Я хочу использовать нейронную сеть NEWSOM для кластеризации. Мой набор данных содержит как числовые, так и категориальные переменные; однако в документации я могу найти только то, как работать с числовыми переменными.
ОТВЕЧАТЬ
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.
В Neural Network Toolbox нет возможности работать с категориальными переменными. Он поддерживается панелью инструментов статистики.
Чтобы обойти эту проблему, вам необходимо представить свои категории в виде числовых значений. В целом есть два подхода:
1. Представьте каждую категорию как целое число. Например, если у вас есть категории «маленький», «средний» и «большой», вы можете сказать «маленький» = 0, «средний» = 1, «большой» = 2. Хотя в целом эта идея должна работать нормально, когда у вас есть только категориальные переменные, вам может потребоваться обратить внимание на масштабирование, когда у вас также есть числовые переменные. Идея состоит в том, что числовое изменение для одного входа сети (например, целые числа, представляющие одну из ваших категориальных переменных) должно иметь примерно такое же значение, как такое же числовое изменение для другого входа (например, одной из ваших числовых переменных). В Neural Network Toolbox есть несколько инструментов, которые помогут вам масштабировать входные данные, см. раздел «Функции обработки» в документации Neural Network Toolbox.
Обычно начинайте с MAPMINMAX, если это не работает, вы можете попробовать MAPSTD или, возможно, PROCESSPCA. Вы можете применить эти функции вручную или применить их автоматически к входу, установив свойство processFcns для входа.
СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ
