R语言数据挖掘实战系列（5）——挖掘建模一、分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。1.实现过程（1）分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应..
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2017-07-23 22:32:09
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竞争学习是自组织网络中最常采用的一种学习策略。
一、基本概念
先说明几个重要的概念。
1. 模式、分类、聚类与相似性
在神经网络应用中，输入样本、输入模式和输入模式样本这样的术语基本上是等同的概念。在涉及识别、分类问题时，常用到输入模式的概念。模式是对某些感兴趣的客体的定量描述或结构描述，模式类是具有某些共同特征的模式的集合。分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别的输入模式分配...
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2015-08-14 19:10:36
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聚类是非监督学习的一种形式，它将一个观测集（即数据点）划分到自然组或模式聚类。聚类的途径是测量分配给每个聚类的观测对之间的相似性以最小化一个指定的代价函数。
K-均值（K-means）简单易实现，同时具有良好的性能。
聚类重新定义：
给定N个观测值得集合，通过以下方式寻找编码器C：将这些观测值分配给K个聚类，使得在每个聚类中，给定的观测值与聚类均值的不相似性的平均度量最小。...
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2015-05-25 22:32:31
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