基于对称TSP问题的研究 摘 要 旅行商问题（简称TSP）是一个著名的NP-Hard问题，也是离散优化的一个经典的重要问题，对其相关求解算法的研究非常重要。本文在介绍了TSP问题本身相关的问题后，又详细讨论了求解TSP问题的动态规划方法、改良圈算法、二交换算法、模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法，并通过整合各种优化方式，对遗传算法进行了少量优化。针对测试库中的的改良圈算法、模拟退火算法、蚁群算法、遗
旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 1 #!/user/bin/env python
2 # -*- codi
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2024-07-26 07:57:22
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# 如何实现Python SOM库
## 一、整个流程
下面是实现Python SOM库的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| :--: | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 初始化SOM模型 |
| 4 | 训练SOM模型 |
| 5 | 使用SOM模型进行聚类 |
## 二、具体步骤
### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入所需的
原创
2024-03-19 05:44:56
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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
递归：一种直接直接或者间接调用自身算法的过程递归在调用的过程中，是在上一层循环还没有结束直接进入下一层，多层嵌套调用实现调用例1：1 def func(n):
2 print(n)
3 if n > 1:
4 t = func(n / 2)
5 print('T', t) # 当循环结束，会
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2023-05-30 12:54:51
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# 如何实现“Python SOM分类”
## 1. 流程
首先，让我们看一下整个实现过程的流程：
```mermaid
erDiagram
理解SOM模型 --> 数据准备 --> 搭建模型 --> 训练模型 --> 分类预测
```
## 2. 步骤及代码
### 理解SOM模型
Self Organizing Map（自组织映射）是一种用于聚类和分类的人工神经网络模型。理解
原创
2024-03-20 07:12:00
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我使用的TSP数据集在这里TSP数据集 用到的python库有这些import pandas as pd
import numpy as np
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import random我使用的是具有51个城市的数据集，一开始要对其进行数据上的整理（因为它每个城市的x，y轴都挤在了一个单元格里面） 整理的代码如下 1.整理exce
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2023-08-11 21:41:18
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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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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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2-opt其实是2-optimization的缩写，简言之就是两元素优化。也可以称作2-exchange 。（摘自百度百科）这个一种随机性算法，基本思想就是随机取两个元素进行优化，一直到无法优化为止。在小规模TSP问题上，2-opt无论从效率还是效果上都优于蚁群算法。最初这个算法就是在解决TSP问题上取得了比较好的成效，这里也以TSP问题为例。TSP（旅行商）问题：假设有十一座城市，一位旅行商要经
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2024-03-04 11:37:47
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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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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
# Self-Organizing Maps (SOM) in Python for Machine Learning
Self-Organizing Maps (SOM) is a type of unsupervised machine learning algorithm that is based on artificial neural networks. It is used for
原创
2023-12-28 07:20:36
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# Python 导入 som 包
在 Python 中，我们经常需要使用各种各样的包（package）来完成各种任务。包是一种组织代码的方式，它将相关的模块（module）组织在一起，便于管理和使用。在本文中，我们将介绍如何导入 som 包，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
## 什么是 som 包？
som 包是一个开源的 Python 包，提供了一些有用的功能和工具，用于处理声纳
原创
2023-10-14 13:26:42
101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
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# 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
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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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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
网上看见的比喻：爬山算法：兔子朝着比现在高的地方跳去。它找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山算法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。模拟退火：兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。 旅行商问题 ( TSP,Traveling Salesman Problem ) ：有N个
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2024-05-16 09:28:55
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SOM是神经网络的一种，它可以将相互关系复杂且非线性的高维数据，映射到具有简单几何结构及相互关系的低维空间中进行展示。（低维映射能够反映高维特征之间的拓扑结构）可以实现数据的可视化；聚类；分类；特征抽取等任务。（主要做数据可视化）网络结构相关解释 模型训练过程具体细节代码实现seeds_dataset数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1QYU70IGu8XEt
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2023-07-28 15:18:11
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