supersom(list(X)，...)中出错:参数"X“缺失，kohonen包som函数中没有默认值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基因表达聚类分析之初探SOM - 自组织特征图

与K-means不同的是，SOM中中心点之间存在拓扑形状顺序，在更新一个中心点的同时，邻近的中心点也会随着更新，直到达到设定的阈值或中心点不再有显著变化。...SOM分析实战下面是R中用kohonen包进行基因表达数据的SOM分析。...加载或安装包 ### LOAD LIBRARIES - install with: #install.packages(c("kohonen") library(kohonen) 读入数据并进行标准化...som_model supersom(data_train_matrix, grid=som_grid, keep.data = TRUE) 可视化SOM结果 # Plot of the training..." and "supersom" maps, for the moment. plot(som_model, type="dist.neighbours", main = "SOM neighbour

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SOM基因表达聚类分析初探

上周的暑期生信黑马培训有老师提出要做SOM分析，最后卡在code plot只能出segment plot却出不来line plot。查了下，没看到解决方案。今天看了下源码，设置了一个参数，得到趋势图。...与K-means不同的是，SOM中中心点之间存在拓扑形状顺序，在更新一个中心点的同时，邻近的中心点也会随着更新，直到达到设定的阈值或中心点不再有显著变化。...SOM分析实战下面是R中用kohonen包进行基因表达数据的SOM分析。...加载或安装包 ### LOAD LIBRARIES - install with: #install.packages(c("kohonen") library(kohonen) 读入数据并进行标准化...som_model supersom(data_train_matrix, grid=som_grid, keep.data = TRUE) 可视化SOM结果 # Plot of the training

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R语言实现SOM（自组织映射）模型（三个函数包+代码）

三、SOM模型的R语言实现——三个函数包介绍 SOM模型在R语言中，目前，我看到的有三个函数包，分别是：Kohonen包、som包、RSNNS包。补充内容： SOM的分类是否有意义？...因为最近使用了这个包，那么贴一些心得与技巧（更新于2016-10-28）：（1）标准化函数——normalize 聚类讲求数据需要标准化，那么som包自带标准化功能函数， normalize(x, byrow...（3）模型参数结果——summary summary(som) 输出的结果是模型参数的类型，譬如使用了什么迭代函数，什么近邻函数，学习率以及总的平均误差率等指标。...(4)SOM模型的训练函数 som.train(data, code, xdim, ydim) 这个函数没有试过，大致看了一下内容，跟som()大致一样，其中多出来一个code项，可能输入的是som...AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。

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SOM学习笔记1

---- 1.SOM是什么 SOM英文全拼是Self-Organizing Maps，中文一般译作自组织映射网络，它是神经网络的一种，由kohonen提出，属于非监督式学习，它模仿人脑神经元对信息的处理方式...OutputLayer的神经元一般放置在二维网格中，输出层近邻的神经元也通过权值连接。如下图所示，红色小圆表示输入向量，通过射线（权值）投射到X-Y的平面网格上。...,ωn)连接，输出到输出神经元Y中，Y采用硬限幅函数作为传递函数，限定输出为1和0 内星模型训练的目标使得神经元Y只对某些特定的输入向量产生兴奋，即在Y出的神经元输出为1 通过学习速率η对权值进行调整，...当Y=1时，权值进行调整，当Y=0时，权值不做调整，最终得到的网络权值趋近于各输入向量的平均值 4.SOM学习算法设定变量:X=[x1,x2,x3,…,xm]为输入样本，每个样本为m维向量。...如果中心改变很小或达到预设的迭代次数，结束算法 5.SOM的优缺点优点表示的结果非常容易理解，这点将在第二篇demo中看到实现起来比较简单缺点计算复杂度高，对相似性的度量非常敏感不能应用存在缺失值的数据集

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面向概念漂移的动态自组织映射（SOM）及其在金融风险预警中的效能评估

自组织映射(SOM)的技术原理自组织映射（Self-Organizing Maps），又称Kohonen映射，是由芬兰学者Teuvo Kohonen在20世纪80年代提出的一种无监督神经网络模型。...)：初始学习率 - sigma (float)：初始邻域半径（默认值：max(x, y) / 2） """ self.x=x...2、学习参数的动态衰减机制为防止对短期噪声过度拟合，动态SOM实现了针对学习率η(t)和邻域半径σ(t)的自适应衰减函数。这些函数随时间调整更新的强度和范围：其中，τ表示决定衰减速度的时间常数。...x, y (int)：SOM 的网格大小。 sigma (float)：邻域函数的扩展范围。...参数： qe (list)：数据点的量化误差。 anomalies (list)：异常的索引。

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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。...SOM是一种多维缩放技术，它构建了一些底层数据集的概率密度函数的近似值，X，这也保留了该数据集的拓扑结构。...保留拓扑结构简单地意味着如果两个输入向量靠近在一起X，那些输入向量映射到的神经元 w ^也将紧密结合在一起。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。...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。

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Nat Biotechnol｜深度学习快速识别有效的DDR1激酶抑制剂

同时作者基于自动编码器的模型将结构空间压缩到一个分布上，该分布将高维晶格中的潜在空间参数化，其节点中具有指数大量的多维高斯分布。这种参数化将潜在代码和属性联系起来，并在没有显式输入的情况下处理缺失值。...在第二步中，作者通过强化学习探索了这个空间，以发现新的化合物。 GENTRL 使用三种不同的自组织映射神经网络 (SOMs) 作为奖励函数：趋势SOM、一般激酶SOM 和特定激酶SOM。...趋势 SOM 是一种基于 Kohonen 的奖励函数，它使用专利中公开的结构的申请优先权日期对复合新颖性进行评分，富含新型化学实体的神经元将会奖励生成模型。...表2: 优先级过程图2: (a) 趋势SOM 的表示，这是一种基于 Kohonen 的奖励函数，通过主要制药公司专利中公开的先导化合物的申请优先权日期，它将“新”化合物与“旧”化合物区分开来。...（ c ）由富含对激酶没有实验活性的分子的神经元的表示。(d) 基于 PF（圆圈）选择神经元，随后用于奖励。在特定激酶 SOM（未描绘）中，作者观察到 DDR1 抑制剂分布在地形近端神经元的集合中。

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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。...SOM热图典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下，相似年龄的人应该聚集在同一地区。下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...``` # 未标准化的热图 #定义要绘制的变量 aggregate(as.numeric(data\_train, by=list(som\_model$unit.classi FUN=mean...``` # 当SOM中有空节点时绘制未标准化的变量 var\_unscaled list(som\_model

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SOM(Self-Organizing Maps) 聚类算法

在学习过程中，会计算输入模式 x 与所有神经元的权重 w 之间的距离。当距离最小时该神经元成为胜者，这就是竞争的过程。...为了对相似的特征在竞争阶层中更敏感地形成地图，“胜者”神经元依据固定的函数来决定邻近的神经元，同时此神经元的相应权重也会得到更新。...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 的实现步骤 1.初始化权重 w 2.寻找最近的神经元 i(x) = argminj||x(n) - wj(n)|| 3.更新邻近神经元的权重 4.减少邻近神经元以及学习速率 η wj(n+1...)= wj(n) + η(n) hj,i(x)(x - wj(n)) 5.回到第2步基于 Matlab 的 SOM 实践因为在 Rapid Miner 中，SOM 操作器的主要用途是用来将高纬度的特征进行降维

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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。...2）竞争：神经元计算每一个输入模式各自的判别函数值，并宣布具有最小判别函数值的特定神经元为胜利者，每个神经元j的判别函数为： ?...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

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R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析

p=19077 导入自组织映射（SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。...通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：定义了网格的大小。网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。...随着训练向量的多次输入，收敛的参数使调整变得越来越小，从而使地图稳定。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。我们将查看每36分钟更新一次的球员统计信息。...使用type = "codes" 我们进行绘制，可以得到标准的可视化球员状态（Codes X）和球员位置预测（Codes Y）。

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机器学习day16自组织映射神经网络

K个正态分布的参数，也不知道点是由哪个分布生成，在迭代过程中。...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一类重要方法，可以用作聚类，高维可视化，数据压缩，特征提取等等。亦称Kohonen网络。...之后采用随机梯度下降法更新激活节点的参数，同时和激活节点临近的点也根据饶命激活节点的远近而适当更新参数。这样的竞争可以通过神经元之间的横向抑制连接来实现。...竞争，神经元计算每个输入模式各自的判别函数值，并宣布具有最小判别函数值的特定神经元为胜利者，其中每个神经元j的判别函数为 ?...合作，获胜神经元I(x)决定了兴奋神经网络拓扑邻域的空间位置，确定激活节点I(x)之后，我们也希望更新和它临近的节点。更新程度计算如下： ? 其中 ? 表示竞争层神经元i和j之间的距离， ?

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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

p=19077 自组织映射（SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。...导入通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：定义了网格的大小。网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。...随着训练向量的多次输入，收敛的参数使调整变得越来越小，从而使地图稳定。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。...使用type = "codes" 我们进行绘制，可以得到标准的可视化球员状态（Codes X）和球员位置预测（Codes Y）。

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竞争型神经网络续1

函数的调用格式为： competlayer(numClass,kohonenLR,conscienceLR) 其中，输入参数numClass为分类的类别数；kohonenLR为Kohonen学习率...；PC表示在第二层的权值中列所属类别的百分比；L表示学习速率，默认值为0.01；LF表示学习函数，默认值为learnlvq；输出参数为生陈大哥学习向量量化网络。...1.4 初始化函数 W=midpoint(S,PR):参数S为神经元的数目；PR为输入向量取值范围的矩阵，W为函数返回权值矩阵 1.5 结构函数 1.5.1 gridtop函数该函数用于创建自组织映射网络中输出层的网络拓扑结构...，输入参数X为一个列向量矩阵；C为标记颜色坐标的行向量；M为指定绘图时向量的标记符号，默认值为“+”。...1.8 归一化函数 [Y,PS]=mapminmax(X,YMIN,YMAX) 其中，函数将X中的值归一化到[-1,1]区间，X可以是矩阵或元胞数组。

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变点检测 —— 一种贝叶斯方法

这种关联由函数fA(X)给出，该函数将A中的每个点与A中X的隶属度表示为区间[0, 1]内的实数。...使用Python，我构建了这样一个网络，使用了两个函数： def Center_Kohonen(y, X=0, K=2, alfa=0.8, C=500): # This kohonen network...根据Beta分布的性质，如果时间序列中有任何变点，在Beta(a,b)中参数a将大于参数b，而在Beta(c,d)中参数c将小于参数d。问题是：你如何构建这两个Beta分布？...后验分布可以用参数θ的某些函数的期望来总结，即∫g(θ)p(θ | x)dθ = E [g(θ) | x]。这种积分并不是微不足道的，这就是MCMC方法用于近似后验分布的原因。...由于该函数返回了每个参数的采样值，我们也可以绘制它们的值。从参数m开始，它是所有抽取的变点。

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AD 单细胞测序

摘 · 要本文分析了具有不同程度的阿尔茨海默病病理学的48个前额皮质，通过10x总共测了80,660个单核转录组。...在目前的六种主要的脑细胞类型中，鉴定出了与髓鞘形成等相关的亚群，并且这些细胞亚群具有性别差异。...上游分析在ROSMAP项目中，收集了24个具有AD病理的病人作为实验组和24个没有AD病理的人作为对照组。10X建库测序后，用cellranger2.0，处理。...是通过kohonen R包构建SOM，然后与其他临床表型等因素进行相关性分析 2.对来自ROSMAP cohort studies的白质数据的统计分析。文章中有描述，这里就不赘述了。...总结这是第一篇将单细胞技术应用AD中的文章。

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分类问题数据挖掘之分类模型

---- ---- Bayes判别法基本思想：基本思想：假定对所研究的对象有一定的认识，即假设k个总体中，第i个总体Gi的先验概率为qi，概率密度函数为f(x)。...---- 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...（二）确定灰类及白化函数fkj(X) 一般取“高” 、“中” 、“低“三种灰类进行分析，记为：j∈{1，2，3}。 fkj(djk)为第i个聚类对象的第k个指标属于第j个灰类时的白化函数值。...其中，Xi 是各条记录出现频率或其他参数，Wi是实时特征评估模型中得到的权系数。算法描述： ?...采用BPN法的过程中需要选择的几个参数 ①学习率和惯性因子 BP算法本质上是优化计算中的梯度下降法，利用误差对于权、阀值的一阶导数信息来指导下一步的权值调整方向，以求最终得到误差最小。

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数据清洗 Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法

数据删除总结：在含缺失值的数据量占比非常小(<=5%)的情况下有效以减少数据来换取信息的完整，都是大量隐藏在被删除数据中的信息在缺失数据占比较大，服从非随机分布时，可能导致数据偏离，得出错误的结论...在一些实际场景下，数据的采集成本高且缺失值无法避免，删除方法可能会造成大量的资源浪费二、均值填补含有缺失值的数据没有携带完整的信息，但简单的删除会导致已有信息的丢失保留现在的数据，并对缺失值进行填补...四、插值填补利用函数f(x)在某个区间的特定值，计算出特定的函数在区间内的其他点上使用该函数的值作为f(x)的近似值使用插值法的思路，我们可以用来处理数据缺失，计算缺失值的估计值 1、常见的插值填补...——拉格朗日插值填补给定函数f(x)的n+1个互不相同的点Xi，对应的函数值为Yi ?...使用Pandas库的interpolate函数实现线性插值参数使用默认值，相当于对缺失值所在位置的前后值求均值，进行填补 interpolate()函数根据数据记录的index进行插值

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R语言面向对象_S4

概述最近回头看了看以前写的一些数据处理，函数用的很多，总感觉有点力不从心，想想可能是没有面向对象的原因。...将参数传递给slots setClass("Person",slots=list(name="character",age="numeric")) # 实例化对象 father 包 ## [1] "S4" 2.1.3 继承 # 创建一个S4对象Person setClass("Person",slots=list(name="character",age="numeric...age=44) mother <- new("Person",name="M",age=39) # 实例化一个Son对象命名为son # 年龄为16，属性为father和mother # son的类中其实并没有定义...("do","check_na",function(obj,...){ print("看看有多少缺失") sum(is.na(obj@x)) }) do(car_na) do(iris_na)

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如何去学一个R包（下）

这个包可以通过扩散伪时间按cell命运概率和后续伪时间排序执行过滤： trc x,y,fb,trthr=.25,distance="euclidean",sigma=1000) #...此函数返回以下三个列表：som包中的som功能返回som对象，具有平滑和标准化的表达数据x，以及z分数转换的伪时间表达谱转换的z-score的数据集zs。...该函数有两个额外的输入参数来控制SOM节点分组为更大的模块。参数corthr定义了相关阈值。...或者，还可以提供方差 - 平均依赖性的函数作为输入参数，例如在RaceID2中计算的依赖性（Grun et al.2016）异常值识别。...为了识别在分化的所有阶段参与早期启动和命运决定的基因，提取具有高重要性值的所有基因（参见randomForest包中的randomForest函数的详细信息）以分类到至少在一次随机森林迭代中给定的目标聚类中

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