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kohonennode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
코호넨 노드는 데이터 세트를 고유 그룹으로 군집화하는 데 사용할 수 있는
신경망 유형을 생성합니다. 네트워크가 완전히 숙달되면, 유사 레코드는 출력 맵 가까이 있지만, 다른 레코드는 멀리 떨어져 있을 것 입니다. 모델 너깃에서 각 단위별로 캡처된 관측값을 살펴 강한 단위를 식별할 수 있습니다. 이것은 적당한 군집 수에 대한 감각을 제공할 것 입니다.
예
node = stream.create("kohonen", "My node")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", False)
node.setPropertyValue("model_name", "Symbolic Cluster")
node.setPropertyValue("stop_on", "Time")
node.setPropertyValue("time", 1)
node.setPropertyValue("set_random_seed", True)
node.setPropertyValue("random_seed", 12345)
node.setPropertyValue("optimize", "Speed")
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("width", 3)
node.setPropertyValue("length", 3)
node.setPropertyValue("decay_style", "Exponential")
node.setPropertyValue("phase1_neighborhood", 3)
node.setPropertyValue("phase1_eta", 0.5)
node.setPropertyValue("phase1_cycles", 10)
node.setPropertyValue("phase2_neighborhood", 1)
node.setPropertyValue("phase2_eta", 0.2)
node.setPropertyValue("phase2_cycles", 75)kohonennode 특성 |
값 | 특성 설명 |
|---|---|---|
inputs |
[field1 ... fieldN] | 코호넨 모델은 입력 필드 목록을 사용하지만 목표는 사용하지 않습니다. 빈도 및 가중 필드는 사용되지 않습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오. |
continue |
플래그 | |
show_feedback |
플래그 | |
stop_on |
Default Time |
|
time |
Number | |
optimize |
SpeedMemory |
모델 작성이 속도 또는 메모리에 대해 최적화되어야 하는지 여부를 지정하는 데 사용합니다. |
cluster_label |
플래그 | |
mode |
Simple Expert |
|
width |
Number | |
length |
Number | |
decay_style |
LinearExponential |
|
phase1_neighborhood |
Number | |
phase1_eta |
Number | |
phase1_cycles |
Number | |
phase2_neighborhood |
Number | |
phase2_eta |
Number | |
phase2_cycles |
Number | |
set_random_seed |
부울 | 임의의 시드가 설정되지 않은 경우 네트워크 가중치를 초기화하는 데 사용되는 무작위 값의 시퀀스는 노드가 실행될 때마다 다릅니다. 이로 인해 노드 설정 및 데이터 값이 정확히 같아도 노드가 다른 실행에 다른 모델을 작성할 수 있습니다. 이 옵션을 선택해서 결과적인 모델을 정확히 재생성할 수 있도록 난수 시드를 특정 값으로 설정할 수 있습니다. |
random_seed |
정수 | 시드 |