자체 구성지도 공식여보세요,
SOM 기능을 사용하여 데이터의 일부 클러스터를 식별했습니다. 이것은 매우 유용하고 흥미 롭습니다. 그러나 게시하려면 R과 같은 개방형 플랫폼에서 결과를 복제하거나 SOM 용 JMP에서 사용하는 절차 / 공식을 참조해야합니다. 현재 R에 포함 된 SOM을 사용하여 동일한 결과를 얻지 못하므로 SOM의 JMP 적용, 즉 수식, 매개 변수, 계산 순서 등을 알아야합니다.
나는 나의 지역 지원에 연락했고, 나는 그들이 여기에서 묻는 것을 제안했다.
감사,
우리엘.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식위에 언급 된 동일한 문서에는 SOM에 대한 다음 참조가 나열되어 있습니다.
Kohonen, T. (1989). 자기 조직과 연상 메모리. 3rd ed. Vol. 정보에있는 봄버 시리즈의 8. 베를린 : Springer-Verlag.
Kohonen, T. (1990). "자기 조직화지도"IEEE 78 : 1464-1480의 절차.
또한 사용 된 커널은 가우스 커널입니다.
, 어디에 아르 자형 기음 클러스터의 위치입니다. 기음 지도 그리드와 σ (t) 사용자가 지정한 대역폭입니다.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식답장을 보내 주셔서 감사합니다. 어떤 이유로 JMP 버전에는 해당 옵션이 없지만 다른 옵션은 모두 있지만 "클러스터 수식 게시"는 아닙니다. 나는 학업 면허가있는 프로 13.1을 가지고 있습니다.
어쨌든, 그것은 내가 의미했던 것이 아닙니다. 결과를 얻은 후에 * 제안 *하는 옵션이 발생합니다. 결과를 공유 할 수 있습니다. 우리가 필요한 것은 결과가 어떻게 생성되는지를 이해하는 것입니다. 프로그램이 원시 데이터에서 클러스터링 결과로 이동하는 데 사용하는 알고리즘 및 / 또는 수식이 있습니다. 그것이 우리가 필요로하는 것입니다. 이것은 K-means를 가진 SOM의 구현 일뿐입니다. 프로세스의 (매우 일반적인) 설명이 언급되었지만 실제 구현이 필요합니다. 공식은 무엇이며, 취해지는 단계는 무엇입니까? 현재는 블랙 박스와 비슷합니다. 데이터를 제공하고, 매개 변수를 선택하고, 결과를 얻습니다. 주어진 일반적인 설명 이외에 프로그램이 무엇을하고 있는지 정확히 알지 못합니다. 게시하려면 실제 수학을 문서화하거나 참조 할 수 있어야합니다.
감사,
우리엘.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식안녕,
우리는 R 코드 생성을 지원하지 않지만 결과를 공개 할 수있는 개방형 플랫폼으로 기대되는 Python 코드 생성을 지원합니다.
클러스터를 생성 한 후 Formula Depot에 결과를 게시하고 "Generate Python code"옵션을 선택하십시오.
단계를 설명하는 몇 가지 스크린 샷을 첨부했습니다.
행운을 빌어 요 궁금한 점이 있으면 알려주세요!
제목 : Re : Self Organizing Map 공식귀하의 제안에 감사드립니다. 그러나 다시 한번, 설명뿐 아니라 수행중인 프로세스의 실제 수식, 알고리즘 또는 스크립트가 필요합니다. 다른 구현이 있으며 악마가 세부 사항에 있습니다 ...
감사,
우리엘
제목 : Re : Self Organizing Map 공식 https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/en/support/jmp12/Multivariate-Methods.pdf 70 쪽은 꽤 자세하게 보인다.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식이제 질문에 대한 답변을 얻기 위해 support@jmp.com으로 이동하는 것이 좋습니다.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식고마워,하지만 이미 그랬어. 거기에는 일반적인 옹벽과 개념이 있습니다. 수학이나 통계를 할 수있는 구체적인 것은 없습니다.
우리엘.
제목 : Re : Self Organizing Map 공식좋은 시작은 Multivariate Methods 가이드의 SOM 알고리즘에 대한 문서를 읽는 것입니다.
도움말 ==> 서적 ==> 다 변수 메소드
