简介SOM算法，是硕士课程《模式识别》中，”聚类“章节中，一个知识点。鉴于我们的教材写的稀烂，中文博客的内容基本上就是抄来抄去，难得有个原创的，专业术语乱飞，不是人类的语言，根本看不懂。因此，在之后的内容，我会用非常不严谨的方式，去描述一下这个算法，到底在作什么妖。另外，这些链接可能也对你理解有帮助：很灵性人大的示例：解释SOM在搞什么？自组织映射算法，这个译名看起来高大上，白话的意思是：我们自己
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
SMO算法，是求解SVM对偶问题（凸二次规划问题）的一种算法，由Platt在1998提出。下面会基于python实现SMO算法。但传统的SVM只能实现2类划分，因此下面会基于one vs one 思想处理多类划分问题。* one vs one* 其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM，因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。 当对一个未知样本进行分类时，用这所有的分类器测试样本
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2024-09-14 08:28:04
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# 如何在Python中实现SOM算法
自组织映射（Self-Organizing Map，简称SOM）是一种无监督学习算法，广泛用于数据降维和聚类。对于刚入行的小白来说，实现SOM可能有些复杂，但通过清晰的步骤和代码示例，我们将逐步实现它。本文将通过流程表格和详细的代码注释，带你一步一步实现SOM算法。
## 流程概述
以下是实现SOM算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述
14.降维觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me
14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation主成分分析（PCA）是最常见的降维算法当主成分数量K=2时，我们的目的是找到一个低维的投影平面，当把所有的数据都投影到该低维平面上时，希望所有样本 平均投影误差 能尽可能地小。 投影平面 是一个由两个经过原点的向量规
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
# 用 PyTorch 实现自组织映射（SOM）的指导
自组织映射（Self-Organizing Map，简写为 SOM）是一种神经网络，用于无监督的学习和高维数据的可视化。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一个简单的 SOM。我们将分步展示实现过程，并提供代码示例和详细说明。
## 流程概览
下面是实现 SOM 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
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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# Java 编程语言简介及示例
Java是一种广泛应用于各种应用领域的编程语言。它由Sun Microsystems公司创建于1995年，并于2009年被Oracle公司收购。Java是一种面向对象的编程语言，具有简单、可移植、高性能、安全和可靠等特点。
## Java的特点
Java语言的设计目标是为了实现“一次编写，到处运行”的理念。它提供了一个跨平台的编程环境，使得开发人员可以编写一
原创
2023-08-05 09:10:12
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简介：SOM算法是一种无监督学习的神经网络，擅长数据降维和可视化，特别适用于高维数据的聚类分析。通过在Python中使用 minisom 等库，我们可以构建SOM模型并进行数据映射和聚类分析。本文将引导读者通过实际步骤掌握SOM模型的初始化、训练、结果可视化以及聚类分析。 1. SOM算法概念及优势 1.1 SOM算法概述 自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）
算法与数据结构目录一、算法和初次尝试1.1算法的概念1.2 算法的特性1.3 初次尝试1.4 第二次尝试二. 算法的效率衡量2.1分类:三. Python内置类型性能分析四. 数据结构的引入4.1 数据结构的作用4.2 数据结构和算法的关系4.3 抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT） 目录一、算法和初次尝试1.1算法的概念算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想1.2 算
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2024-06-04 23:07:03
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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
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2024-04-19 16:22:00
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文章目录1. 背景2. 算法流程 先从图中理解什么是自组织映射神经网络SOM（Self-Organising Map）？网络结构：输入层+输出层，输入层神经元个数与一个样本的特征维度一样，输出层那是定义的(哈哈)，我们先来理解一下这个图，首先对于一个样本来说就是映射到输出层的某一个节点，其周边节点呢？辐射效应，简单说就是和这个节点比较像。对于一类样本那么都会映射到这个输出层的特定节点附近，从而实
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2023-10-18 19:04:21
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现如今面向服务（SOA）的架构设计已经成为主流，把公用的服务打包成一个个webservice供各方调用是一种非常常用的做法，而应用最广泛的则是基于SOAP协议和wsdl的webservice。本文讲解python环境下如何发布及调用一个基于SOAP的webservice，基于soaplib(发布)和suds(调用)。OS:ubuntu 14.04 python:2.7.6服务端： 1
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2024-01-25 21:32:28
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我参考了这篇文章http://www.scholarpedia.org/article/Kohonen_network 另一个很好的演示在这里http://www.math.le.ac.uk/people/ag153/homepage/PCA_SOM/PCA_SOM.htmlSOMt是训练步一个输入数据是n维向量待训练的是一堆节点，这堆节点之间有
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2021-09-06 15:36:47
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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
# 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
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一、降维算法的主要的目的 1、降维可以减少数据共线性，减少冗余特征，提高算法运行效率 2、可视化需要二、主要的降维算法三、降维算法的主要思想 在高维数据中，有一部分特征是不带有有效信息的，还有一部分特征之间存在共线性(特征间有线性
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2023-10-31 18:48:39
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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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聚类模型K均值聚类算法和K均值++聚类算法系统聚类算法（层次聚类）DBSCAN聚类算法 聚类问题概述：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。K均值聚类算法和K均值++聚类算法K均值聚类算法流程：指定需要划分的簇的个数K。随机选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定是样本点）。计算其他的各个数据对象到这K个聚类中心的距离，把数据对象划分到距离它最近的它最近的中心所在的簇中；调整新类并更新该
