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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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
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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参考链接： K means聚类Python–简介聚类算法 文章目录 聚类算法聚类算法简介认识聚类算法聚类算法的概念聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法api初步使用api介绍案例 聚类算法实现流程k-means聚类步骤案例练习小结 模型评估误差平方和(SSE \T
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2024-05-14 15:58:41
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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
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
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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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
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2023-05-26 10:24:30
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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）
# 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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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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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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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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一、前言作为开发者来讲，对于Python应该都不陌生，似乎从编程语言的热门度和受欢迎程度来看，Python还一直名列前茅。Python语言有很多的优势和特点，这个在各大技术网站上都能够检索到，在此就不一一展开。作为一个刚入门Python的开发者来说，如何快速的了解Python的语法以及如何进行入门体验，这点是最最基础的，今天就借用华为云ModelArts开发平台的notebook工具来进行pyth
背景介绍 TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。 TensorFlow Serving的典型
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
som网络结构对SOM进行理解，首先要明确它的定位。 首先它是神经网络的一种，那么就有属于神经网络共同的性质。比如输入层，输出层。刚好，SOM网络只有这两层。（上面两张是典型的som网络结构图） 输入层不必讲，从到，都是一个个输入样本节点，每个样本会有好几个特征值维度。 输出层的节点个数是自己设置的，排列方式也是自己设定，输出层的节点与节点之间通常也会有连接。 输出层和输入层是以全连接的方式进行连
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2023-11-02 07:45:08
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