matlab - 自组织地图:如何从图中识别集群?
问题描述
我一直在学习神经网络,最近一直在尝试不同的聚类方法。但与 KNN、GMM 或 DBSCAN 不同,没有一个功能(在我知道的 Matlab 中)可以为您识别集群。所以我一直在阅读有关如何解释这些情节的文章,但我仍然感到困惑。对于我的示例,在权重位置图中,我看到了一个集群。对于邻居重量差异,我看到一个,也许是两个集群(黄色/亮 - 相似,红色/暗 - 不同)。在查看点击图中的密度时,这似乎得到了证实。可能还有更多,但老实说我不能说(我是新手)因为梯度而不是集群之间的实体边界。你看到了多少个集群,什么?是你的逻辑吗?谢谢] 1 [ ] 2[ ] 3
selforgmap([5 5]
[net,tr] = train(net,x)
figure, plotsomnd(net)
figure, plotsomhits(net,x)
figure, plotsompos(net,x)
解决方案
您可以构建一个与 SOM 节点所代表的内容相关的新范式,即它们生成一个新数据集。新数据集独立于原始数据集。尽管如此,它以某种方式排列,以便底层结构模仿原始数据集的结构。因此,经常会发现人们随后会使用 K-means、Hierarchical Clustering 等聚类算法进行 SOM。这可以认为是:不是直接从大量原始数据中进行聚类,而是在原始数据集的新版本上执行聚类过程,该版本较小但仍继承原始数据集的拓扑结构。AFAIK,SOM 与 KNN 不同,因为 SOM 是无监督的,而 KNN 是有监督的。
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