som

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我正在嘗試可視化SOM神經網絡。這有一個plotsom函數。它的工作原理，但它通過一個維度延伸的情節：原創情節：和不同的意見（XY，XZ和YZ）：我不知道如何使它的軸相當均勻地受到干擾。我的代碼：（原A == net.IW{1,1}和B = net.layers{1}.distances） A = 1.0e+04 * 0.1659 0.0736 1.7223 0.1460 0.0

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維度減少是否可逆？

我已經使用ENCOG實現了一個維數減少算法，該算法將一個數據集（稱爲A）與多個特徵相關聯，並將其減少爲僅具有一個特徵（我需要用於時間序列分析）的數據集（B）。現在我的問題是，我有一個來自B的值 - 通過時間序列分析預測，我可以將它轉換回像A數據集一樣的兩維嗎？

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更好或替代自組織地圖以獲得數據的基本理解/關係的方法

我一直在研究自組織地圖的概念，以獲得任何類型數據集中變量的理解/關係並生成一些熱圖。是否有任何其他機器學習概念/方法可用於對數據執行探索性分析並獲得變量之間的關係。

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如何更改MATLAB2014R中自組織映射訓練的默認最大次數（200）

我有一大組數據（100,000個觀察值），並且已經使用Matlab2014R。我使用了命令： net = selforgmap（[dimension1 dimension2]）; 但似乎沒有選擇讓我改變默認的最大時期（200），我懷疑這可能是不夠的，但我找不到任何地方提出這個數字，包括它自己的手冊。有什麼建議麼？

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自組織地圖可視化結果解釋

使用R Kohonen包，我得到了一個顯示碼本矢量的「碼」圖。我想問一下，不應該相鄰節點的碼本向量是相似的？爲什麼左邊的前2個節點如此不同？有沒有辦法將其組織在一個有意義的組織中，如下圖所示？來自here。高貧困國家聚集在底部。 library("kohonen") data("wines") wines.sc <- scale(wines) set.seed(7) wine.som

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自組織映射：神經元的數量

我最近遇到自組織映射和我有以下疑問： 1）如何，關係到單位（簇）的數量神經元的數目？ 2）如何從特定單元中提取元素？

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無效文字浮法（）： '1' 的錯誤在Python

代碼 for i in range(num): # for j in range(4): lines = outf1.readline() brr[i]= list(map(float, lines.split())) 這是我的輸入數據集 ['1', '1.52101', '13.64', '4.49', '1.1', '71.78', '0.06

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Python中的最小 - 最大規範化

我一直在使用自組織映射（SOM）處理現實世界的數據集（.csv文件）。我試圖根據最小 - 最大規範化規範化數據以提高效率。但我被卡住了一個錯誤。錯誤是："unsupported operand type(s) for list and float"。我找不到更好的解決方案，我完全失去了這一點。 for i in range(num): trr=eval(str(arr[i]))[0:

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使用自組織映射縮減維度

過去幾個月來我一直在研究自組織映射（SOM）。但我在理解維度縮減部分時仍存在一些困惑。您可以使用任何簡單的方法來理解實際工作SOMs在任何真實世界的數據集上（如來自UCI存儲庫的數據集）。

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SOM：屬性VS變化

假設我有一個訓練有素的SOM：mySom。我想測試它的質量。一個有趣的paper給出了一個建議：使用summary(mySom)。這樣做，它的結果： som map of size 5x5 with a hexagonal topology. Training data included; dimension is 1017 by 24 Mean distance to the closes