Discusión sobre el artículo "Hablando de nuevo sobre los mapas de Kohonen" - página 2
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Guarda la rejilla entrenada y publica la rejilla y los datos de entrenamiento. Creo que al analizar la respuesta se encontrará cómo es posible. O alternativamente, se encontrará cuál es el error.
En general, necesitamos un ejemplo reproducible.
Hay un archivo de recursos, somnet y una pantalla donde tomé registros para el archivo de recursos. Tal vez ayude ;)
Tengo algunas ideas sobre la búsqueda de grupos de elementos que son generalmente similares. Es decir, estamos hablando de clustering. Encontré un método en la red: k-mean. He leído la descripción y he visto ejemplos. ¿Qué se utiliza para agrupar datos en grupos?
Hay algunas deficiencias en la implementación de la visualización de los resultados..... Pero incluso en esta forma es una variante de trabajo.
Decidí probar las estadísticas y esto es lo que obtuve:
Y luego, en todas partes hay una transición consistente de colores de izquierda a derecha o de derecha a izquierda, como está dibujado en la paleta de colores debajo de la imagen. Y aquí con saltos a través de los colores.
Creo que la razón es que usted tiene muy pocos datos para la formación, esta es la primera y probablemente la principal cosa.
El número de nodos es 4 veces menor que la resolución es la segunda.
Y, sucedió que en una gran dispersión de valores (2ª columna) nodos de extremos opuestos de la escala estaban uno al lado del otro, esto es lo tercero.
En conjunto, había una disposición de este tipo en la que se dibujaba un límite claro.
Pero no pude reproducir el límite en forma de un hexágono claro. En tu red guardada hay un límite, pero no es hexagonal.
De todos modos, gracias por el desarrollo.
Tengo algunas ideas sobre la búsqueda de grupos de elementos que son generalmente similares. Es decir, estamos hablando de clustering. Encontré un método en la red: k-mean. He leído la descripción y he visto ejemplos. ¿Qué se utiliza para agrupar los datos en grupos?
De diferentes maneras, depende de la tarea. Hay muchas formas de agrupar. Kohonen es una herramienta de clustering universal, y todo lo universal no puede ser perfecto para una tarea concreta.
Por ejemplo, si necesitas agrupar datos univariantes y hacerlo de la forma más rápida y sencilla, K-means está bien, pero yo prefiero la agrupación a través de modos en lugar de promedios.
Creo que la razón es que tienes muy pocos datos para el entrenamiento, eso es lo primero y probablemente lo principal.
El número de nodos es 4 veces menor que la resolución es lo segundo.
Y, sucedió que en un gran rango de valores (2ª columna) nodos de extremos opuestos de la escala estaban uno al lado del otro, esto es lo tercero.
En conjunto, había una disposición de este tipo en la que se dibujaba un límite claro.
Pero no pude reproducir el límite en forma de un hexágono claro. En tu red guardada hay un límite, pero no es hexagonal.
Capturas de pantalla de la plataforma de comercio MetaTrader
GBPUSD, H1, 2017.02.25
Alpari International Limited, MetaTrader 5, Demo
2) ¿de dónde viene el número 4? era el tamaño de la imagen dividida por el número de nodos? simplemente no puedo entender la relación. Hice 70x70 a propósito para que la imagen fuera más clara.
3) 849950-142695=707255 ¿puede tal diferencia afectar a diferencias más pequeñas en otras columnas?
4) me gustaría saber si es posible mostrar los números dentro de la imagen en lugar de dibujarlos a un lado. Algunos números no son visibles. Sí, las imágenes se guardan en archivos, pero las leyendas en forma de números en la imagen no quieren. ¿Esto no está implementado?
Capturas de pantalla de la plataforma de negociación MetaTrader
GBPUSD, H1, 2017.02.25
Alpari International Limited, MetaTrader 5, Demo
1) reduje el número de muestras a 10;
2) realicé manualmente cambios para la segunda columna para los valores en las filas 2,3 y 4
¿Qué es esta tontería?
Encontré lo siguiente:
1) el valor máximo para la segunda columna se cuenta incorrectamente o se muestra incorrectamente. Es decir, si ordenas todos los valores hacia abajo, el programa muestra que el valor máximo es el de la fila nº 3, pero no como en la fila nº 2. Observo tal truco sólo en esta columna;
2) Reduje un poco la "diferencia" entre el valor máximo de la segunda columna y el mínimo. He permitido que los tres valores máximos de esta columna difieran entre sí en un 1-1,8%. No es mucho, ¿verdad? Es decir, si "a ojo", son casi idénticos entre todos los demás valores de esta columna.
Adjunto mis archivos de nuevo.
Mierda. No lo sé. Esto ya es delirante o paranoico.
1) reduje el número de muestras a 10;
2) realicé manualmente cambios para la segunda columna para los valores de las filas 2,3 y 4
¿Qué es esta tontería?
Encontré lo siguiente:
1) el valor máximo de la segunda columna se cuenta incorrectamente o se muestra incorrectamente. Es decir, si ordenas todos los valores hacia abajo, el programa muestra que el valor máximo es el de la fila nº 3, pero no como en la fila nº 2. Observo tal truco sólo en esta columna;
2) Reduje un poco la "diferencia" entre el valor máximo de la segunda columna y el mínimo. He permitido que los tres valores máximos de esta columna difieran entre sí en un 1-1,8%. No es mucho, ¿verdad? Es decir, si se estima "a ojo", entre todos los demás valores de esta columna son casi idénticos.
Vuelvo a adjuntar mis archivos.
Nótese que en todos los mapas de las otras columnas hay algún tipo de cluster en este lugar.
Quiero decir que el resultado se repite regularmente porque esa es la estructura de los datos.
Sólo que en la segunda columna, este cluster con valores mínimos está rodeado o adyacente a los valores máximos. Por eso el límite es tan nítido.
Pero SOM coloca los datos en un cluster separado en la vecindad de los máximos porque los mapas están interconectados y esta es la mejor ubicación para este cluster.
Si intenta moverlos a rincones diferentes del segundo mapa, tendrá que mover nodos de otros mapas a estas posiciones.
En los mapas 1,4,6,8-12 estos dos clusters están muy próximos en valores. Es decir, en 8 de los 12 mapas SOM los ha colocado uno al lado del otro. Naturalmente, las 4 cartas restantes se pueden diferenciar como Dios manda.
O no entiendo su problema.
Obsérvese que en todos los mapas de las demás columnas hay algún tipo de conglomerado en este lugar.
Lo que quiero decir es que el resultado se repite regularmente porque ésa es la estructura de los datos.
Sólo que en la segunda columna, este conglomerado con los valores mínimos está rodeado o es vecino de los valores máximos. Por eso el límite es tan nítido.
Pero SOM coloca los datos en un cluster separado en la vecindad de los máximos porque los mapas están interconectados y esta es la mejor ubicación para este cluster.
Si intenta moverlos a rincones diferentes del segundo mapa, tendrá que mover nodos de otros mapas a estas posiciones.
En los mapas 1,4,6,8-12 estos dos clusters están muy próximos en valores. Es decir, en 8 de los 12 mapas SOM los ha colocado uno al lado del otro. Naturalmente, las 4 cartas restantes se pueden diferenciar como Dios manda.
O tal vez no estoy entendiendo el sentido de su problema.
Sí. Un problema. En el archivo de datos, el valor máximo de la segunda columna es 559000. La imagen muestra (donde la barra horizontal, el gradiente) que este valor máximo es 552000. 559000 no puede ser menor que 552000.
552000
559000
¿Se trata de datos de nodos o de datos de patrones?
Los nodos no tienen por qué ser uno a uno con los patrones de entrenamiento.
552000
559000
¿Son datos de nodos o de patrones?
Los nodos no tienen por qué coincidir con los patrones de entrenamiento.