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有什么方法可以使用“SOM 工具箱”训练的神经网络对数据集中的数据进行分类?例如我有数据,我把它放到网络上,网络告诉我数据的类型。

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我不知道您是否要求任何特定的 SOM 工具箱,但我会给出一个大致的想法。

首先,只要您有一些标记的训练数据,就可以使用 SOM 对数据进行分类,否则您可以将网络的每个节点分类到一个特定的类中:

在第一种情况下,您使用输入和所需结果作为特征来训练您的网络。学习后,您提供新的测试数据以仅使用输入进行分类(没有所需的结果)。网络会为您返回最佳匹配单元,通过它您可以访问它对应的所需结果。

在第二种情况下,您以正常方式训练您的网络(仅将输入作为特征)。您对不同的网络节点进行分类。学习后,你给新的测试数据再次分类,只用输入。网络会告诉你哪个是最好的匹配单元,这样你就可以访问它指向的类。

第二种情况在任何工具箱中都应该是直截了当的,但第一种情况并非如此。对于第一种情况,我的简单建议(无需自己编码)是训练 2 个网络:一个将输入和期望结果作为特征,一个仅包含输入。仅将网络学习过程中发现的权重替换为输入+结果中的权重,现在您可以正常使用它了。获取 BMU 并指向相应的类。

于 2014-12-15T11:26:57.953 回答