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谱聚类、Chameleon聚类、PCCA、SOM、Affinity Propagation

4、SOM 之所以尝试SOM聚类，主要是因为这是基于神经网络的一种算法，而神经网络本身又是机器学习中的一个重要方法，所以就自己实践一下体会体会。...所谓SOM指的是Kohonen提出的竞争网络，全称是self-organizing map。这个算法有着非常多的改进和变种，在网络的拓扑结构、节点之间的反馈方式等方面各有不同。...聚类结果 SOM的聚类结果确实跟K-means比较类似，不过当聚类数目取为4时，经常也能正确的结果，而不会聚成4个cluster，这个跟学习时间以及节点的初始值有关。...这应该是因为SOM的学习方式与K-means直接求平均不同。至于对样品2的聚类，SOM也跟K-means类似，就不贴出来了。 ? ?...这个SOM聚类只是个人试水，并不能真正代表SOM聚类的最佳效果，仅作参考。

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SOM(Self-Organizing Maps) 聚类算法

SOM 的基本结构 SOM（Self-Origanizing Maps），自组织映射网络，是一种基于神经网络的聚类算法。...但在 SOM 中，需提前指定一个拓扑结构（集群间的几何关系）。在拓扑结构中，一个节点就是一个聚类。 ?...Kohonen 网络的哲学就是 “胜者独占（winner take all）”，即只有胜者才有输出，只有胜者才能够更新权重 w。...SOM 的默认拓扑是六边形。该图显示拓扑中的神经元位置，并显示有多少训练数据与每个神经元（聚类中心）相关联。拓扑结构是10×10网格，因此有100个神经元。与任何神经元都相关的最大命中数为 31。...Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法 [2]. SOM是怎样一种模型（对于初学者如何操作，算法等）？

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    RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题

    笔者在这进行一下思考，在聚类基础之上的一种离群点检验。...基于聚类的离群点检测的步骤如下：数据标准化——聚类——求每一类每一指标的均值点——每一类每一指标生成一个矩阵——计算欧式距离——画图判断。...1、数据聚类 利用RFM客户价值模型，进行SOM（自组织映射神经网络模型），可以参考笔者的博客。...一般的聚类方式，比如K-mean均值是比较常用的聚类方法（可见笔者的其他博客——R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理）。 当然聚类之前，需要进行数据标准化（scale函数）。...代表原始数据——三个聚类结果的欧式距离。计算每个客户，最小的欧式距离作为最好的筛选指标。

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    R语言实现SOM（自组织映射）模型（三个函数包+代码）

    一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络，它是由 Kohonen提出的一种无监督学习的神经元网络模型。...———————————————————————————————————————————————————————————— 小技巧一：SOM聚类编码一则 一般SOM结果都是以两列，譬如0-3,0-3，我想变成一列...，16个品类的聚类结果。...，实现高维数据可视化，然后也可以继续根据降维之后的数据再进行聚类，就像谱聚类一样。...如此反复学习，每个节点就会变得只跟特定的一个cluster匹配，这样就完成了数据点的聚类。 SOM需要输入数据点的坐标矩阵，对应的，每个网络节点也有一个坐标，初始时刻随机赋值。

    3.5K50

    聚类 | Map-Equation多级网络聚类模型——InfoMap

    受苏神的《最小熵原理（五）：“层层递进”之社区发现与聚类》启发，拿来做词聚类，看苏神的贴出来的效果蛮好，就上手试了试，感觉确实不错。...---- 文章目录 1 简单的理论 2 Benchmark 3 安装 3.1 v0.x版本 3.2 v1.0版本 4 基于infomap的词聚类 4.1 v0.x版本 4.2 v1.0版本 5 v1.0...---- 2 Benchmark 参考：Source code for multilevel community detection with Infomap 该聚类方法刚好可以顺着词向量做一些词间发现...两者类似的是： - tree.numTopModules() - 聚类之后的总数,2365个聚类 - tree.codelength() - 每个聚类中平均有多少个词 - addLink(self, n1...Equation 4 最小熵原理（五）：“层层递进”之社区发现与聚类 mapequation/infomap

    4.6K21

    维度规约（降维）算法在WEKA中应用

    自组织映射（SOM） 自组织映射（SOMs）最初是由Kohonen在20世纪90年代中期发明的，有时也被称为Kohonen Networks。...这是SOM的特点。 ? 如果SOM中的神经元数量少于数据集中的模式数量，那么我们将降低数据集的维数...而不是输入或权向量的维数。...因此，由SOM执行的维度降低的类型与由PCA执行的降维类型不同，并且SOM实际上更类似于诸如K均值聚类的 聚类算法。...然而，SOM和聚类的区别在于数据集的聚类将（一般来说）保留数据集的概率密度函数，而不是数据集的拓扑结构。这使SOM特别有用于可视化。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案

    1.8K20

    R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

    SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。...$unit.classi FUN=mean) # 热图创建 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...使用每个聚类中训练变量的统计信息和分布来构建聚类特征的有意义的图片-这既是艺术又是科学，聚类和可视化过程通常是一个迭代过程。

    2.5K00

    使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分|附代码数据

    在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。...plot(som_model, type =d) ``` 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...使用每个聚类中训练变量的统计信息和分布来构建聚类特征的有意义的图片-这既是艺术又是科学，聚类和可视化过程通常是一个迭代过程。

    1.8K30

    使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

    SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。...plot(som_model, type =d) ``` 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...使用每个聚类中训练变量的统计信息和分布来构建聚类特征的有意义的图片-这既是艺术又是科学，聚类和可视化过程通常是一个迭代过程。

    1.5K30

    学习向量量化 – Learning vector quantization | LVQ

    然后返回最佳匹配单元的类值或（回归情况下的实际值）作为预测。如果将数据重新缩放到相同范围（例如0到1之间），则可获得最佳结果。...百度百科版本 学习向量量化(Learning Vector Quantization,简称LVQ)属于原型聚类，即试图找到一组原型向量来聚类，每个原型向量代表一个簇，将空间划分为若干个簇，从而对于任意的样本...，可以将它划入到它距离最近的簇中，不同的是LVQ假设数据样本带有类别标记，因此可以利用这些类别标记来辅助聚类。...它是自组织图（SOM）的前体，与神经气体有关，也与k-最近邻算法（k-NN）有关。LVQ由Teuvo Kohonen发明。 查看详情

    1.7K20

    R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析|附代码数据

    该算法赋予SOM的关键特征：数据空间中接近的点在SOM中更接近。因此，SOM可能是表示数据中的空间聚类的好工具。...相关视频 ** 拓端 ，赞27 Kohonen映射类型 下面的示例将使用2015/16 NBA赛季的球员统计数据。我们将查看每36分钟更新一次的球员统计信息。...点击标题查阅往期内容 R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集 左右滑动查看更多 01 02 03 04 热图SOM 我们可以通过将每个球员分配到具有最接近该球员状态的代表向量来识别地图...par(mfrow = c(1, 2))plot(NBA.SOM2, type = "mapping", pchs = 20, main = "Mapping Type SOM")plot(NBA.SOM2...plot(SOM2, type = "dist.neighbours") 有监督SOM 有监督的SOM使我们可以进行分类。到目前为止，我们仅将三维数据映射到二维。

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    常见聚类算法介绍

    目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。...本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。...1.2 层次聚类算法根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。...1.3 SOM聚类算法SOM神经网络是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质...SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。

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    MLK | 非监督学习最强攻略

    Index K-Mean聚类算法 高斯混合模型 自组织映射神经网络 聚类算法的评估指标 常见聚类算法对比 常见聚类算法的Python实现 在机器学习中存在一种问题，那就是模型是没有target的，给机器输入大量的特征数据...自组织映射神经网络 自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，SOM）是无监督学习方法中的一类重要方法，可以用于聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取等等用途，因为提出者是Teuvo Kohonen...教授，因此也被称为Kohonen网络。...SOM与K-Mean算法的区别 1）K-Mean算法需要事先确定好K值，而SOM不需要； 2）K-Mean算法为每个输入数据找到一个最相似的类，只更新这个类的参数；而SOM则会更新临近的节点，所以，K-Mean...silhouette 是一个衡量一个结点与它属聚类相较于其它聚类的相似程度，取值范围-1到1，值越大表明这个结点更匹配其属聚类而不与相邻的聚类匹配。

    1.1K50

    聚类方法的区别解读：各种聚类分析呀呀呀

    需要自己根据树状图以及经验来确定   （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。...，但是一旦一个分裂或者合并被执行，就不能修正，聚类质量受限制；FCM对初始聚类中心敏感，需要人为确定聚类数，容易陷入局部最优解；SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。...本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。...2.3 SOM聚类算法 　SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质...SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。

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    聚类方法的区别解读：各种聚类分析呀呀呀

    （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。...，但是一旦一个分裂或者合并被执行，就不能修正，聚类质量受限制；FCM对初始聚类中心敏感，需要人为确定聚类数，容易陷入局部最优解；SOM与实际大脑处理有很强的理论联系。...本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。...2.3 SOM聚类算法 　SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质...SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。

    1.6K70

    R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析

    该算法赋予SOM的关键特征：数据空间中接近的点在SOM中更接近。因此，SOM可能是表示数据中的空间聚类的好工具。 Kohonen映射类型 下面的示例将使用2015/16 NBA赛季的球员统计数据。...标准SOM图可为网格单元的代表矢量创建这些饼图表示，其中半径对应于特定维度上的大小。 热图SOM 我们可以通过将每个球员分配到具有最接近该球员状态的代表向量来识别地图。...par(mfrow = c(1, 2)) plot(NBA.SOM2, type = "mapping", pchs = 20, main = "Mapping Type SOM") plot(NBA.SOM2...plot(SOM2, type = "dist.neighbours") ? 有监督SOM 有监督的SOM使我们可以进行分类。到目前为止，我们仅将三维数据映射到二维。...add.cluster.boundaries(NBA.SOM4, NBA.SOM4.hc) ? 该视图使我们可以将球员统计数据与位置预测进行比较。

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