«self-organizing-maps» 태그된 질문

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인공 신경망 ANN을 어떻게 감독되지 않은 클러스터링에 사용할 수 있습니까?
나는 artificial neural network (ANN)예측에서 오류를 줄임으로써 피팅을 개선하기 위해 역 전파를 사용하여 감독 방식으로 훈련 될 수있는 방법을 이해합니다 . 나는 ANN이 비지도 학습에 사용될 수 있다고 들었지만 최적화 단계를 안내하기 위해 일종의 비용 함수없이 어떻게 할 수 있습니까? k- 평균 또는 EM 알고리즘에는 각 반복이 증가하도록 검색하는 기능이 …

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(왜) 코오 넨 스타일의 SOM이 유리하지 않았습니까?
내가 알 수있는 한, Kohonen 스타일의 SOM은 2005 년경에 피크를 기록했으며 최근에는 호의를 얻지 못했습니다. 나는 SOM이 다른 방법에 의해 포섭되었거나 다른 방법과 동등한 것으로 입증되었다는 논문을 찾지 못했습니다 (어쨌든 더 높은 차원에서). 그러나 tSNE 및 기타 방법은 오늘날 Wikipedia 또는 SciKit Learn에서 요즘 훨씬 더 많은 잉크를 얻는 것처럼 …

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혼합 데이터가 유클리드 기반 클러스터링 알고리즘에 문제가되는 이유는 무엇입니까?
대부분의 고전적 군집 및 차원 축소 알고리즘 (계층 적 군집, 주요 구성 요소 분석, k- 평균, 자체 구성 맵 ...)은 숫자 데이터를 위해 특별히 설계되었으며 입력 데이터는 유클리드 공간에서 점으로 표시됩니다. 많은 실제 문제에 혼합 된 데이터가 포함되어 있기 때문에 물론 문제입니다. 예를 들어 버스를 연구하는 경우 높이와 길이 및 …

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텍스트 마이닝 : 인공 지능으로 텍스트 (예 : 뉴스 기사)를 클러스터링하는 방법?
나는 탁구 연주, 필기 숫자 및 물건 분류와 같은 다양한 작업을 위해 일부 신경망 (MLP (완전히 연결되어 있음), Elman (반복))을 만들었습니다. 또한 여러 자필 필기 노트를 분류하기 위해 첫 번째 회선 신경망을 구축하려고 시도했지만 25x25 크기의 이미지와 같은 표준화 된 입력에 의존 할 수있는 이미지 인식 / 클러스터링 작업에서 텍스트를 …

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공칭 / 원형 변수에 대한 SOM 클러스터링
공칭 입력 클러스터링에 익숙한 사람이 있는지 궁금합니다. 나는 SOM을 솔루션으로보고 있지만 분명히 숫자 기능에서만 작동합니다. 범주 형 기능에 대한 확장이 있습니까? 특히 가능한 기능으로 'Days of the Week'에 대해 궁금했습니다. 물론 수치 적 특징으로 변환하는 것이 가능합니다 (즉, 1-7에 해당하는 Mon-Sun) 그러나 Sun과 Mon (1 & 7) 사이의 유클리드 거리는 …

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U- 매트릭스를 자동으로 클러스터링하는 방법?
자체 구성 맵을 학습 한 후 U- 매트릭스를 계산할 수 있습니다 . 있다 몇 가지 도구 를 수동으로 시각화하고 클러스터를 식별 할 수는 있지만, (즉, 클러스터를 식별하기 위해 그림을보고 인간을 가지고 있지) 자동 방법으로이 과정을 할 수있는 알고리즘이 있는지 궁금 하군요. 이것을 할 수있는 방법이 있습니까? R로 코드를 작성하고 있습니다. …
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