|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Кластеризация с помощью самоорганизующейся карты КохоненаСамоорганизующаяся 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». Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.) |