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Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

转自:https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5117056.html 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-

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CMU论文:一部深度学习发展史,看神经网络兴衰更替

以古为鉴,可知兴替。今天为大家带来一篇来自CMU的最新论文:On the Origin of Deep Learning,为读者回顾和解析深度学习的发展历史。 论文地址:https://128.84.21.199/abs/1702.07800 提要 本文回顾

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SOM自组织映射网络 教程

概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法,它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程,叫做向量量化(vector quantisation)。此外,SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。  

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数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现

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四种聚类方法的比较

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特

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一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同

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【独家】一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同

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文本聚类(1)——概念

什么是文本聚类 文本聚类是搜索引擎和语义web的基本技术,本文简单的文本聚类算法,对于想学搜索技术的初学者有一定入门作用的。这里会用到TF/IDF权重,用余弦夹角计算文本相似度,用方差计算两个数据间欧式距离,用k-means进行数据聚类等数学和统计知识. 文本

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