Свойства, которые можно настроить для алгоритма самоорганизующихся карт HANA.
Самоорганизующаяся карта или самоорганизующаяся карта функций — это вид искусственной нейронной сети, которая без наблюдения оператора обучается создавать низкоразмерное (как правило, двумерное) дискретизированное представление пространства ввода обучающих выборок, называемое картой. Самоорганизующиеся карты отличаются от прочих искусственных нейронных сетей тем, что используют функцию соседних элементов для сохранения топологических свойств пространства ввода.
Благодаря этому самоорганизующиеся карты полезны для визуализации низкоразмерных представлений высокоразмерных данных, наравне с многомерным масштабированием. Эта модель была впервые описана как искусственная нейронная сеть профессором Теуво Кохоненом из Финляндии, поэтому иногда называется картой Кохонена. Аналогично большинству искусственных нейронных сетей самоорганизующиеся карты имеют два режима: обучение и создание карт. В режиме обучения карта создается на основе примеров входных данных. Этот конкурирующий процесс также называется векторным квантованием. При создании карты автоматически классифицируется новый вектор ввода.
Самоорганизующиеся карты имеют много применений: виртуализация, кластеризация web-документов, распознавание речи.
| Свойство | Описание |
|---|---|
| Высота карты | Введите высоту карты. Значение по умолчанию – 5. |
| Ширина карты | Введите ширину карты. Значение по умолчанию – 5. |
| Альфа | Введите значение для темпа обучения. Значение по умолчанию – 0,5. |
| Форма карты | Выберите форму карты. |
| Функции | Выберите столбцы ввода, для которых будет выполняться анализ. |
| Расчет кластеризации | Установите этот параметр для вычисления значений кластеризации. Значение показывает качество кластеризации: 1 — хорошая кластеризация, 0 — плохая. |
| Имя кластера | Введите имя нового столбца, который содержит номера кластеров для указанного набора данных. |
| Отсутствующие значения | Выберите способ обработки отсутствующих значений. Возможные способы:
|
| Тип нормализации | Выберите тип нормализации. Возможные типы:
|
| Генератор случайных чисел | Введите случайное число для использования при вычислении. При вводе -1 алгоритм сам выбирает случайное число для использования при вычислении. Значение по умолчанию – -1. |
| Максимальное число итераций | Введите количество итераций, которое будет использовать алгоритм при поиске кластеров. Значение по умолчанию – 100. |
| Число потоков | Введите число потоков, которые алгоритм будет использовать при выполнении. Значение по умолчанию – 2. |