Кластеризация с помощью нейронных сетей
Контрольная работа - Компьютеры, программирование
Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование
/b>
Newc создание конкурентного слоя.
Net=newc(PR,S,KLR,CLR) функция создания слоя Кохонена.
Аргументы функции:
PR R х 2 матрица минимальных и максимальных значений для R входных элементов,
S число нейронов,
KLR коэффициент обучения Кохонена (по умолчанию 0,01)
CLR Коэффициент справедливости(по умолчанию 0,001)
Опишите сеть Кохонена.
3. Зачем используются самоорганизующиеся карты? Самоорганизующиеся карты (Self Organizing Maps - SOM) это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов.
Нейронные сети денного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче.
4. Опишите отличие сети Кохонена от SOM. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных.
Заключение
В ходе выполнения лабораторной работы я ознакомился с теоретическими сведениями, необходимыми для решения задачи кластеризации с помощью нейронной сети со слоем Кохонена. С использованием встроенных функций пакета нейронных сетей математической среды Matlab была решена задача кластеризации весоростовых показателей. Также было рассмотрено использование самоорганизующей карты на примере двумерных векторов.
Список использованных источников
- О.С. Амосов
- О С. Амосов Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: Учеб. Пособие. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО КнАГТУ, 2004. -104 с.