АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты Кохонена

Читайте также:
  1. III. Решение логических задач с помощью рассуждений
  2. Автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста. Повышение эффективности деятельности специалистов с помощью АРМов
  3. Анализ и синтез систем управления с помощью математических теорий
  4. АНАЛИЗ КЛИМАТИЧЕСКОЙ КАРТЫ И КАРТЫ ПРИРОДНЫХ ЗОН
  5. АРГОНАВТЫ ОБРАЩАЮТСЯ ЗА ПОМОЩЬЮ К МЕДЕЕ
  6. Большой помощью украинскому народу была продажа хлеба через пограничные города, т.к. 1648 год на Украине был неурожайным.
  7. В будущее с помощью чисел
  8. Власть примера. Влияние с помощью харизмы
  9. Вытяжка с помощью полиуретана
  10. График расхода тепла во всех случаях не изменяется и строится с помощью зависимостей (4)-(6).
  11. Декарбонизация с помощью гашеной извести
  12. Задания для текстовых эффектов с помощью WordArt

Самоорганизующаяся карта Кохонена является разновидностью нейронной сети. Она применяется, когда необходимо решить задачу кластеризации, т.е. распределить данные по нескольким кластерам. Алгоритм определяет расположение кластеров в многомерном пространстве факторов. Исходные данные будут относиться к какому-либо кластеру в зависимости от расстояния до него. Многомерное пространство трудно для представления в графическом виде. Механизм же построения карты Кохонена позволяет отобразить многомерное пространство в двумерном, которое более удобно и для визуализации и для интерпретации результатов аналитиком.

Рассмотрим механизм кластеризации путем построения самоорганизующейся карты, основываясь на тех же исходных данных о регионах.

Запустите Мастер обработки и выберите метод обработки «Карта Кохонена». Все поля кроме Региона (информационное поле) сделать входными.

На 3 шаге Мастера необходимо настроить способ разделения исходного множества данных на тестовое и обучающее, а также количество примеров в том и другом множестве. Укажите, что данные обоих множеств берутся случайным образом.

Следующий шаг предлагает настроить параметры карты. Значения по умолчанию вполне подходят. На 5 шаге Мастера также оставим параметры по умолчанию.

На 6 шаге настраиваются остальные параметры обучения. Укажем фиксированное количество кластеров – 4.

На 7 шаге предлагается запустить сам процесс обучения. Во время обучения можно посмотреть количество распознанных примеров и текущие значения ошибок. Нажмите кнопку «Пуск» и дождитесь завершения процесса обработки.

После этого требуется в списке визуализаторов выбрать появившуюся теперь Карту Кохонена для просмотра результатов кластеризации и Профили кластеров.

Далее в Мастере настройки отображения карты Кохонена указать все входные столбцы.

В итоге получаем Карту Кохонена (рис. 8.7), позволившую представить многомерное (четырехмерное) пространство входных факторов в двумерном виде, который удобнее анализировать.

Рис. 8.7

Как и в случае кластеризации методом k-means, видно, что изменение численности населения не влияет на разбиение регионов. Наиболее эффективным кластером является кластер 2, объединяющий в себе возрождающиеся регионы с самыми высокими среднедушевыми доходами и относительно низкой смертностью.

Аналогичную информацию предоставляют нам и визуализатор «Профили кластеров».


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)