som

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有誰知道如何在Python中安裝MiniSom包（或任何其他自組織映射包）？親切的問候。

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我正在嘗試使用Kohenen包運行R中的SOM算法。在這我必須手動定義xdim，ydim維度。請參閱下面的代碼： som_grid <- somgrid(xdim=5, ydim=6, topo="hexagonal") som_model <- som(data_train_matrix, grid=som_grid, keep.data = TRUE) 我的

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mvpa2：從Kohonen層恢復SOM

我試圖用pymvpa2 SOM mapper在Python中實現自組織映射。它工作得很好，但我如何保存結果的SOM？ h5save沒有爲我工作，我開始想知道，如果我可以創建一個空的SOM實例，然後附加一個保存的Kohonen層？然而，當我嘗試將Kohonen的矩陣喂到一個空映射器我得到這個錯誤： ... size = (15,15) som_new = SimpleSOMMapper(siz

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錯誤：參數必須是一個密集的張量：範圍（2,3） - 形狀[1]，但想要[]

我想在Python中運行一個代碼用於自組織映射（SOM），它使用TensorFlow。我得到了代碼here，但是當我運行它，我得到一個錯誤： Error: Argument must be a dense tensor: range(2, 3) - got shape 1 , but wanted [] 我認爲相關的代碼是： s = SOM((3,), 30, num_training, sess

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如何使用SOM算法進行分類預測

我想看看如果SOM算法可以用於分類預測。我曾經在下面的代碼，但我看到分類結果遠不是正確的。例如，在測試數據集中，我獲得的不僅僅是我在訓練目標變量中的3個值。我如何創建一個與訓練目標變量保持一致的預測模型？ library(kohonen) library(HDclassif) data(wine) set.seed(7) training <- samp

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SOM是如何工作的？

我知道自組織映射的基本工作，但我很難將它們可視化。比方說，我有一個2 * 2的網格，我已經映射了200 * 1000的數據。我可以使用我的網格再次訪問我的訓練集中的200個數據點嗎？如果是這樣又怎麼可能？如果答案是否定的，那麼這張地圖的用途是什麼？因爲我的原始數據無法從壓縮數據中檢索出來？

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SOM函數中未使用的參數

這是我的第一篇文章，我是R中的新手。我試圖訓練自組織映射。我的數據是2304個實例的矩陣，每個實例有7個特徵（[2304x7]）下面的示例代碼（像葡萄酒的數據集）我沒有問題，但當我嘗試用我的數據修改某些功能時，這個錯誤： Error in som(datos, grid = som_grid, init = "random", alpha = c(1, 0.1), : unused argume

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自組織映射中的激活功能

自組織映射使用的激活功能是什麼？它是相同的sigmoid或tansig激活。

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如何在自組織映射中實現TSP

我想問在自組織映射（SOM）中實現TSP的問題。 SOM算法/工作如何得到TSP的路徑結果？

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！toroidal中的錯誤：使用som包的R中的參數類型無效

我試圖在R中使用som包，即使我使用的是som包自帶的示例數據，它仍然給我一個錯誤。當我昨天嘗試了相同的示例數據集時，它工作正常。我現在很迷茫.. 下面是代碼 library(som) library(class) data(wines) set.seed(7) training <- sample(nrow(wines), 120) Xtraining <- scale(wine