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som
- 自组织映射的基本代码，可用于分类，聚类，异常检测等-This self-organizing map is basic code,which can ba used for classification,clustering,anomaly detaction,etc.
som_visualization_r
- som算法实现聚类，并将结果进行可视化展现(Visualization of SOM algorithm)
程序
- SOM-SVM模型是利用SOM的聚类特点，将含有相同特征的输入样本聚集在一起，并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后，将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集，验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明，SOM-SVM模型在低信噪比下，频谱检测率接近100%，检测错误率也得到了很好的改善。(The SOM-SVM model is based on clustering characteristics
SOMPY-master
- som自组织神经网络聚类算法的python实现(Implementation of SOM clustering algorithm based on Python)
SOM
- 自组织竞争神经网络，可以对数据进行无监督学习聚类，本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络(The self-organized competitive neural network can carry out unsupervised learning clustering of data, which is essentially a neural network with only the input layer hidden layer.)