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》
转载
2023-08-21 11:47:30
212阅读
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
转载
2023-09-04 12:15:38
167阅读
## 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 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-11-22 11:53:26
245阅读
# 使用Python实现SOM聚类
## 引言
自组织映射(SOM, Self-Organizing Map)是一种无监督学习的算法，常用于数据的聚类和降维。在本篇文章中，我们将一起探索如何在Python中实现SOM聚类。首先，我们会梳理整个实现过程，接着详细介绍每一步需要的代码，最后为你提供完整的示例代码。
## 流程概览
在实现SOM聚类之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是实现SOM聚
原创
2024-09-11 04:58:16
107阅读
# SOM聚类及其在Python中的应用
## 引言
自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）是一种无监督学习的神经网络算法，由Teuvo Kohonen于1980年代提出。它能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的拓扑结构。SOM不仅用于聚类分析，还广泛应用于数据可视化、特征提取等领域。本文将介绍SOM聚类的基本原理、应用场景，并通过Python代码示例展示其具体实现
原创
2024-10-19 08:14:36
251阅读
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
转载
2023-08-09 17:11:11
301阅读
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
转载
2023-06-20 14:47:21
122阅读
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
转载
2023-08-20 23:25:47
175阅读
最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。
自组织地图MiniSom 是自组织映射 (SOM) 的简约和基于 Numpy 的实现。SOM 是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间复杂的非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。Minisom 旨在让研究人员能够轻松地在其基础上进行构建，并
转载
2023-08-05 22:51:12
0阅读
目录1.SOM简述2.SOM训练过程（1）初始化（2）采样（抽取样本点）（3）竞争（4）合作和适应（更新权重值）（5）重复3.python 代码实现（1）初始化（2）计算样本点和权向量之间的拓扑距离（3）竞争（4）更新权重1.SOM简述 SOM（Self Organizing Map）自组织映射网络，又称竞争型神经网络。可以通
转载
2023-09-24 09:59:01
109阅读
# Python实现SOM聚类
自组织映射(Self-Organizing Maps，SOM)是一种用于高维数据聚类和可视化的无监督学习算法。它通过将输入数据映射到一个二维的网格结构中，保留数据的拓扑结构，使得相似的数据样本被映射到相邻的节点上。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现SOM聚类算法，并对其进行可视化展示。
## SOM算法简介
SOM算法由芬兰科学家Teuvo Koho
原创
2024-06-08 06:00:15
235阅读
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
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
原创
2023-05-06 00:46:23
482阅读
Python常用数据挖掘的工具包python对于数据处理非常友好的语言，比如常用的scikit-learn和scipy都可以用来进行机器学习和数据挖掘。同时为了使得结果可视化，Python还提供了非常好用的可视化工具包matplotlib和seaborn。使用Python进行层次聚类聚类对于机器学习和数据挖掘来说都是一个非常常用的的工具。其中层次聚类又以其显示效果和可解释效果好而在数据处理中非常常
转载
2024-05-14 15:46:22
28阅读
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--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式，每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点，称为它的激活节点，也叫“winning neuron”。 紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数。同时，和激
算法基础SOM网络结构输入层：假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn]，是一个n维向量，则输入层神经元个数为n个。
输出层（竞争层）：通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二维空间中，每个神经元都有一个权值向量。
假设输出层有m个神经元，则有m个权值向量，Wi = [wi1,wi2,....,win], 1<=i<=m。算法流程1. 初始化:权值使用较小的随机值进行初始化，并对
转载
2023-07-07 20:13:26
136阅读
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
转载
2023-05-26 10:24:30
303阅读
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
转载
2024-04-19 16:22:00
50阅读
摘 要: 介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法，阐述了各自的原理和使用步骤，利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据，FCM和k-means都具有较高的准确度，层次聚类准确度最差，而SOM则耗时最长。关键词: 聚类算法；k-means；层次聚类；SOM；FCM 聚类分析是一种
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
转载
2024-04-19 13:04:10
134阅读
