随笔分类 - 机器学习
摘要：1. 算法简介 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,与实际的大脑处理有很强的理论联系。自组织映射神经网络， 即Self Organizin
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摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 参考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分层聚类算法简介 分层聚类法就是
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摘要：1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码 输入：训练样本 x = {x1;x2;x3;......xm} (其中x为m-by-n矩阵，包含m个样本点，每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量scal
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摘要：神经网络算法可以搭建模型做数据预测 1. 神经网络结构 ([4，4，4，2],四层网络结构) 2. 示例代码（可自定义网络结构） 2.1 训练函数 function [w,J_cost] = ccTrain(weight,x,y) % 多层神经网络，多输出 % 注：初始输入的权值矩阵第一层神经元个数
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