som

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    본문 부분 간의 각도에 따라 일부 이미지를 클러스터링하려고합니다. 각 이미지로부터 추출 특징은 : angle1 : torso - torso angle2 : torso - upper left arm .. angle10: torso - lower right foot 따라서 입력 데이터 사이즈 1057x10의 행렬, 여기서 화상의 수 1,057 스탠드와

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    누구나 SOM에 관한 좋은 자습서를 추천 해 줄 수 있습니까? 내가 봤어,하지만 난 그들에게 매우 만족스럽지 않아. 감사합니다, 적절한 당신이 특히 찾고있는 무엇을 당신이 사용하는 어떤 언어

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    자신과 내 친구는 python으로 추천 엔진 프로젝트를 수행하기로 마음 먹었습니다. 처음에는 SVM을 사용하여 프로젝트를 수행하기로 결정했지만 곧 감독 학습으로는 어려움을 겪었습니다. 지도를 구성하고 가능하면 협업 필터링을 사용하여 가능한 조합을 구성 할 수 있습니다. 누구나 자체 구성 맵에 대한 좋은 참조를 제안 할 수 있습니다. 또한 협업 필터링을 사용

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    Kohonen 네트워크의 원래 구현과 함께 SOM 도구 상자가 있습니다. 난 퍼지 코호 넨 네트워크 implmentation 찾고 있습니다. 누구든지 그것을 가지고 있거나 그것을 얻을 수있는 곳을 알고 있습니까? 다양한 언어로 코호 넨 구현을 포함

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    SOM (Self Organizing Map) 구현을 위해 노력하고 있으며 some_read_data 함수를 사용하여 읽으려고하는 마이크로 어레이 데이터 세트가 있는데 오류가 계속 발생합니다. 내가 the original file입니다 편집없이 데이터를 읽을 때, ??? Error using ==> somtoolbox\som_read_data.m Only

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    로 입력을 정규화하는 것은의 코호 넨 신경망에 입력 그것은이다 -1 1 사이의 값이어야합니다 범위를 미리 알고있는 입력을 정규화 할 수 있습니다. 범위가 0에서 255 사이의 값으로 알려진 RGB (125, 125, 125) 예 : 255로 나눕니다. (125/255) = 0.5 >> (0.5,0.5,0.5) 2. 2를 곱하여 1을 뺀다. ((0.5 * 2

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    :) 내 논문 제안을 변호하는 동안 내 교수 중 한 명이 왜 SOM에서 반복 횟수를 지정해야합니까? 그는 우리가 훈련을 중단 할 수있는 수렴 기준이 있어야한다고 말했다. 그러나 대상 벡터가 없으므로 비용을 최소화 할 수 없다는 것을 알고 있습니다. 제 질문은 첫째, 왜 MAX_ITERATIONS가 필요하며 둘째, 우리가 선택한 반복 횟수가 최적의지도를 제공

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    Matlab에서 SOM Toolbox을 사용하여 iris.data의 클러스터링을 수행했다고 가정합니다. 클러스터링 후, 입력 벡터가 있고이 입력이 속한 클러스터를보고 싶습니다. 입력 된 패턴을 숙련 된 SOM 맵에 매핑하는 방법에 대한 팁.

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    데이터가 포함 된 텍스트 파일이 있습니다. 내 텍스트 파일 : young, myopic, no, reduced, no young, myopic, no, normal, soft young, myopic, yes, reduced, no young, myopic, yes, normal, hard young, hyperopia, no, reduced, no

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    2000 개의 행과 60 개의 열을 가진 Excel의 입력 데이터가 있습니다. 이 데이터를 MATLAB으로 읽으 려하지만 행과 열을 상호 교환하여 행렬이 60 행과 2000 열이되도록해야합니다. Excel에서 2000 열을 보유 할 수없는 256 열만 있기 때문에 어떻게 MATLAB에서이 작업을 수행 할 수 있습니까?