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...
在Python中,可以使用scikit-learn库实现学习向量量化(LVQ)算法。下面是一个简单的示例代码: fromsklearn_lvqimportGlvqModelimportnumpyasnp#生成训练集和测试集X_train=np.array([[1.2,1.0],[1.0,0.8],[0.6,0.7],[0.0,0.2],[0.3,0.4],[-0.1,-0.2],[-0.5,-0.4]])y_train=np.array([1,1,1,2,2,3...
LVQ是人工神经网络算法,其表示为码本向量集合。在开始时随机选取,适应学习过程中的迭代,最佳总结训练数据。预测时,计算新数据与码本向量距离,找到最相似邻居,返回其类值作为预测。在Python中,使用scikit-learn库实现LVQ。定义训练与测试集后,调用GlvqModel类创建模型,传入训练数据与标签完成训练。测试...
Gridtop layer topology function. hextop Hexagonal layer topology function. randtop Random layer topology function. lvqnet Create a learning vector quantization network. learnlv1 LVQ1 weight learning function. learnlv2 LVQ2 weight learning function....
延伸:KNN 的一个缺点是依赖于整个训练数据集,学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)是一种监督学习的人神经网络算法,允许你选择训练实例。LVQ 由数据驱动,搜索距离它最近的两个神经元,对于同类神经元采取拉拢,异类神经元采取排斥,最终得到数据的分布模式。如果基于 KNN 可以获得较好的数据集分类效果,利用 LVQ...
LearningVectorQuantization(LVQ):学习矢量量化(LVQ)Learning Vector Quantization (LVQ) Introduction to Neural Networks : Lecture 18 © John A. Bullinaria, 2004 1.What is Vector Quantization?2.The Encoder-Decoder Model 3.Relation between a SOM and Noisy Encoder-Decoder 4.Voronoi Tessellation 5....
延伸:KNN 的一个缺点是依赖于整个训练数据集,学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)是一种监督学习的人神经网络算法,允许你选择训练实例。LVQ 由数据驱动,搜索距离它最近的两个神经元,对于同类神经元采取拉拢,异类神经元采取排斥,最终得到数据的分布模式。如果基于 KNN 可以获得较好的数据集分类效果,利用 LVQ...
通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor (KNN),、学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)以及自组织映射算法(Self-Organizing Map,SOM) 1.3.3 正则化方法...
LVQ (learning vector quantization) neural networks consist of two layers. The first layer maps input vectors into clusters that are found by the network during training. The second layer merges groups of first layer clusters into the classes defined by the target data. ...
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