GitHub - sevamoo/SOMPY: A Python Library for Self Organizing Map (SOM)
A Python Library for Self Organizing Map (SOM) As much as possible, the structure of SOM is similar to somtoolbox in Matlab. It has the following functionalities: Only Batch training, which is faster than online training. It has parallel processing option similar to sklearn format and it speeds up the training procedure, but it depends on the data size and mainly the size of the SOM grid.I couldn'
Bayesian Self-Organizing Map Simulation using Java Applet (Japanese)
ベイジアン自己組織化写像シミュレーション（Ver. 1.3） (To English version) 用語解説 ベイジアン自己組織化写像(BSOM)は, 確率モデルに基づいて データの分布を推定する方法の一つで、その推定アルゴリズムはある種のニューラルネットの 学習アルゴリズムとみなす事も出来ます。 下の図の黒い点は人工的に生成されたデータ点を表します。 青い丸とそれを結ぶ青い線は, それぞれBSOMモデルのパラメータである中心点と トポロジーを表します。 この中心点は最初はランダムに配置されています。 トポロジーの役割は、それに沿ってパラメータが緩やかに変化すると言う制約を与えることによって 推定を安定させる事にあります。 ベイズ統計ではそのような制約はパラメータの事前確率として表現されます。 このアプレットはBSOMモデルの最大事後確率推定(MAP推定)を EMアルゴリズムで実行する
Self-organizing map - Wikipedia
A self-organizing map (SOM) or self-organizing feature map (SOFM) is an unsupervised machine learning technique used to produce a low-dimensional (typically two-dimensional) representation of a higher-dimensional data set while preserving the topological structure of the data. For example, a data set with variables measured in observations could be represented as clusters of observations with simi
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