self-organizing-maps

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MatlabでSOM Toolboxを使用してiris.dataのクラスタリングを実行したとします。クラスタ化した後、入力ベクトルがあり、この入力がどのクラスタに属しているかを確認したいのですか？入力パターンを訓練されたSOMマップにマップする方法に関するヒントをお願いします。

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MATLABの自己組織化マップ（SOM）の問題

私はデータを含むテキストファイルを持っています。私のテキストファイル： young, myopic, no, reduced, no young, myopic, no, normal, soft young, myopic, yes, reduced, no young, myopic, yes, normal, hard young, hyperopia, no, reduced,

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Kohonenパッケージ：サンプルのエラー（1：nd、ng、replace = FALSE）

23サンプルの発現データ（約500遺伝子）に監督された自己組織化マップを実行しようとしています。 23個のサンプルを4つのグループに分けています。私は、これらの4つのグループにわたって類似の発現パターンを有する遺伝子のマップを取得したいと考えています。 supervizedモデリングのためのKohonenパッケージのxyf機能を使用して、 data.xyf<-xyf(data,Y=annotat

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自己組織化マップ（SOM）の実装

私はC、C++またはJavaベースのSOM実装を探していますが、商用利用にはライセンスが必要です（ゼロ以外のコストは問題ありません）。これまでのところ、私はSOM_PAK（Kohonen製）が存在することを認識していますが、ライセンスは商用利用を禁じています。代替実装について知っていますか？

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自己組織化マップは

私は、自己組織化マップ上の質問があります。各ニューロンは、ランダム値に初期化された二重値のベクトル（入力ニューロンのサイズの別の配列）で構成されています。私がアルゴリズムを理解する限り、これは実際には実装する必要があります。トレーニングのために、トレーニングデータのサンプルをランダムに選択し、サンプル値のユークリッド距離とニューロンの重みを使用してBMUを計算します。その後、近傍の関数と学習

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Matlab SOM Toolbox Uマトリックス視覚化

SOM Toolboxを使用して、車のデータベースから収集したデータを分析しています。私の問題は、統一距離マトリックスを視覚化するときです。 som_umatのドキュメントを引用する： SOMの統合距離行列を計算して返します。たとえば、5x1サイズのマップの場合： m（1）m（2）m（3）m（4）m（5）ここで、m（i）は1つのマップ単位を表します。 u行列は9x1ベクトルです。 u（1）u

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SOM（Self Organizing Maps）とK-Meansの違いは何ですか？

これに関連する質問はstackoverflowに1つしかありません。私はその違いを本当に理解できません。彼らは両方とも、クラスタに無作為に割り当てられたベクトルで動作することを意味し、勝者の出力ノードを決定するために、両方とも異なるクラスタのセントロイドで動作します。違いはどこにあるの？

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複数のデータを保持できる辞書を作成するにはどうすればよいですか？

私は、文字 "A"のようなアルファベット1文字に対して複数のデータを受け入れることができるようにプログラムを修正しようとしています。キーボードからの1つのキーだけが1つのデータを保持できるようにする何らかの種類のContainsKey関数がありました。複数のデータを保持する方法を教えてください。私はこれを非常に明確にするつもりです。これは、監督されていないニューラルネットワークを使用したオンライ