Кластеризация сетями Кохонена

@Lisenok90 · Регистрация: 03.02.2011

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте. Я незнаю правильно ли определилась с темой,но надеюсь мне помогут в любом случае. Кто нибудь работал с сетями Кохонена или кластеризацией?
я просто не пойму как получить функцию активации. Везде написано что эта функция передаточная. Короче у меня есть обученая сеть с которой получены весовые коэффициенты. Сеть обучена в матлабе, так что использованы готовые функции. Так в Матлабе есть еще такая функция sim, в которую подается сеть и новая точка, а выходит номер кластера к которому эта точка относится. Как эта функция определяет функцию активации для моих нейронов? и можно ли эту ф-ю активации вытащить?

@VTsaregorodtsev · 11.02.2012, 22:13

У Кохонена нет функции активации нейрона.
sim просто должен определять нейрон, наиболее близкий к входному вектору данных сети. Скорее всего, будет евклидово расстояние между входным вектором и вектором весов нейрона. Если нормировка обучающих данных делалась так, что каждый вектор приводился к единичной длине, то вместо евклидова расстояния можно взять корреляцию между вектором входов и вектором весов нейрона. В общем, у кого из нейронов евкл.расстояние будет меньше или корреляция больше - тот и выдаётся как сработавший нейрон сети.
В общем, в данном случае всё аналогично классическому методу кластеризации через динамические ядра.
"Функция активации" в карте Кохонена возникает только при её обучении - она задаёт, какие соседние нейроны надо корректировать вместе с текущим победившим, и с какой скоростью будут эти соседние нейроны корректироваться.
Хотя, конечно, чёрт его знает - что там сделали в Матлабе

@Lisenok90 · 12.02.2012, 16:57 **[ТС]**

Спасибо большое!

помогло! нашла евклидово расстояние и работает! моя дипломка сдвинулась с места, наконец-то!

@Artem88 · 10.05.2012, 11:08

Lisenok90, а можете помочь по созданию сетей Кохонена.
Хотелось бы увидеть, как вы реализовали это в Матлабе, а то я только начинаю с ними работать.
Спасибо

@Lisenok90 · 11.05.2012, 13:28 **[ТС]**

Сообщение от artem88

Lisenok90, а можете помочь по созданию сетей Кохонена.
Хотелось бы увидеть, как вы реализовали это в Матлабе, а то я только начинаю с ними работать.
Спасибо

Matlab M
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
clc
clear all
 
X=[0 1; 0 1];
 
clusters=5;
 
points=5;    %3адание количества точек в кластере
 
std_dev=0.01;
 
p=nngenc(X,clusters,points,std_dev);%Моделирование входных данных
 
h=newc([0 1;0 1],5,.01);   % создание слоя Кохонена
 
h.trainParam.epochs=50; %3адание количества циклов обучения
 
h=init(h);
 
h=train(h,p);
 
w=h.IW{1} % вывод графиков исходных данных и выявленных центров кластеров
 
plot(p(1,:),p(2,:),'^r'),grid;
 
hold on;
 
plot(w(:,1),w(:,2),'ob');
 
xlabel('p(1)');
 
ylabel('p(2)');
m=w;
 
A=0.1
 
B=0.3
 
p=[A;B];
 
plot(A,B,'^k')
 
y=sim(h,p)  %Onpoc сети

в матлабе это организовать проще, поскольку там готовые функции, так что можно обращаться к HELPy и тамже есть готовый пример.

@ADimka · 27.02.2015, 19:32

Возможно, есть на этом форуме тот, кто может разобраться.
То что для решения задач кластеризации очень эффективно применять нейронные сети - несомненно. Возник вопрос с сетью Кохонена. Если взять классический пример с цветами ирисов, то тогда количество входов = 4. Из каких соображений устанавливать количество выходов? Понятно что их в этом примере три, то есть по количеству образованных кластеров. Но если считать, что это практическая работа и количество кластеров нам не известно? Выходов должно быть 10, 50, 100? Почему на сайте матворкс (пример работы в этой сети с ирисами) использована карта 8 на 8? И как собственно по этой карте определить действительное количество кластеров? Как читать такие карты?

@ADimka · 27.02.2015, 21:16

Часть ответов нашел здесь. Нужная книга там указана.
И если с первой картинкой еще более-менее можно разобраться, то как понимать вторую?

@sergsh · 28.02.2015, 00:38

Судя по первой картинке это что-то типа 2D частот ?
Чем больше в ячейку попало объектов - тем больше вероятность что там центр кластера ?
Если это так - то для начала нужно задавать большой размер ячейки, чтобы увидеть все максимумы частоты с хорошим разрешением

@VTsaregorodtsev · 02.03.2015, 00:14

Сообщение от ADimka

И если с первой картинкой еще более-менее можно разобраться, то как понимать вторую?

Никак не понимать

Сети (самоорганизующиеся карты) Кохонена не решают задачу кластерного анализа. Человек сам, по раскраске карты, принимает решение.
Да карта и не учится ничего кластеризовать - она при обучении "вкладывает" себя саму (как заданное точечно многообразие малой внутренней размерности) в многомерное "облако" данных.

Сообщение от ADimka

Из каких соображений устанавливать количество выходов? ... Но если считать, что это практическая работа и количество кластеров нам не известно?

Пару-тройку дней назад отвечал на подобный вопрос на другом форуме, но тут такие ссылки - табу

Ну и другой шуточный ответ. Если на такой вопрос не дано ответа в книжке самого Кохонена (переведена на русский несколько лет назад, да и английские варианты в сети валяются) - значит, сам автор считает, что использовать карты для кластерного анализа есть ересь

@sergsh · 02.03.2015, 22:47

Если не трудно , могли бы в двух словах объяснить - почему на Рис 1 одни ячейки больше других ?
С чем связано то, что одни больше а другие меньше ?

@VTsaregorodtsev · 08.03.2015, 23:52

Сообщение от sergsh

почему на Рис 1 одни ячейки больше других ?
С чем связано то, что одни больше а другие меньше ?

В Гугл с запросом "диаграмма Хинтона".

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Access VikBal 11.12.2025 Помогите пожалуйста !! Как объединить 2 одинаковые БД Access с разными данными.	Новый ноутбук volvo 07.12.2025 Всем привет. По скидке в "черную пятницу" взял себе новый ноутбук Lenovo ThinkBook 16 G7 на Амазоне: Ryzen 5 7533HS 64 Gb DDR5 1Tb NVMe 16" Full HD Display Win11 Pro	Музыка, написанная Искусственным Интеллектом volvo 04.12.2025 Всем привет. Некоторое время назад меня заинтересовало, что уже умеет ИИ в плане написания музыки для песен, и, собственно, исполнения этих самых песен. Стихов у нас много, уже вышли 4 книги, еще 3. . .	От async/await к виртуальным потокам в Python IndentationError 23.11.2025 Армин Ронахер поставил под сомнение async/ await. Создатель Flask заявляет: цветные функции - провал, виртуальные потоки - решение. Не threading-динозавры, а новое поколение лёгких потоков. Откат?. . .	Поиск "дружественных имён" СОМ портов Argus19 22.11.2025 Поиск "дружественных имён" СОМ портов На странице: https:/ / norseev. ru/ 2018/ 01/ 04/ comportlist_windows/ нашёл схожую тему. Там приведён код на С++, который показывает только имена СОМ портов, типа,. . .
Сколько Государство потратило денег на меня, обеспечивая инсулином. Programma_Boinc 20.11.2025 Сколько Государство потратило денег на меня, обеспечивая инсулином. Вот решила сделать интересный приблизительный подсчет, сколько государство потратило на меня денег на покупку инсулинов. . . .	Ломающие изменения в C#.NStar Alpha Etyuhibosecyu 20.11.2025 Уже можно не только тестировать, но и пользоваться C#. NStar - писать оконные приложения, содержащие надписи, кнопки, текстовые поля и даже изображения, например, моя игра "Три в ряд" написана на этом. . .	Мысли в слух kumehtar 18.11.2025 Кстати, совсем недавно имел разговор на тему медитаций с людьми. И обнаружил, что они вообще не понимают что такое медитация и зачем она нужна. Самые базовые вещи. Для них это - когда просто люди. . .	Создание Single Page Application на фреймах krapotkin 16.11.2025 Статья исключительно для начинающих. Подходы оригинальностью не блещут. В век Веб все очень привыкли к дизайну Single-Page-Application . Быстренько разберем подход "на фреймах". Мы делаем одну. . .	Фото: Daniel Greenwood kumehtar 13.11.2025

@Lisenok90 1 / 1 / 0 Регистрация: 03.02.2011 Сообщений: 30

	Кластеризация сетями Кохонена 08.02.2012, 19:21. Показов 14093. Ответов 10 Метки нет (Все метки) Здравствуйте. Я незнаю правильно ли определилась с темой,но надеюсь мне помогут в любом случае. Кто нибудь работал с сетями Кохонена или кластеризацией? я просто не пойму как получить функцию активации. Везде написано что эта функция передаточная. Короче у меня есть обученая сеть с которой получены весовые коэффициенты. Сеть обучена в матлабе, так что использованы готовые функции. Так в Матлабе есть еще такая функция sim, в которую подается сеть и новая точка, а выходит номер кластера к которому эта точка относится. Как эта функция определяет функцию активации для моих нейронов? и можно ли эту ф-ю активации вытащить? 0

@VTsaregorodtsev 2619 / 1630 / 266 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 4,324
	11.02.2012, 22:13
	Сообщение было отмечено как решение Решение У Кохонена нет функции активации нейрона. sim просто должен определять нейрон, наиболее близкий к входному вектору данных сети. Скорее всего, будет евклидово расстояние между входным вектором и вектором весов нейрона. Если нормировка обучающих данных делалась так, что каждый вектор приводился к единичной длине, то вместо евклидова расстояния можно взять корреляцию между вектором входов и вектором весов нейрона. В общем, у кого из нейронов евкл.расстояние будет меньше или корреляция больше - тот и выдаётся как сработавший нейрон сети. В общем, в данном случае всё аналогично классическому методу кластеризации через динамические ядра. "Функция активации" в карте Кохонена возникает только при её обучении - она задаёт, какие соседние нейроны надо корректировать вместе с текущим победившим, и с какой скоростью будут эти соседние нейроны корректироваться. Хотя, конечно, чёрт его знает - что там сделали в Матлабе 3

@Lisenok90 1 / 1 / 0 Регистрация: 03.02.2011 Сообщений: 30
	12.02.2012, 16:57 [ТС]
	Спасибо большое! помогло! нашла евклидово расстояние и работает! моя дипломка сдвинулась с места, наконец-то! 0

@Artem88 1 / 1 / 0 Регистрация: 13.06.2014 Сообщений: 20
	10.05.2012, 11:08
	Lisenok90, а можете помочь по созданию сетей Кохонена. Хотелось бы увидеть, как вы реализовали это в Матлабе, а то я только начинаю с ними работать. Спасибо 0

@ADimka 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.04.2013 Сообщений: 15
	27.02.2015, 19:32
	Возможно, есть на этом форуме тот, кто может разобраться. То что для решения задач кластеризации очень эффективно применять нейронные сети - несомненно. Возник вопрос с сетью Кохонена. Если взять классический пример с цветами ирисов, то тогда количество входов = 4. Из каких соображений устанавливать количество выходов? Понятно что их в этом примере три, то есть по количеству образованных кластеров. Но если считать, что это практическая работа и количество кластеров нам не известно? Выходов должно быть 10, 50, 100? Почему на сайте матворкс (пример работы в этой сети с ирисами) использована карта 8 на 8? И как собственно по этой карте определить действительное количество кластеров? Как читать такие карты? 0

@ADimka 0 / 0 / 0 Регистрация: 14.04.2013 Сообщений: 15
	27.02.2015, 21:16
	Часть ответов нашел здесь. Нужная книга там указана. И если с первой картинкой еще более-менее можно разобраться, то как понимать вторую? Миниатюры 0

@sergsh 319 / 258 / 30 Регистрация: 30.03.2013 Сообщений: 755
	28.02.2015, 00:38
	Судя по первой картинке это что-то типа 2D частот ? Чем больше в ячейку попало объектов - тем больше вероятность что там центр кластера ? Если это так - то для начала нужно задавать большой размер ячейки, чтобы увидеть все максимумы частоты с хорошим разрешением 0

@sergsh 319 / 258 / 30 Регистрация: 30.03.2013 Сообщений: 755
	02.03.2015, 22:47
	Если не трудно , могли бы в двух словах объяснить - почему на Рис 1 одни ячейки больше других ? С чем связано то, что одни больше а другие меньше ? 0

Кластеризация сетями Кохонена

Решение