SOM算法原理SOM算法是一种将高维数据通过两层神经网络（输入层和竞争层）映射至用户定义的拓扑结构中，一般常用2D矩阵拓扑结构。下图是对SOM的形象展示：所以算法一般分为以下几步：第一：用户自定义拓扑结构，并对其中的每个节点的自身向量做随机初始化，向量长度与训练数据的维度相等。第二：将一条训练数据输入至神经网络，节点间展开竞争，节点的自身向量与训练数据的欧式距离最短者作为获胜节点（winner u
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2023-09-04 12:15:38
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写在前面近期看到一篇论文，其中有一个无监督聚类方法叫做SOM（self-organizing maps，自组织映射），这就来学习一下正餐开始SOM，自组织映射（当然也有人将其称为自组织神经网络的，也有人称为自组织竞争网络的），和通常意义上的神经网络略有不同，在应用的过程中更倾向于K-means算法。其训练过程有点像K-means中寻找聚类中心的过程。 整个模型的主要作用：降维+演示（即可视化展示数
本期是聚类方法的第二讲——系统聚类法，第一讲中实现了简化版的kmeans聚类算法：(注：原kmeans算法第37行存在bug，经群友“没有昵称”指出，已改正！)matlab自带的系统聚类函数linkage功能比较复杂，定义了各种样本距离和类间距离，对于初学者而言不容易掌握方法的精髓。今天实现的简化版的系统聚类仅实现了欧几里得距离和汉明距离两种点距离，以及最小距离作为类与类之间距离，更容易理解。系统
鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
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2023-05-06 00:46:23
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参考链接： K means聚类Python–简介聚类算法 文章目录 聚类算法聚类算法简介认识聚类算法聚类算法的概念聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法api初步使用api介绍案例 聚类算法实现流程k-means聚类步骤案例练习小结 模型评估误差平方和(SSE \T
机器学习(四)聚类算法4.1 K-means 基于原型的聚类 假设类的结构可以用一组原型来刻画 划分方法 目标函数： E=∑i=1k∑x∈ci||x−μi||2(4.1.1)
(4.1.1)
E
Kmeans算法K均值算法需要输入待聚类的数据和欲聚类的簇数K，主要过程如下： 1.随机生成K个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotl
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2023-05-26 10:24:30
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SOMSOM算法是一种无监督学习的神经网络算法。由输入层和竞争层（输出层）组成。SOM是一种聚类方法。算法步骤初始化竞争层；竞争层一行代表一个坐标点（x，y）。根据竞争层的尺寸初始化权重矩阵；权重矩阵一行代表竞争层中一个点的权重，一列代表样本的一个属性。对样本集进行归一化处理从样本集中选取一个样本作为输入的向量，然后计算该输入向量与权重矩阵中的哪个权重向量距离最小（使用欧氏距离）。距离最小的向量所
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2023-08-09 17:11:11
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
1.SOM网络简介自组织特征映射网络SOFM又称自组织映射网络SOM，是一种自组织竞争神经网络，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性相类似。其主要思想是在学习过程中逐步缩小神经元之间的作用邻域，并依据相关的学习规则增强中心神经元的激活程度，从而去掉各神经元之间的侧向连接，以达到模拟真实大脑神经
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2023-11-13 14:19:21
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聚类模型1.K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：一、指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）；
二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是样本点）；
三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所在的簇类中；
四、调整新类（同一个簇中的数据对象）并且重新计算出新类的中心；
五、循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛
k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
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2023-08-20 23:25:47
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机器学习方法已经广泛的应用于生物学领域，在最近大热的单细胞测序分析领域也不外如是。当单细胞聚类这一问题遇到深度学习方法之后应该会产生不一样的结果。今天要介绍的文章是发表在nature machine intelligence上的《Clustering single-cell RNA-seq data with a model-based deep learning approach》
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2023-08-21 11:47:30
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系统聚类（Hierarchical Clustering）是一种用于对数据进行聚类的方法，也叫层次聚类，其主要特点是通过构建层次结构的树形图（树状图或树状结构）来表示数据点之间的关系。这种层次结构可以是自上而下的划分（分裂），也可以是自下而上的合并。系统聚类方法不需要预先设定聚类的数量，而是通过构建层次结构树，形成不同层次的聚类。系统聚类的基本思想是：1. **开始阶段：** 将每个数据点视为一个
matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist
1 一般数据聚类方法 聚类是一个无监督的分类,它没有任何先验知识可用. 典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备、特征选择和特征提取、接近度计算、聚类(或分组)、对聚类结果进行有效性评估等步骤.&nbs
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2023-06-21 12:46:34
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%% step1: 清理运行环境 clc; clear; close all; %% step2: 读入数据 Iris = uiimport('iris.data'); Iris = cellfun(@(x) regexp(x,',','split'), Iris.iris,'UniformOutp ...
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2021-09-24 09:16:00
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Matlab模糊控制工具箱：第一步：用FIS设计模糊控制器第二部：连接到控制系统中进行仿真 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第一步：用FIS设计模糊控制器一：确定模糊控制器结构1: 确定输入、输出量实际：Edit-Add Variable二： 输入输出变量的模糊化1: 把输入输出的精确量转化为对应语言变量：{青年，中年，老年}；{
fcm算法分析：1.算法中包含的参数： a.模糊因子expo(expo>1) b.最大迭代次数max_t c.迭代终止条件ε2.算法中包含的过程： a.目标函数 b.欧式距离 c.隶属矩阵 d.聚类中心 e.迭代过程还有 不要忘记！！初始化！！3.实现代码过程中需要写成子函数的部分： a.初始化函数initfcm() （主要实现隶属度矩阵的初始化） b.一次聚类过程stepfcm()（包含
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2023-10-25 16:45:59
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## SOM聚类python实现
### 介绍
自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）是一种无监督学习算法，常用于聚类和降维。它能够将高维的输入数据映射到一个低维的空间中，从而发现数据中的隐含结构。在本文中，我将教会你如何使用Python实现SOM聚类算法。
### 步骤
下面是实现SOM聚类算法的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1
原创
2023-11-22 11:53:26
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