La taille ou le rayon du voisinage autour d`une unité de regroupement peut également diminuer pendant les époques ultérieures. La couche d`entrée est entièrement connectée à la couche Kohonen. C`est génial. L`identification manuelle des clusters est complétée par l`exploration des cartes thermiques pour un certain nombre de variables et l`élaboration d`une «histoire» sur les différents domaines sur la carte. Berlin: Springer-Verlag. Cela signifie que ce que je prévois devrait être réalisable n`est-ce pas? Dans ce cas, nous visualisons le pétale moyen. Le vecteur de poids de l`unité est le plus proche de l`objet en cours devient l`unité gagnante ou active. Les cartes de fonctionnalités auto-organisatrices de Kohonen 3. La même chose peut être répétée pour l`âge, le poids, etc. Par conséquent, l`algorithme d`apprentissage met à jour non seulement les poids de l`unité gagnante, mais aussi le poids de ses unités voisines en proportion inverse de leur distance.

Les variables catégorielles doivent être converties en variables factices. Cela signifie que les échantillons d`entrée similaires (où la similitude est définie en termes de variables d`entrée (âge, sexe, hauteur, poids)) sont placés rapprochés sur la grille SOM. HowTo/Factor. Salut Artiga. Mes données sont tableau 54 × 9, peut être un problème dans la taille de la matrice? Utilisez les statistiques et les distributions des variables de formation au sein de chaque cluster pour construire une image significative des caractéristiques du cluster – une activité qui fait partie de l`art, partie de la science! Ceci est répété plusieurs fois et avec de nombreux ensembles de paires vectorielles jusqu`à ce que le réseau donne la sortie souhaitée. Comment appliquer cette technique à ce jeu de données? Le poids avec la distance la plus courte est le vainqueur. La fonction som () a plusieurs paramètres. Mme est la cartographie des couleurs de leurs composantes tridimensionnelles-rouge, vert et bleu, en deux dimensions. Si elles diffèrent, les pondérations du réseau sont légèrement modifiées pour réduire l`erreur dans la sortie.

L`inconvénient est que d`autres programmes ou utilisateurs doivent comprendre comment interpréter la sortie. Vous obtiendrez des résultats de clustering similaires, et potentiellement meilleurs, de l`application de clustering hiérarchique sur les données directement. Le SOM illustré à la figure 1 a une taille de réseau par défaut de 40 X 40. Les valeurs par défaut sont disponibles pour tous, sauf la première, les données. Auto-organisation et la mémoire associative. Chaque vecteur de poids a des poids voisins qui sont proches de lui. La fonction d`activation est une fonction inverse de, de sorte que l`unité qui est la plus proche de x (m) remporte la compétition.

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