问神经网络2输入和5类分类的学习矢量量化( LVQ )码的建立
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Stack Overflow用户

提问于 2014-07-17 00:11:28

回答 1查看 3.1K关注 0票数 1

我必须像这样在matlab中得到一个示例源代码

P = [-3 -2 -2  0  0  0  0 +2 +2 +3; ...
  0 +1 -1 +2 +1 -1 -2 +1 -1  0];
Tc = [2 2 2 1 1 1 1 2 2 2];
T = ind2vec(Tc);
net = newlvq(minmax(P),4,[.6 .4]);
net = train(net,P,T);
net.IW{1,1}
Y = sim(net,P)
Yc = vec2ind(Y)

正如我们看到的使用两类分类的例子，那么现在我想做一个5类分类，但是仍然使用2输入？如何调用metod网= newlvq (PR，S1，PC，LR，LF)请帮助我完成论文。

matlab

matlab-guide

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2017-04-25 16:41:08

也许你应该清楚地说明你的问题。据我所知，您想要五种原型，但有几种解释：

它可以是每一个类一个原型，其中您需要在标签存储中有五个不同的类标签。
如果您有两个类标签，但希望使用多个原型来表示每个类，则必须自己设计LVQ。
你提到的2输入是什么？如果是培训数据，我看不出在有五个不同的类标签时使用两个样本数据的意义。对于您的信息，您不需要复杂的算法来对两个数据进行分类，这称为比较！
这个选项实际上是有意义的。如果您正在查看一个五维的培训数据。在这种情况下，我建议您研究高斯分布或集群。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/24792894

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