GLVQ 是 LVQ 的扩展,它通过为每个特征分配一个相关性权重来提高分类的准确性。这些权重通过LBFGS 算法优化,并且可以用来进行降维。 3 广义矩阵学习向量量化(GMLVQ) GMLVQ 进一步扩展了 GLVQ,通过学习一个完整的线性变换矩阵 Ω来支持分类(可以看作是在特征空间中对数据进行线性变换的规则)。这个矩阵可以看作是对欧几里得距离的扭
学习向量量化算法可以看作通过聚类来形成类别的“子类”结构,每个子类对应一个聚类簇。 “学习向量量化”(Learning Vector Quantization,简称LVQ)也是试图找到一组原型向量来刻画聚类结构,但与一般聚类算法不同的是,LVQ假设数据样本带有类别标记,学习过程利用样本的这些监督信息来辅助聚类。 算法设计 给定样本集{,,,}D=...
下面介绍几种著名的原型聚类算法。1、k均值算法2、学习向量量化学习向量量化(简称LVQ)试图找到一组原型向量来刻画...类别标记是否一致来对原型向量进行相应的更新。在第12行中,若算法的停止条件满足(例如已达到最大迭代轮数,或原型向量更新很小甚至不再更新),则将当前原型向量作为最终结果返回。
学习向量量化(LearningVectorQuantization,简称LVQ)属于原型聚类,即试图找到一组原型向量来聚类,每个原型向量代表一个簇,将空间划分为若干个簇,从而对于任意的样本,可以将它划入到它距离最近的簇中,不同的是LVQ假设数据样本带有类别标记,因此可以利用这些类别标记来辅助聚类。 查看详情 维基百科版本 LVQ可以被理解为人工神...
机器学习(西瓜书)——聚类 聚类聚类任务 性能度量距离计算原型聚类k均值算法学习向量量化高斯混合聚类密度聚类层次聚类聚类任务聚类属于无监督学习,即训练样本的标记信息是未知的。 性能度量聚类性能度量也称为聚...。算法原理如下图所示:学习向量量化学习向量量化(Learning Vector Quantization,简称LVQ)。学习向量量化假设训...
在竞争网络结构的基础上,学习向量化(learning vector quantization,LVQ)网络被提出来,融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点,通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定,从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。 1. 向量量化 向量量化的思路是,将高维输入空间分成若干不同的区域,对每个区域确定...
在竞争网络结构的基础上,学习向量化(learning vector quantization,LVQ)网络被提出来。融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点,通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定,从而克服自组织网络採用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。 1. 向量量化 向量量化的思路是,将高维输入空间分成若干不同的区域。对每一个区域...
在Python中，可以使用scikitlearn库来实现LVQ。首先定义训练集和测试集，然后调用GlvqModel类创建模型，并传入训练数据与标签进行训练。最后，在测试集上进行预测，并输出结果。综上所述，学习向量量化是一种有效的有监督学习分类算法，适用于多类别问题。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的参数与优化...
学习向量量化（LVQ）是一种有监督学习分类算法，用于多类别问题。通过将输入数据映射到离散输出空间，利用度量方法计算样本向量与类中心距离，进而分配分类标签。在LVQ中，训练过程中生成多个代表性向量作为分类中心，称为原型向量。每个原型向量代表特定类别。通过比较实例特征向量与原型，训练调整原型位置，最终...
学习向量量化 今天我将介绍一种和k-Means很相似的算法,叫做学习向量量化(Learning Vector Quantization)算法,这种算法也是希望通过寻找一组原型向量来刻画聚类的结构。这种“聚类”算法很奇特,它不再是无监督学习,而是一种需要预设标签的学习算法,学习过程通过这些监督信息来辅助聚类。