som神经网络初始权重

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Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

转自：https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5117056.html 自组织映射神经网络， 即Self Organizing Maps (SOM)， 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单，本质上是一种只有输入层-
桃子红了呐 7年前 1289

CMU论文：一部深度学习发展史，看神经网络兴衰更替

以古为鉴，可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文：On the Origin of Deep Learning，为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址：https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾
知与谁同 7年前 2894

SOM自组织映射网络 教程

概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法，它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程，叫做向量量化(vector quantisation)。此外，SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。  
lovedan 9年前 1017

数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现
玄学酱 7年前 2463

四种聚类方法的比较

聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特
楚兴 8年前 3215

一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同
知与谁同 7年前 1600

【独家】一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同
行者武松 7年前 3011

文本聚类(1)——概念

什么是文本聚类 文本聚类是搜索引擎和语义web的基本技术，本文简单的文本聚类算法，对于想学搜索技术的初学者有一定入门作用的。这里会用到TF/IDF权重，用余弦夹角计算文本相似度，用方差计算两个数据间欧式距离，用k-means进行数据聚类等数学和统计知识. 文本
skyme 8年前 2610

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