Advertisement

Self-Organizing Maps (SOM) - Matlab工具箱：用于数据分类的自组织映射(SOM)及主成分分析...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这款Matlab工具箱提供了一套实现自组织映射（SOM）和主成分分析（PCA）的功能，特别适用于数据分析与可视化中的模式识别和数据分类任务。 SOMToolbox2.0是用于实现自组织地图（SOM）算法的Matlab5软件库，由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。运行SOM代码需要主Matlab文件及该目录中的所有相关文件：data2kde2som。此文件将分类数据转换为内核密度估计，然后通过SOM功能处理该估计结果。 运行“data2kde2som”需提供两个CSV格式的输入文件： 1. bin_midpoints（每个bin中点的位置） 2. 数据集（每行代表一个点的数据分布） 此外，还有一个名为“pca_surrey”的文件用于对上述数据执行主成分分析（PCA），以与SOM输出进行比较。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Self-Organizing Maps (SOM) - Matlab工具箱：用于数据分类的自组织映射(SOM)及主成分分析...
    优质
    这款Matlab工具箱提供了一套实现自组织映射（SOM）和主成分分析（PCA）的功能，特别适用于数据分析与可视化中的模式识别和数据分类任务。 SOMToolbox2.0是用于实现自组织地图（SOM）算法的Matlab5软件库，由EsaAlhoniemi、JohanHimberg、JukkaParviainen和JuhaVesanto版权所有(C)1999年。运行SOM代码需要主Matlab文件及该目录中的所有相关文件：data2kde2som。此文件将分类数据转换为内核密度估计，然后通过SOM功能处理该估计结果。 运行“data2kde2som”需提供两个CSV格式的输入文件： 1. bin_midpoints（每个bin中点的位置） 2. 数据集（每行代表一个点的数据分布） 此外，还有一个名为“pca_surrey”的文件用于对上述数据执行主成分分析（PCA），以与SOM输出进行比较。
     
  • 基于自组织映射的IRIS数据集SOM聚类分析-源码
    优质
    本项目提供了一个使用自组织映射(SOM)对经典的Iris数据集进行无监督学习和聚类分析的Python实现，包括详细的代码注释与实验结果展示。 自组织图在Python上的IRIS数据集上实现基本SOM聚类。 关于聚类结果的可视化：红色代表Iris-Setosa；绿色代表Iris-Virginica；蓝色代表Iris-Versicolor。 以上视觉表示的具体信息如下： 每个像素代表着SOM的一个节点。如果一个像素的颜色鲜艳，这意味着该颜色所标识的多个类别模式会激活这个像素点，即它是同一类别的许多图案的最佳匹配单位。反之亦然：深色像素意味着只有少数属于这种类别的模式被识别为最佳匹配单位。 此外，“蓝绿色”等混合色彩表示的是“灰色区域”，表明这些节点是不同类别数据集中的输入样本的最优匹配位置。 对于任何给定的数据点，如果某个节点显示为黑色，则说明它不是该特定输入的最佳匹配单元。
     
  • SOMPY：适用于自组织映射(SOM)的Python工具包
    优质
    SOMPy是一款专为Python设计的自组织映射(SOM)工具包，旨在简化和优化数据可视化与聚类分析过程。 MP 是一个用于自组织地图（SOM）的Python库，其结构尽可能接近Matlab中的somtoolbox。它具有以下功能： 1. 支持批量训练模式，相比在线训练而言速度更快。 2. 提供类似于sklearn格式的并行处理选项，能够加速训练过程。不过这一特性主要取决于数据量和SOM网格大小的影响，并且由于内存管理的问题，在当前阶段建议使用单核处理以避免问题出现。 3. 虽然存在上述限制，但算法实现中对于所有重要的矩阵计算（例如scipy稀疏矩阵以及用于计算欧几里得距离的numexpr）都进行了精心优化。 4. 支持通过sklearn或随机初始化进行PCA（默认为RandomPCA）来对SOM进行初始化。 5. 提供了多种组件平面可视化方法、匹配图和U-Matrix可视化功能，以帮助用户更好地理解和分析结果。 6. 目前仅支持一维或二维的矩形网格布局。在测试中发现，这种设置与六边形相比表现良好。 此外，该库还提供了不同的函数逼近和预测的方法（主要通过平均值计算）。
     
  • 基于SOM的自组织映射聚类-福建医科大学 聚类与分类分析
    优质
    本研究运用自组织映射(SOM)技术对复杂医学数据进行高效聚类和模式识别，旨在提升疾病诊断和治疗效果。项目由福建医科大学团队完成，聚焦于优化聚类与分类分析方法。 自组织映射聚类（Self-Organizing Map, SOM）是由T. Kohonen在1980年提出的模型，属于无监督学习的神经网络聚类方法。与K-means类似，在使用SOM算法之前也需要先估计出所需的类别数量。在SOM神经网络中，输出层的神经元以矩阵形式排列在一维或二维的空间内。通过计算当前输入向量和每个神经元之间的欧氏距离来确定最接近的“获胜”神经元，并据此调整该神经元及其邻近区域内的其他神经元的权重值。最终，SOM能够根据输入数据的特点，在输出层中以拓扑结构的形式展现各个聚类的结果。
     
  • SOM自组织映射神经网络Matlab工具包[SOMToolbox.zip]
    优质
    SOMToolbox是一款基于Matlab开发的SOM（Self-Organizing Map）自组织映射神经网络工具包。它为用户提供了创建、训练和分析自组织地图的功能，适用于数据可视化与聚类研究。 SOM自组织神经网络MATLAB工具包的使用方法是将其添加到Matlab安装位置的toolbox文件夹，并将所有somtoolbox子文件夹加入路径中。
     
  • 基于R语言SOM算法的鸢尾花数据集自组织映射分析
    优质
    本研究利用R语言中的SOM（自组织映射）算法对经典的鸢尾花数据集进行聚类分析，旨在探索不同种类鸢尾花之间的特征分布与模式。 在数据科学领域，Self-Organizing Maps (SOM) 是一种无监督学习算法，利用自组织神经网络对高维数据进行聚类和降维处理。该方法特别适用于复杂的数据结构，并能将这些结构映射到低维度空间中，从而便于分析与可视化。 首先需要加载kohonen包，这是R语言中最常用的SOM实现工具之一。如果尚未安装此包，则需先行安装。接下来我们使用鸢尾花数据集作为示例进行操作，这是一个包含150个样本的经典多特征数据集，每个样本具有4项特征（分别为花萼长度、宽度以及花瓣的相应尺寸），并配有一个目标变量表示花卉种类。为了优化聚类效果，在训练模型之前需要对这些数值型属性执行标准化处理，使其转换为均值为零且方差等于1的标准正态分布。 在配置SOM架构时，我们设定了一个5x5大小的六边形网格结构。这一参数的选择会对最终结果产生重要影响，因为它决定了数据映射到低维空间中的细节表现形式。
     
  • som自组织映射神经网络聚类MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的Som（Self-Organizing Map）自组织映射神经网络聚类算法的完整代码。使用者可以利用该工具进行数据聚类分析，适用于科研和教学场景。 关于SOM自组织神经聚类算法的MATLAB实现。
     
  • SOM自组织特征映射网络模型
    优质
    简介：SOM（Self-Organizing Map）自组织特征映射网络是一种无监督学习算法，用于将高维数据映射到低维空间中，保持数据间拓扑关系。 对自组织特征映射（SOM）网络进行了详细的介绍，这对于学习该网络具有很好的帮助。
     
  • 基于Python的SOM自组织映射网络实现（应用于聚类）
    优质
    简介：本文介绍了如何使用Python语言实现SOM（Self-Organizing Map）算法，并探讨了其在数据聚类分析中的应用价值。通过实验验证，展示了该方法的有效性和实用性。 SOM（Self Organizing Maps）的目标是用低维目标空间的点来表示高维空间中的点，并且尽可能保持对应点的距离和邻近关系（拓扑关系）。该算法可用于降维和聚类等方面，此代码主要用于实现聚类功能。
     
  • 自组织特征映射(SOM)神经网络程序
    优质
    简介：自组织特征映射（SOM）神经网络程序是一种无监督学习算法，能够将高维数据映射到低维空间，保留数据间拓扑关系，广泛应用于数据分析与可视化。 自组织特征映射神经网络（SOM）是一种无教师学习网络，主要用于对输入向量进行区域分类。本程序编写了SOM网络的简单应用程序。