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我想知道如何使用 K-Means 对 SOM 神经元进行聚类。
假设我有一个形状为 (1024 x 10) 的原始数据神经元数量为 400 (20 x 20)U 矩阵的形状为 (20 x 20)如何使用 K 均值对神经元进行聚类？
任何使用 K 均值聚类 SOM 神经元的想法都会如此有值(value)吗？
最佳答案
这个想法是每个数据点都将与 SOM 的一个节点相关联。然后，SOM(称为码本)的节点将使用 K-means 进行聚类。最后，数据点通过其对应的bmus的标签间接获得其簇标签。看看这篇论文，它解释了基本的想法:
但还有其他方法，尚未在 SOMPY 中实现:http://rongjunqin.weebly.com/uploads/2/3/2/3/23230064/a_new_algorithm_for_hierarchical_u.pdf
关于tensorflow - SOM 神经元的聚类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59466326/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！