文章目录1.打印当前Numpy版本2.构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小3.打印一个函数的帮助文档，比如numpy.add4.创建一个10-49的数组，并将其倒序排列5.找到一个数组中不为0的索引6.随机构造一个3*3矩阵，并打印其中最大与最小值7.构造一个5*5的矩阵，令其值都为1，并在最外层加上一圈08.构建一个shape为（6，7，8）的矩阵，并找到第100个元素的索引值9.对一个
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2023-11-26 14:12:42
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原创
2023-03-26 23:19:13
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我对聚类算法的理解：将一堆，无划分的数据，通过它们之间的相似度进行划分。（简单粗暴^。^）根据上面的理解，K-means算法就能知名晓意了：就是将一堆无划分的样本数据，定义需要划分为K堆，然后通过每个样本数据点与中心点间的距离进行归簇。（在k-means中需要在划分前需指定中心点，这是它的缺点）下面是官方一点的说法：Ｋ-Means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一。简单
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2023-11-27 13:09:22
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最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章。SOM的代码很多，研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包。 这个kohonen包功能很丰富，但是接口不是特别合理。R语言包大部分是统计学家写的，功能强大，数...
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2020-04-20 19:24:00
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最近准备写一篇关于自组织映射 (Self organizing map)的文章。SOM的代码很多，研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包。 这个kohonen包功能很丰富，但是接口不是特别合理。R语言包大部分是统计学家写的，功能强大，数学上严谨，但是不怎么考虑代码的规范和简洁。 k
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2020-04-20 19:24:00
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1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 （Self-Organizing Feature Map ， SOFM ）， 又称 Kohonen...
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2015-08-14 20:53:00
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第1章 基于SOM神经网络的图分割1.1 SOM神经网络的基本原理自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM)神经网络是由芬兰Helsink大学的T. Kohonen教授于1980年提出的。因此SOM神经网络也称为Kohonen聚类网络(Kohonen clustering networks, KCN)。Kohonen的SOM神经网络在对外部信息输入形成拓扑映射结构的过程中，具
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2024-01-06 20:43:49
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1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 （Self-Organizing Feature Map ， SOFM ）， 又称 Kohonen...
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2015-08-14 20:53:00
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自组织映射（Self-Organizing Maps），又称Kohonen映射，是由芬兰学者Teuvo Kohonen在20世纪80年代提出的一种无监督神经网络模型。其核心功能
1、SOM背景1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：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。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。2、SOM典型结构典型SOM网共有两层，输入层模拟感知外界
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2024-01-11 22:22:05
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IBM SPSS Modeler 实验3、Kohonen聚类分析实验Kohonen 聚类分析实验的步骤也比较简单。（1） 前四步同 K-Means 聚类分析完全相同，即完成数据的导入、生成类型节点等步骤。（2） &nbs
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2024-04-28 16:04:01
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1、SOM背景 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：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。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。2、SOM典型结构 典型SOM网共有两层，输入层模拟感
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2023-12-26 16:42:32
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摘 要：电信领域欺诈现象比较突出，本文对数据挖掘技术在电信欺诈侦测中的应用进行研究,并利用某移动运营商的真实数据进行有效性验证。具体通过商业理解、数据理解、数据准备、模型生成、模型应用等几个步骤完成欺诈的侦测。在模型生成阶段利用聚类算法中的Kohonen神经网络算法，Kohonen是一种自组织学习算法。 【关键字】数据挖掘；欺诈侦测；kohonen算法；CRISP-DM
上一篇介绍了一些自组织神经网络的基本概念，第一部分，这一篇讲下SOM的概念和原理，是本文的第二部分。1、SOM背景1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：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。自组织特征映射正是根据这一看法
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2023-09-08 10:21:37
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神经网络简介目前最广泛使用的定义是Kohonen于1988年的描述，神经网络是由具有适应性的简
原创
2022-07-13 17:54:01
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自组织神经网络：Kohonen网络训练算法 Kohonen网络的拓扑结构 网络上层为输出结点（假设为m个），按二维形式排成一个结点矩阵。 输入结点处于下方，若输入向量由n个元素，则输入端共有n个结点。 所有输入结点到输出结点都有权值连接，而在二维平面的输出结点相互间也可能有局部连接。
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2023-11-23 23:01:14
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总结包括Kohonen网络的基本介绍，以及实现原理，并绘制算法的实现步骤。基本信息Kohonen网络（KN，也称之为自组织（特征）映射（SOM/SOFM：self organising (feature) map））它是由自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特性并自动聚类。由两层前馈神经网络组成，包括输入层和输出层。输入层与输出层之间通过神经元进行双向连接，将输入在输出
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2023-08-06 12:09:57
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自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。 SOMSOM可视化由多个“节点”组
原创
2022-11-14 20:23:18
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# 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
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1 Python定义Python 是一种简单易学并且结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python提供了高级数据结构，它的语法和动态类型以及解释性使它成为广大开发者的首选编程语言。Python 是解释型语言： 开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。Pyth
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2023-09-14 10:39:05
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