拓端tecdat|R語言中的SOM(自組織映射神經網絡)對NBA球員聚類分析
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19077 導入 自組織映射 （SOM）是一種工具，通過生成二維表示來可視化高維數據中的模式，在高維結構中顯示有意義的模式。通過以下方式使用給定的數據（或數據樣本）對SOM進行“訓練”： 定義了網格的大小。 網格中的每個單元 ...
原文：拓端tecdat|R語言使用自組織映射神經網絡（SOM）進行客戶細分
原文鏈接：http: tecdat.cn p 自組織映射神經網絡 SOM 是一種無監督的數據可視化技術，可用於可視化低維 通常為 維 表示形式的高維數據集。在本文中，我們研究了如何使用R創建用於客戶細分的SOM。 SOM由 年在芬蘭的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在該領域的工作使他成為世界上被引用最多的芬蘭科學家。通常，SOM的可視化是六邊形節點的彩色 D圖。 SOM SOM ...
2021-01-02 21:43 0 325 推薦指數：
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原理 聚類、高維可視化、數據壓縮、特征提取 自組織映射神經網絡本質上是一個兩層的神經網絡，包含輸入層和輸出層（競爭層）輸出層中神經元的個數通常是聚類的個數 訓練時采用“競爭學習”方式，每個輸入在輸出層中找到一個和它最匹配的節點，稱為激活節點。緊接着用隨機梯度下降法更新激活節點的參數 ...
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參考：第4章 SOM自組織特征映射神經網絡 生物學研究表明，在人腦的感覺通道上，神經元的組織原理是有序排列的。當外界的特定時空信息輸入時，大腦皮層的特定區域興奮，而且類似的外界信息在對應的區域是連續映像的。生物視網膜中有許多特定的細胞對特定的圖形比較敏感，當視網膜中有若干個接收 ...
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原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=18149 當我們將CNN（卷積神經網絡）模型用於訓練多維類型的數據（例如圖像）時，它們非常有用。我們還可以實現CNN模型進行回歸數據分析。我們之前使用Python進行CNN模型回歸 ，在本文中，我們在R中實現相同的方法。我們使用一維卷積 ...