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somjulei
- 两个som聚类算法，可以用于图象处理，数据挖掘，运行感觉不错，推荐！值得收藏！-two som clustering algorithm can be used in image processing, data mining, running good feeling recommended! Worth collecting!
k-meanssom
- k-means som 层次聚类 算法比较-k-means clustering algorithm level som comparison
dsa
- 基于SOM算法实现的文本聚类，有详细的剖析与例证，希望大家喜欢
Image_SOM_Cluster.rar
- 基于VC++的som图像聚类分割算法的实现
som聚类算法
- 设计训练一个自组织竞争的人工神经网络（SOM网络）,该网络能识别26个大写英文字母。此网络经过训练后，当给出一个表示字母的输入时，网络能够正确的在输出端指出该字母。
Som_clustering
- 基于VC++的Som聚类算法程序。SOM是一种通过自组织竞争学习网络实现数据的分类和降维可视化神经网络模型。内附算法的原理说明以及详细的程序调用说明及运算结果。是初学者的很好的入门材料-Based on VC++ program of Som clustering algorithm. SOM is a competitive learning through self-organizing network for data classification and dimensionality r
SOM_Cluster
- VC++实现的自组织映射SOM方法图像分类聚类算法源代码-Free Source Code for Kohonen s Self Organizing Maps in C++ with Application in Computer Vision Area
VCPPSOM
- VC++实现的自组织映射SOM方法图像分类聚类算法源代码-Self-organizing map SOM method of image classification clustering algorithm source code in VC++
all-of-Cluster
- 大多数经典聚类分析算法的matlab实现，包括K均值、模糊聚类（FCM）、SOM、Kohonen、EM、DBSCAN、等！-ON划词翻译ON实时翻译 Most of the classical clustering algorithm matlab implementation, including K means, fuzzy clustering (FCM), SOM, Kohonen, EM, DBSCAN, etc.!
BP-and-SOM
- BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 通过对信息的提取以及
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)
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
- SOM聚类算法,人工神经网络 matlab 源程序代码(SOM clusters matlab)
som算法
- 机器学习中的som算法，用来聚类分析的，代码中 :param X: 形状是N*D， 输入样本有N个,每个D维 :param output: (n,m)一个元组，为输出层的形状是一个n*m的二维矩阵 :param iteration:迭代次数 :param batch_size:每次迭代时的样本数量 初始化一个权值矩阵，形状为D*(n*m)，即有n*m权值向量，每个D维