コンテキストを使用した教師なしクラスタリングのためのEncogの反復自己組織化マップ

Question

機械学習 - なんてこった！

ラベルの付いていないデータの異常を特定するためのプロジェクトがあります。したがって、管理されていないクラスタリング。

しかし、データの順序も重要です。単一のレコードは重要ではないかもしれませんが、それに先行するレコードのシーケンスはそれを異常にする可能性があります。

私は時間的コンテキストを追加するために再帰SOMを構築することを考えています。

私は、Python Graphlab Create、Azure Machine Learning、Encog ML Frameworkを使用して、いくつかの単純な機械学習モデルを訓練しましたが、Azureは教師なしクラスタリングを提供していないように見え、Encogの使用に傾いています。

私はEncogのリカレントニューラルネットワークとSOMを見てきましたが、どのように2つを組み合わせるか分かりません。 Feedback/Recurrent SOM Machine Learningに関するオンラインの記事の大部分は、ほとんどが学術的です。

Encogでこれを行うための参考資料はありますか？

Answer 1

Google検索では、EncogのRSOMの回答が1つしか見つかりませんでした。https://github.com/leadtune/encog-java/blob/master/encog-core/src/org/encog/neural/pattern/RSOMPattern.java