Data Mining



     P2716 тут. |     

Выводы


В этой лекции мы подробно рассмотрели такую парадигму нейронных сетей как карты Кохонена. Основное отличие этих сетей от других моделей состоит в наглядности и удобстве использования. Эти сети позволяют упростить многомерную структуру, их можно считать одним из методов проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью. Интенсивность цвета в определенной точке карты определяется данными, которые туда попали: ячейки с минимальными значениями изображаются темно-синим цветом, ячейки с максимальными значениями - красным.

Другое принципиальное отличие карт Кохонена от других моделей нейронных сетей - иной подход к обучению, а именно - неуправляемое или неконтролируемое обучение. Этот тип обучения позволяет данным обучающей выборки содержать значения только входных переменных. Сеть Кохонена учится понимать саму структуру данных и решает задачи кластеризации.




Содержание  Назад