Kohonen网络是2001年芬兰科学家Kohonen提出的,是一种称为自组织特征映射的网络(Self-Organizing feature Map, SOM),属人工神经网络的范畴,是数据挖掘中的无指导学习算法,被广泛应用于聚类分析问题中。 如同前文所讨论的那样,聚类算法主要涉及如何测度数据点之间的“亲疏程度”以及以怎样的方式实施聚类。Kohonen网络解决这两
自组织性:Kohonen神经网络通过无监督学习方式,能够自动将输入数据映射到高维空间中,无需预先确定输出层的数量和结构。 竞争性:在Kohonen神经网络中,每个神经元都会“竞争”输入样本,以争夺代表该样本的最佳神经元。这种竞争机制使得网络能够在学习过程中自动优化自身结构。 稀疏性:Kohonen神经网络的连接权重是稀疏的,即大...
Kohonen 网络试图揭示输入字段集中的模式,而不是预测结果。通常,Kohonen 网络最终会形成几个汇总许多观测数据的单元(强单元),以及几个实际不对应任何观测数据的单元(弱单元)。强单元(有时也包括网格中与其邻近的其他单元)代表可能的聚类中心。 Kohonen 网络的另一种用途是降维。二维网格的空间特性可提供从k个原始预测...
其实Kohonen就是SOM算法，自组织算法 SOM算法学习自组织映射算法是一种无监督学习方法，具有良好的自组织、可视化等特性，已经得到了广泛的应用和研究。作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法，是通过模拟人脑对信号处理得到的一种人工神经网络。可以运用这个理论实现模式识别信号处理、数据挖掘等理论和应用领域。1 关于...
Kohonen 映射是由芬兰数学家 Teuvo Kohonen 于 1980 年代开发的。添加图片注释，不超过 140 字（可选）概览 Kohonen 映射由连接到其相邻神经元的神经元网格组成，在训练期间，输入数据被呈现给网络，且每个神经元都要计算其与输入数据的相似度。 具有最高相度的神经元称为获胜者，其权重被调整，以便更好地匹配输入...
Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层,一个输入缓冲层用于接收输入模式,另一为输出层。训练一个Kohonen网络包含下列步骤: (1) 对所有输出神经元的参考矢量预置小的随机初值。 (2) 供给网络一个训练输入模式。 (3) 确定获胜的输出神经元,即参考矢量最接近输入模式的神经元。
模型名称:用户可根据目标或标识字段自动生成模型名称(未指定此类字段时自动生成模型类型)或指定一个定制名称。 使用分区数据。如果定义了分区字段,那么此选项可确保仅训练分区的数据用于构建模型。 继续训练现有模型。缺省情况下,每次执行 Kohonen 节点时,都会创建一个全新的网络。如果选中此选项,那么会继续训练该节点成功...
放弃遗传优化而偏向于全优化,由于不可能完全实现,可以采用层次化的方法,即先大步进行遗传优化,对感兴趣的区域进行局部化,然后在其中进行全优化(然后使用Kohonen网络进行分析),这也是一种想法,要优化的参数列表的过度扩展为系统提供了自由度,这是因为它变得不稳定;第二,优化转化为拟合;因此,建议根据物理平均值为较大...
Kohonen规则主要包括两个部分:竞争学习和胜者生存。 1.竞争学习:在竞争学习中,神经网络中的每个神经元(或称为节点)都对应一个特征空间中的维度。当输入数据到来时,各个神经元会根据输入数据与自身对应的特征值之间的距离来竞争激活权值。距离越近,权值越大。 2.胜者生存:在竞争过程中,权值更新规则是基于胜者生存...
为Kohonen的SOM选择合适的网格数量是一个关键问题,它直接影响到SOM模型的性能和效果。下面是一个完善且全面的答案: Kohonen的自组织映射(Self-Organizing Map,SOM...