self-organizing-maps

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我正在使用SOM Toolbox來分析從汽車數據庫收集的數據。我的問題是可視化統一距離矩陣。引用som_umat的文檔：計算並返回SOM的統一距離矩陣。（1）m（2）m（3）m（4）m（5）其中m（i）表示一個地圖單元。 u矩陣是一個9x1向量：u（1）u（1,2）u（2）u（2,3）u（3）u（3,4）u（4）u（4,5） u（i，j）是地圖單元m（i）和m（j）之間的距離，並且u（k）

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自組織映射（SOM）在色彩空間中對圖像進行聚類時不起作用？

我試圖在ai-junkie網站http://www.ai-junkie.com/ann/som/som1.html上重現實驗，使用較大顏色數據集上的自組織映射（SOM）將不同顏色聚合/分組在一起。我使用大約400張不同純色的圖像，並且由於它們是純色，因此任何色彩空間（例如RGB）中的顏色值對於特定圖像中的所有點都是相同的。因此，在使用SOM進行聚類之前，我使用的功能只是每個圖像的三維顏色值。當我

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爲什麼在自組織映射中需要迭代次數？

:) 當我辯護我的論文提案時，我的一位教授問我爲什麼我們必須指定SOM中的迭代次數？他說，我們應該有一個收斂標準來停止訓練。但是，我知道我們沒有目標向量，因此我們不能最小化成本。我的問題是第一個問題，爲什麼需要MAX_ITERATIONS，第二個問題是什麼保證我們選擇的迭代次數會給出最佳的映射。 :(根據我的經驗用在顏色數據集1000次迭代和10000次反覆嘗試 PS，似乎10000次迭代並沒

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查找輸入模式的簇

假設我在Matlab中使用SOM Toolbox執行iris.data的聚類。聚類後，我有一個輸入向量，我想看看這個輸入屬於哪個簇？有關如何將輸入模式映射到訓練好的SOM地圖的任何提示。

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自組織映射（SOM）的實現

我正在尋找基於C，C++或Java的SOM實現，其許可證適用於商業用途（非零成本是可以的）。到目前爲止，我知道存在SOM_PAK（來自Kohonen），但許可禁止商業使用。是否有人知道替代實現？

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（批次）SOM（Self-Organizing Map，又名「Kohonen地圖」）的收斂標準？

當批處理SOM變得收斂時，我喜歡停止執行。我可以使用什麼錯誤函數來確定收斂？

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Kohonen的SOM地圖：未知範圍

據「介紹與Java傑夫·希頓神經網絡」正常化輸入，輸入到Kohonen神經網絡必須是-1和1之間值可以對預先知道範圍的輸入進行歸一化：例如RGB（125,125,125）其中範圍被認爲是介於0和255之間的值： 1.除以255：（125/255）= 0.5 >>（0.5,0.5,0.5） 2.乘以二和減一：（（0.5 * 2）-1）= 0 >>（0,0,0）問題是我們如何能夠將範圍未知的輸入