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Python 中的六边形自组织映射
我在寻找六边形 自组织映射 http en wikipedia org wiki Self organizing map在Python上 准备好模块 如果存在的话 绘制六边形单元格的方法 将六边形单元作为数组或其他方式使用的算法 About
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module
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selforganizingmaps
混合 SOM(带 MLP)
有人可以提供一些有关如何正确地将自组织映射与多层感知器结合起来的信息吗 我最近读了一些关于这种技术的文章 与常规 MLP 相比 它在预测任务中表现得更好 因此 我想使用 SOM 作为前端 通过对输入数据进行聚类来降维 并将结果传递到 MLP
neuralnetwork
artificialintelligence
selforganizingmaps
如何制作 U 矩阵?
为了可视化一个 U 矩阵到底是如何构建的自组织映射 http en wikipedia org wiki Self organizing map 更具体地说 假设我有一个 3x3 节点的输出网格 已经经过训练 我如何从中构造一个 U 矩阵
machinelearning
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som
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如何在自组织图中关联回原始数据点
我正在使用 R kohonen 包来实现 SOM 我发现将自组织映射产生的代码向量与原始数据点相关联时遇到麻烦 我尝试在训练过程中包含没有权重的标签 但结果令人难以理解 有没有办法在训练过程完成后从每个节点引用原始数据点 您将从中获得中心值
r
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SOM(自组织映射)和 K 均值有什么区别?
stackoverflow中只有一个与此相关的问题 更多的是关于哪个更好 我只是不太明白其中的区别 我的意思是它们都使用向量 这些向量被随机分配给集群 它们都使用不同集群的质心来确定获胜的输出节点 我的意思是 差异到底在哪里 在 K 均值中
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som
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将 SOMbrero 包中的集群和节点添加到训练数据中
我正在玩一点SOMbrero https cran r project org web packages SOMbrero SOMbrero pdf包裹 我想附上像这样创建的簇号 取自here https cran r project or
r
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