持性質,與實際的大腦處理有很強的理論聯系。自組織映射神經網絡， 即Self Organizing Maps SOM ， 可以對數據進行無監督學習聚類。它的思想很簡單，本質上是一種只有輸入層 隱藏層的神經 ...
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