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在stackoverflow中只有一个与此相关的问题,它更多的是关于哪一个更好。我只是不明白其中的差别。我的意思是它们都与向量一起工作,这些向量随机分配给簇,它们都与不同簇的质心一起工作,以确定获胜的输出节点。我的意思是,究竟在哪里存在差异?SOM(Self Organizing Maps)和K-Means之间的区别是什么?
在stackoverflow中只有一个与此相关的问题,它更多的是关于哪一个更好。我只是不明白其中的差别。我的意思是它们都与向量一起工作,这些向量随机分配给簇,它们都与不同簇的质心一起工作,以确定获胜的输出节点。我的意思是,究竟在哪里存在差异?SOM(Self Organizing Maps)和K-Means之间的区别是什么?
在K-means中节点(质心)是相互独立的。获胜节点有机会适应每个自我,只有这一点。在SOM中,节点(质心)被放置在一个网格上,因此每个节点都被认为具有一些邻居,它们与它们在网格上的位置重新相邻。因此,胜利节点不仅适应自己,而且也会为其邻居带来改变。 K-Means可以被认为是SOM的特例,当修改质心向量时不考虑邻居。对于更多,你仍然可以谷歌....
完美,这正是我不知道。我只是无法找到它在谷歌上看。 –