Tag: som
Eine self-organizing map (SOM) ist eine Art von künstlichen neuronalen Netzwerk, das trainiert ist, mit einem unüberwachten Lernverfahren zu produzieren, eine Karte reprensenting der input-Raum, der training-samples.
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Habe ich die Arbeit mit Self-Organizing Maps (SOM) auf einem realen Datensatz (.csv-Datei).Ich bin versucht zu normalisieren, die Daten basierend auf Min-Max-Normalisierung, um Ihre Effektivität zu verbessern. Aber ich stecken mit einem Fehler.Der Fehler ist wie: "unsupported
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Einmal habe ich gesammelt und organisiert Daten in einer SOM-wie erkenne ich Clustern? (Items aggregiert und gruppiert mit vielen Eigenschaften - nach oben von 10) Speziell möchte ich finden der 'Mitte' der cluster - dafür, dass Sie
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Ich versuche, cluster einige Bilder je nach Winkel zwischen den Körperteilen. Features extrahiert aus jedem Bild sind: angle1 : torso - torso angle2 : torso - upper left arm .. angle10: torso - lower right foot Daher
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Ich bin einfach auf der Suche nach einem guten tutorial, gehen mir über, wie man erstellen Sie eine SOM-in der R., die ich lese, Kohonen-und Kaski Papier über die Verwendung der Karten, um die Struktur der Wohlfahrt,
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Ich bin auf der Suche nach einer C -, C++ - oder Java-basierten SOM-Implementierung mit der Lizenzierung gilt für gewerbliche Nutzung (nicht-null-Kosten ist okay). So weit ich bin mir bewusst, dass es existiert SOM_PAK (von Kohonen), aber