什么是自组织映射? 一个特别有趣的无监督系统是基于竞争性学习,其中输出神经元之间竞争激活,结果是在任意时间只有一个神经元被激活.这个激活的神经元被称为胜者神经元(winner-takes-all neuron).这种竞争可以通过在神经元之间具有横向抑制连接(负反馈路径)来实现.其结果是神经元被迫对自身进行重新组合,这样的网络我们称之为自组织映射(Self Organizing Map,SOM). 拓扑映射 神经生物学研究表明,不同的感觉输入(运动,视觉,听觉等)以有序的方式映射到大脑皮层的相应区

自组织映射和弹性神经网络 自组织映射(SOM),或者你们可能听说过的Kohonen映射,是自组织神经网络的基本类型之一.自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性.它被理论化为最自然的学习方式之一,就像我们的大脑所使用的学习方式一样,在我们的大脑中,没有预先定义的模式被认为是存在的.这些模式是在学习过程中形成的,并且在以更低的维度(如二维或一维)表示多维数据方面具有不可思议的天赋.此外,该网络以这样一种方式存储信息,即在训练集中保持任何拓扑关系. 更正式地说,SOM是一种集群技术,它将帮助

初识机器学习算法有哪些? 机器学习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容,凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多或少的会用到机器学习的算法. 机器学习有很多算法,不过大的方面可分为两类:一个是学习的方式,一个是算法的类似性. 学习方式: 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法

我们有一个必须在n个城市之间旅行的推销员.他不在乎什么顺序.他最先或最后访问的城市除外.他唯一关心的是他会去拜访每一个人,每个城市只有一次,最后一站是他得家. 每个城市都是一个节点,每个节点通过一条边与其他封闭节点相连(可以将其想象成公路.飞机.火车.汽车等) 每个连接都有一个或多个权值与之相关,我们称之为成本. 成本描述了沿着该连接旅行的困难程度,如机票成本.汽车所需的汽油量等. 他的首要任务是尽可能降低成本和旅行距离. 对于那些学过或熟悉图论的人,希望你们还记得无向加权图. 城市是顶点,路径

基于原型的聚类 模糊c均值使用模糊逻辑和模糊集合论的概念,提出一种聚类方案,它很像K均值,但是不需要硬性地将对象分派到一个簇中.模糊c均值算法有时也称为FCM 混合模型聚类采取这样的访谈,簇集合可以用一个混合分布建模,每个分布对应一个簇.EM(Expectation-Maximization)期望最大化算法 基于自组织映射SOM的聚类方法在一个框架内进行聚类,该框架要求簇具有预先指定的相互联系.SOFM/SOM 基于密度的聚类 基于网格的聚类,其基本思想是将每个属性的可能值分割成许多相邻的区间,

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM

概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法,它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维).缩减向量维度的过程,叫做向量量化(vector quantisation).此外,SOM网络能保留原有数据的拓扑关系. 一个用来直观感受SOM网络规则的例子,是将3维颜色映射到二维空间,如图所示. 图1 左图的颜色是按(r,g,b)组合形式表示的,SOM网络经过学习后能他这些颜色在二维空间进行表示.如右图所示:为了让颜色聚类,相似的属性通常被发现是相邻的.这种

自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类.它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络.隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类.训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“winning neuron”. 紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数.同时,和激活节点临近的点也根据它们距离激活节点的远近而适当地更新参数. 所以,SOM的一个特点是,隐藏层的节点

    笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析.笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验. 基于聚类的离群点检测的步骤如下:数据标准化--聚类--求每一类每一指标的均值点--每一类每一指标生成一个矩阵--计算欧式距离--画图判断. 1.数据聚类 利用RFM客户价值模型,进行SOM(自组织映射神经网络模型),可以参考笔者的博客.一般的聚类方式,比如K-mean均值是比较常用的聚类方法(可见笔者的其他博客--R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值

SOM(自组织映射神经网络)是一种可以根据输入对象的特征自动进行分类(聚类)的神经网络.向该网络输入任意维度的向量都会得到一个二维图像, 不同特征的输入会被映射到二维图像的不同地方(所以SOM也可以用来降维).它有两种学习规则:Winner-Take-All和Kohonen学习算法,后者在前者的基础上改进得到. Som类最主要的三个方法: initialize方法,用于设定输出层节点数.输入向量维度 mapping方法,方便用户应用模型做预测 train方法,用来训练模型 import nump

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

1:如何使用 1:点击下载:.NET可视化调试工具 (更新于2016-12-29 19:11:00) (终于彻底兼容了部分VS环境下无法使用的问题) 2:解压RAR后执行:CYQ.VisualierSetup.exe 成功后关掉提示窗口即可. PS:一次运行,支持各个VS版本,终身提高调试的效率,而且没任何副作用. 2:开源及后续升级地址: 开源地址:http://code.taobao.org/svn/cyqopen/trunk/CYQ.Visualizer/ 后续升级获取地址:https:/

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使

首先说明一下,即使不熟悉fis3,阅读文本应该也会有所收获. 本文以fis-parser-imweb-tplv2插件为模板插件,目的不在于使用哪个模板,而是组件可视化的实现思路,不必担心. 先说说模板插件 首先说明一下,我们的项目使用的fis3自带的mod.js做模块化开发. fis-parser-imweb-tplv2插件是同事在imweb待着的时候写的.模板使用和jsp写法一致,文件类型为tpl类型 <div class="tips"> <em> <i

前言: 最近飞机失联的太多,明天要飞北京处理服务器双机热备的问题,航空保险已买,单号是:TF10122913. 至于我的银行卡密码,在我枕头下面的字条里,要是我之后没再更新文章,请通知我家人,哈哈哈哈. 好了,Joke 被 Play 后,下面 Enter 正文. 背景: 话说:使用CYQ.Data时,会经常断点MDataTable的对象,为了查看表格的数据内容,在监视里会常ToDataTable(),然后借可DataTable的可视化方式查看表格. 近日:心中莫名就来了一句话,不转行不行?狠想直

前言: 很久前,我发过两篇文章,分别介绍自定义代码版和可视化调试: 1:Visual Studio 小技巧:自定义代码片断 2:自定义可视化调试工具(Microsoft.VisualStudio.DebuggerVisualizers) 具体可以用两张图来表示: 1:自定义代码片断: 2:可视化调试工具: 问题来源: 某次,我发现自己的可视化调试的类库有点旧,想更新一下,却发现: 电脑上安装了VS2005.VS2008.Vs2012几个版本的VS,要到处打开路径,复制,粘贴,很烦. 复制完还得测

记得有朋友问老周,系统中的“计算器”应用的界面菜单是怎么做的.其实,你可以用VS 2015的新工具来查看它的界面结构. 实时可视化树工具只能查看XAML定义的界面,如WPF和Win App.现在,Win App都编译为本地代码,直接找可执行文件是走不通了. 但有了新的实时可视化工具,你可以自己去研究Win 10 App的界面,包括小娜面板在内都是可以查看的. 好,屁话不多说,就简单介绍一下如何用吧.其实很简单. 1.以管理员身份运行VS 2015,有的应用需要管理员权限,有的不用,以防万一,还是

星期一的早上,我在办公区鸟瞰窗外,目光所到之处,用顾城的那首"你看天时很近,看我时很远"倒是格外的应景.作为一名父亲,看着工位上3M的口罩,想想此刻还在熟睡的孩子,多少有些无奈--又是PM25指数200+的一天.这么大的中国,如何给孩子找一方净土,让孩子能够健康快乐的成长.正是带着这样的一个想法,我查询了几个我比较关注的城市的PM值,比如北京,成都,杭州,深圳,厦门等地方,都不理想,一种赶尽杀绝的节奏,难道在中国只能做君子,自强不吸?同时,我个人发现一个情况,我的手机是华为荣耀6plu

概念: visual formatting model,可视化格式模型 The CSS visual formatting model is an algorithm that processes a document and displays it on visual media. 它是一种规则,用于规定用户代理如何将DOM树展示在可视化媒体中. 通俗的说,我们在HTML中写一个p标签,在浏览器中打开之后,他会是以什么样子展现出来(他的宽度.高度是多少,他在哪里,他与相邻的元素是什么关系.)这