LVQ

[ML]聚类之学习向量量化LVQ

LVQ，LearningVectorQuantization，学习向量量化LVQ需要数据样本带有类别标记，学习过程中需要利用这些监督信息来辅助聚类。
小蓝人·2022-08-21 07:08

（笔记）学习向量量化

学习向量量化算法LVQ是一类用于模式分类的有监督学习算法，是一种结构简单、功能强大的有监督式神经网络聚类算法。
我心如凪·2022-08-21 07:37

机器学习11—原型聚类之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LVQ）前言一、学习向量量化（LVQ）简单实现二分类二、、学习向量量化（LVQ）实现三分类总结前言周志华的《机器学习》介绍学习向量量化（LVQ）中可以知道，LVQ也是基于原型的聚类算法，与
存在～～·2022-08-21 07:57

机器学习算法----聚类 (K-Means、LVQ、GMM、DBSCAN、AGNES) (学习笔记)

文章目录聚类简介聚类和分类的区别基础概念外部指标内部指标距离度量和非距离度量距离度量方法有序属性和无序属性原型聚类k均值算法(K-means)学习向量化（LVQ）高斯混合聚类（GMM）密度聚类(DBSCAN
深度不学习！！·2022-08-13 16:24

《MATLAB 神经网络43个案例分析》：第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别

《MATLAB神经网络43个案例分析》：第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别1.前言2.MATLAB仿真示例一3.MATLAB仿真示例二4.MATLAB仿真示例三5.小结1.前言《MATLAB神经网络
mozun2020·2022-06-22 07:36

《MATLAB 神经网络43个案例分析》：第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

《MATLAB神经网络43个案例分析》：第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断1.前言2.MATLAB仿真示例3.小结1.前言《MATLAB神经网络43个案例分析》是MATLAB技术论坛（www.matlabsky.com
mozun2020·2022-06-22 07:36

机器学习-聚类分析汇总

聚类分析常见方法：原型聚类(主要K-Means聚类)；层次聚类；密度聚类1.原型聚类（K-Means聚类、学习向量量化LVQ、高斯混合聚类GMM）2.层次聚类（AGNES）3.密度聚类（DBSCAN）K-Means
喝豆汁儿去呗·2022-02-15 06:45

机器学习 西瓜书 Day11 聚类（下）

9.4.2学习向量量化（LVQ）也是试图找到一组原型
皇家马德里主教练齐达内·2021-06-27 22:13

聚类：原型聚类、层次聚类、密度聚类

k均值算法：在一定程度上描述了样本围绕簇均值的紧密程度学习向量量化（LVQ）：LVQ假设样本带有类别标记，学习过程通过利用样本的这些监督信息辅助聚类。
callme周小伦·2021-06-06 01:43

神经网络算法详解 03：竞争神经网络（SONN、SOFM、LVQ、CPN、ART）

本文介绍了与竞争神经网络的相关知识，包括自组织神经网络（SONN）、自组织特征映射网络（SOFM）、学习向量量化神经网络（LVQ）、对偶传播神经网络（CPN）、自适应共振理论网络（ART）。
datamonday·2020-08-25 01:23

机器学习算法与Python实践(6) - 学习矢量量化(LVQ)

学习矢量量化(LVQ)学习矢量量化，又称学习向量量化，属于聚类算法。LVQ网络是一种有监督学习的自组织竞争网络，他与SOM的主要区别在于LVQ是“有监督”的。
pandsu·2020-08-20 06:17

学习矢量量化（LVQ）

一自组织竞争神经网络net=newc([01;01],2)1.网络结构单层神经元网络输入节点与输出节点之间全互联竞争是神经元之间的竞争；当神经元赢时，该神经元输出为1，否则为0。2.训练过程权值调整――Kohonen学习规则：dw=learnk(w,p,[],[],a,[],[],[],[],[],lp,[]);只对获胜的神经元权值进行调整，使得网络的权值趋向于输入向量。结果，获胜的神经元对将来再
hjhomw·2020-08-20 05:22

LVQ神经网络之人脸朝向识别详细解析

一、人脸识别介绍人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取出来
zqhwando·2020-08-14 22:42

Tiny4412裸机开发过程（三） ------ 安装交叉编译器和编译烧写uboot

链接：https://pan.baidu.com/s/1MEh919p5HUZYeM6JkEx0ow密码：lvq3如果你做好上一节的准备工作，那么你就可以直接用cuteftp
可以吃的鱼·2020-08-05 13:15

LVQ学习向量量化神经网络

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/本文为转载文章，在转载过程中，我补充了LVQ1、LVQ2算法的具体步骤在竞争网络结构的基础上
Lee_Shuai·2020-08-03 13:07

SOM神经网络、LVQ神经网络、CPN神经网络与Python实现

竞争型学习神经网络简述最近对神经网络比较感兴趣，因此花了两三天时间对整个领域进行了简单的调研，梳理和学习。其中深度学习，尤其以我们熟悉的如今大火的深度网络模型,如CNN,RNN,GAN和AE及它们的子类等；是在本世纪初，硬件性能达到了一个新的高度后才能有如此巨大的发展的。事实上在21世纪之前，各种各样的神经网络模型已经被发明并应用。那时候由于硬件性能的限制，以及由通信网络不发达导致的数据量匮乏，并
Hαlcyon·2020-07-13 12:21

linux下安装pycharm（附激活方式）

安装pycharm首先要有一个pycharm安装包，下方链接链接：https://pan.baidu.com/s/1yur-fUUdqmA_R-HEIx-wVA密码：lvq8解压缩安装包解压到某一个常用的软件目录中我是在
Vevina888·2020-07-11 19:02

周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第九章聚类

周志华《机器学习》同步学习笔记——第九章聚类9.1聚类任务9.2性能度量外部指标内部指标9.3距离计算9.4原型聚类9.4.1k均值算法9.4.2学习向量量化（LVQ）9.4.3高斯混合聚类9.5密度聚类
克小洛·2020-07-08 11:36

秋招材料整理——聚类

目录一、性能度量二、原型聚类：1.k-means：通过最小化均方差，将数据集分成k个“簇”2.学习向量量化(LVQ)：假设数据样本带有类别标记3.高斯混合聚类：用概率模型表达聚类原型，簇划分由原型对应的后验概率确定三
笨小孩k·2020-07-06 19:08

neurolab-0.3.5版本newlvq()创建LVQ时，出现“TypeError: slice indices must be integers or None or have ”的解决方法

在学习neurolab，创建LVQ神经网络时，出现了“TypeError:sliceindicesmustbeintegersorNoneorhave”问题，第一反应就是复制错误提示在网上找找有没有这个问题的解决方法
qq_35991059·2020-07-05 05:11

LVQ实现MNIST识别简例

LVQ（LearningVectorQuantization）是三层网络，f:Rn→{0,1}Cf:\R^n\rightarrow\{0,1\}^Cf:Rn→{0,1}C，分两层映射：f=g∘hf=g\
HackerTom·2020-07-01 09:55

原型聚类（三）高斯混合聚类和python实现

与k-means、LVQ用原型向量来刻画聚类结构不同，高斯混合(MixtureofGaussian)聚类采用概率模型来表达聚类原型。
无聊的六婆·2020-06-30 12:42

MATLAB神经网络43个案例分析

该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elm
AI玩转智能·2020-06-29 23:57

周志华《Machine Learning》学习笔记（12）--降维与度量学习

上篇主要介绍了几种常用的聚类算法，首先从距离度量与性能评估出发，列举了常见的距离计算公式与聚类评价指标，接着分别讨论了K-Means、LVQ、高斯混合聚类、密度聚类以及层次聚类算法。
努力进行光合作用·2020-06-27 02:33

聚类（Clustering）

有基于原型的三种聚类算法：k-Means/LVQ/混合高斯。密度聚类。层次聚类。其中除了混合高斯聚类的推导比较复杂之外，其他聚类算法的思想都很直接，很好理解。
MikeShine·2020-02-17 19:25

简单聚类算法

一些聚类算法Birch层次聚类，KMeans原形算法，AGNES层次算法，DBSCAN密度算法，LVQ原形算法简单做一个个人想法记录，其实聚类算法来说大体上的思路都非常简单，无非是找点或者区域，计算它们之间的距离
AresAnt·2019-11-03 13:09

人工神经网络算法知识点总结

人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用，尤为突出是是以下4种算法：ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络，下面就具体介绍一下这这四种算法：1．自适应谐振理论（ART
·2019-09-23 08:41

【机器学习】十一、学习向量量化算法原理

一、学习向量量化简介前面的文章中，介绍过k-means和层次聚类这两种聚类方法，今天介绍一种新的聚类算法，即学习向量量化(LearningVectorQuantization)，简称LVQ。
Asher117·2019-07-19 15:27

（西瓜书）第9章 聚类

距离计算p=2，欧氏距离；p=1，曼哈顿距离C.原型聚类1.k均值算法（k-means）（1）主要思想：欧氏距离越小则簇内样本相似度越高（2）尚未用python实现T_T（3）算法流程：2.学习向量量化（LVQ
bobomain123·2019-06-06 10:34

三年和七年67/100

三年今天下午听了隔壁LvQ老师组博士生的答辩，是一个三年制的博士生，工作量让我眼前一亮！内容非常详细丰富，虽然整体感觉有些庞杂，但是这些设计之间都有逻辑可循，并且能够沿着某条线展开去。
薛瓦勒·2019-05-23 00:58

三年和七年67/100

三年今天下午听了隔壁LvQ老师组博士生的答辩，是一个三年制的博士生，工作量让我眼前一亮！内容非常详细丰富，虽然整体感觉有些庞杂，但是这些设计之间都有逻辑可循，并且能够沿着某条线展开去。
薛瓦勒·2019-05-23 00:58

过滤器的使用

0、代码链接链接：https://pan.baidu.com/s/1Mf9xM64HF-bL7ASb6M6lVQ提取码：kkcl1、实现效果1）不使用过滤器：2）使用过滤器：2、实现思路1.创建过滤器2
张叉叉儿·2019-04-05 17:00

LVQ模型Python实现

https://github.com/Sean16SYSU/MachineLearningImplement简述LVQ模型是聚类的经典模型，跟Kmeans有点像。
肥宅_Sean·2019-03-23 16:22

LVQ 学习向量量化 聚类 python 实现 以及 一些 思考

思路就不多说了。。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefLVQ(X,y,n_clusters,learning_rate=0.1):#随机选择n_clusters个样本作为p向量idx=np.random.choice(X.shape[0],n_clusters)p=X[idx,:]#获取p的标签py=y[idx
csdn_inside·2018-12-25 21:44

原型聚类之学习向量量化及Python实现

学习向量量化(LearningVectorQuantization)学习向量量化(LearningVectorQuantization,简称LVQ)属于原型聚类，即试图找到一组原型向量来聚类，每个原型向量代表一个簇
汪先森-Young·2018-03-08 10:19

学习矢量量化-LVQ

简单介绍学习矢量量化（LearningVectorQuantization，简称LVQ），与1988年提出的一种用于模式分类的有监督学习算法，是一种结构简单、功能强大的有监督式神经网络分类算法。
一叶_障目·2017-12-22 17:18

LVQ，Learning Vector Quantization，学习向量量化

LVQ，LearningVectorQuantization，学习向量量化LVQ需要数据样本带有类别标记，学习过程中需要利用这些监督信息来辅助聚类。
goodshot·2017-09-29 22:03

【机器学习－西瓜书】九、K-means;聚类算法划分

常见的原型聚类算法有：K-means；LVQ（learn
TensorSense·2017-09-07 10:55

学习向量量化神经网络

在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learningvectorquantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点
Zhang_P_Y·2015-08-15 13:53

学习向量量化神经网络

在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learningvectorquantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点
LG1259156776·2015-08-15 13:00

LVQ神经网络的分类

%%清空环境变量 clearall clc warningoff %%导入数据 loaddata.mat a=randperm(569); Train=data(a(1:500),:); Test=data(a(501:end),:); %训练数据 P_train=Train(:,3:end)'; Tc_train=Train(:,2)'; T_train=ind2vec(Tc_train); %
qq_18343569·2015-08-01 21:00

浅析Android4.0 Animator框架

url=UZ_M3ky9myVH8lvq-AUtuWPDzFEZLpB2oRtupx40_y-xfEQLrOPpP_GeKZCqaGT0NsRKHNn6I1o4pXU0FI9zJRGLpw40mB9YKK67lO4q2Ie
nnmmbb·2013-11-18 20:00

Matlab LVQ1学习算法

LearningVectorQuantizationNetworksArchitectureTheLVQnetworkarchitectureisshownbelow.AnLVQnetworkhasafirstcompetitivelayerandasecondlinearlayer.Thecompetitivelayerlearnstoclassifyinputvectorsinmuchthes
alaclp·2012-05-04 20:00

推荐： 学习向量量化程序包

下载：http://www.cis.hut.fi/research/lvq_pak/来源：http://www.cis.hut.fi/research/
alaclp·2012-04-23 18:00

LVQ学习矢量量化

LVQ原理不再赘述，其本质可以看成是最近邻分类，所谓竞争性神经网络，即把欧氏距离最小的神经元当做胜出神经元，针对正确分类和不正确分类情况进行调整权值。后来又发展了LVQ2，LVQ
cxf7394373·2011-05-06 17:00

LVQ学习矢量量化

LVQ原理不再赘述，其本质可以看成是最近邻分类，所谓竞争性神经网络，即把欧氏距离最小的神经元当做胜出神经元，针对正确分类和不正确分类情况进行调整权值。后来又发展了
cxf7394373·2011-05-06 17:00

神经网络 习题(推广的LVQ).

习题(推广的LVQ). 设竞争网络的底层为输入源节点，竞争层的神经元y和底层源节点j的连接权值为wyj。
sabolasi·2009-06-06 01:00

神经网络 习题(推广的LVQ).

习题(推广的LVQ). 设竞争网络的底层为输入源节点，竞争层的神经元y和底层源节点j的连接权值为wyj。
isiqi·2009-06-06 01:00

神经网络 习题(推广的LVQ).

习题(推广的LVQ). 设竞争网络的底层为输入源节点，竞争层的神经元y和底层源节点j的连接权值为wyj。
maray·2009-06-06 01:00
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他