Discussão do artigo "Mais uma vez vamos falar sobre mapas de Kohonen" - página 2
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Salve a grade treinada e publique a grade e os dados de treinamento. Acredito que, ao analisar a resposta, você descobrirá como isso é possível. Ou, alternativamente, descobriremos qual é o erro.
Em geral, precisamos de um exemplo reproduzível.
Há um arquivo de recurso, um somnet e uma tela em que obtive registros para o arquivo de recurso. Talvez isso ajude ;)
Tenho algumas ideias sobre a busca de grupos de itens que são geralmente semelhantes. Ou seja, estamos falando de agrupamento. Encontrei um método na Internet: k-mean. Li a descrição e dei uma olhada nos exemplos. O que você usa para agrupar dados em grupos?
Há algumas deficiências na implementação da exibição dos resultados..... Mas, mesmo nessa forma, é uma variante funcional.
Decidi testar as estatísticas e foi isso que obtive:
E então, em todos os lugares há uma transição consistente de cores da esquerda para a direita ou da direita para a esquerda, conforme desenhado na paleta de cores abaixo da imagem. E aqui, com o salto entre as cores.
Acho que o motivo é que você tem muito poucos dados para treinamento, esse é o primeiro e provavelmente o principal fator.
O número de nós é 4 vezes menor do que a resolução é o segundo.
E aconteceu que, em uma grande dispersão de valores (2ª coluna), nós de extremos opostos da escala estavam próximos uns dos outros, esse é o terceiro.
No agregado, havia um arranjo em que um limite claro era traçado.
Mas não consegui reproduzir o limite na forma de um hexágono claro. Em sua rede salva, há uma borda, mas ela não é hexagonal.
De qualquer forma, obrigado pelo desenvolvimento.
Tenho algumas ideias sobre a busca de grupos de itens que são geralmente semelhantes. Ou seja, estamos falando de agrupamento. Encontrei um método na Internet: k-mean. Li a descrição e dei uma olhada nos exemplos. O que você usa para agrupar dados em grupos?
De diferentes maneiras, dependendo da tarefa. Há muitas formas de agrupamento. Kohonen é uma ferramenta de agrupamento universal, e tudo que é universal não pode ser perfeito para uma tarefa específica.
Por exemplo, se você precisa agrupar dados univariados e fazê-lo da maneira mais rápida e fácil, o K-means é bom, mas eu prefiro agrupar por modos em vez de médias.
Acho que o motivo é que você tem muito poucos dados para treinamento, esse é o primeiro e provavelmente o principal motivo.
O número de nós é 4 vezes menor do que a resolução é o segundo.
E aconteceu que, em uma grande faixa de valores (2ª coluna), os nós de extremos opostos da escala estavam próximos uns dos outros, esse é o terceiro.
No agregado, havia um arranjo em que um limite claro era traçado.
Mas não consegui reproduzir o limite na forma de um hexágono claro. Em sua rede salva, há uma borda, mas ela não é hexagonal.
Capturas de tela da plataforma de negociação MetaTrader
GBPUSD, H1, 2017.02.25
Alpari International Limited, MetaTrader 5, Demonstração
2) de onde veio o número 4? o tamanho da imagem foi dividido pelo número de nós? não consigo entender a relação. Fiz 70x70 de propósito para deixar a imagem mais clara.
3) 849950-142695=707255 essa diferença pode afetar diferenças menores em outras colunas?
4) Gostaria de saber se é possível exibir números dentro da imagem em vez de apenas desenhá-los na lateral? Alguns números não são visíveis. Sim, as imagens são salvas em arquivos, mas as legendas na forma de números na imagem não são desejadas. Isso não foi implementado?
Capturas de tela da plataforma de negociação MetaTrader
GBPUSD, H1, 2017.02.25
Alpari International Limited, MetaTrader 5, Demonstração
1) reduzi o número de amostras para 10;
2) fiz alterações manualmente na segunda coluna para os valores nas linhas 2, 3 e 4
Que absurdo é esse?
Descobri o seguinte:
1) o valor máximo da segunda coluna é contado incorretamente ou exibido incorretamente. Ou seja, se você classificar todos os valores de baixo para cima, o programa mostrará que o valor máximo é o valor da linha nº 3, mas não o da linha nº 2. Observei esse truque somente nessa coluna;
2) Reduzi um pouco a "diferença" entre o valor máximo da segunda coluna e o mínimo. Permiti que os três valores máximos dessa coluna fossem diferentes entre si em 1-1,8%. Isso não é muito, não é? Ou seja, se você "observar", eles são quase idênticos entre todos os outros valores dessa coluna.
Estou anexando meus arquivos novamente.
Merda, não sei. Isso já é delírio ou paranoia.
1) reduzi o número de amostras para 10;
2) fiz alterações manualmente na segunda coluna para os valores nas linhas 2, 3 e 4
Que absurdo é esse?
Descobri o seguinte:
1) o valor máximo da segunda coluna está incorretamente contado ou incorretamente exibido. Ou seja, se você classificar todos os valores de baixo para cima, o programa mostrará que o valor máximo é o valor da linha nº 3, mas não o da linha nº 2. Observei esse truque somente nessa coluna;
2) Reduzi um pouco a "diferença" entre o valor máximo da segunda coluna e o mínimo. Permiti que os três valores máximos dessa coluna diferissem entre si em 1-1,8%. Isso não é muito, não é? Ou seja, se você fizer uma estimativa "a olho", entre todos os outros valores dessa coluna, eles são quase idênticos.
Anexei meus arquivos novamente.
Observe que em todos os mapas das outras colunas há algum tipo de agrupamento nesse local.
Quero dizer que o resultado se repete regularmente porque essa é a estrutura dos dados.
Só que, na segunda coluna, esse cluster com valores mínimos está cercado ou adjacente aos valores máximos. É por isso que o limite é tão nítido.
Mas o SOM coloca os dados em um cluster separado na vizinhança dos máximos porque os mapas estão interconectados e esse é o melhor local para esse cluster.
Se você tentar movê-los para cantos diferentes no segundo mapa, terá de mover os nós de outros mapas para essas posições.
Nos mapas 1,4,6,8-12, esses dois clusters têm valores muito próximos. Ou seja, em 8 dos 12 mapas, o SOM os colocou um ao lado do outro. Naturalmente, os 4 cartões restantes podem ser diferenciados conforme Deus os enviou.
Ou eu não entendo seu problema.
Observe que em todos os mapas das outras colunas há algum tipo de agrupamento nesse local.
O que quero dizer é que o resultado se repete regularmente porque essa é a estrutura dos dados.
Só que, na segunda coluna, esse cluster com os valores mínimos é cercado ou vizinho dos valores máximos. É por isso que o limite é tão nítido.
Mas o SOM coloca os dados em um cluster separado na vizinhança dos máximos porque os mapas estão interconectados e esse é o melhor local para esse cluster.
Se você tentar movê-los para cantos diferentes no segundo mapa, terá de mover os nós de outros mapas para essas posições.
Nos mapas 1,4,6,8-12, esses dois clusters têm valores muito próximos. Ou seja, em 8 dos 12 mapas, o SOM os colocou um ao lado do outro. Naturalmente, os 4 cartões restantes podem ser diferenciados conforme Deus os enviou.
Ou talvez eu não esteja entendendo o ponto do seu problema.
Sim, há um problema. No arquivo de dados, o valor máximo na segunda coluna é 559000. A imagem mostra (onde está a barra horizontal, o gradiente) que esse valor máximo é 552000. 559000 não pode ser menor que 552000.
552000
559000
Esses são dados de nó ou dados de padrão?
Os nós não precisam ser um para um com os padrões de treinamento.
552000
559000
Esses são dados de nós ou dados de padrões?
Os nós não precisam ser um para um com os padrões de treinamento.