文章 "自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题" - 页 2 12345 新评论 Viktor Vasilyuk 2017.02.24 18:34 #11 Nikolay Demko:保存训练好的网格，并发布网格和训练数据。我想在分析时会发现答案是如何实现的。或者，也可以找到问题所在。总的来说，我们需要一个可重现的示例。 我把它附在 上，其中有一个资源文件、somnet 和我为资源文件记录的屏幕。也许会有帮助;) 附加的文件： Desktop.zip 756 kb Viktor Vasilyuk 2017.02.24 18:55 #12 总之，感谢您的开发。，我有一些关于搜索大体相似的项目组的想法。也就是说，我们在讨论聚类。我在网上找到了一种方法：K-均值法。我阅读了说明并查看了示例。您是如何将数据聚类的？ Mykola Demko 2017.02.25 09:09 #13 Viktor Vasilyuk: 在显示结果方面存在一些缺陷.....。 我决定测试一下统计数据，这就是我得到的结果： 左侧第一行第二个方格的情况让我有点吃惊。数值 #2 和 #3。在色彩表现上怎么会有如此强烈/鲜明的过渡呢？以左侧第一行的第一个方格为例--数值 #14 和 #18 之间的颜色过渡很平滑。 然后，正如图片下方的调色板所画的那样，从左到右或从右到左的颜色过渡都很一致。而这里的色彩跳跃性很强。我认为，原因在于用于训练的数据非常少，这是第一点，也可能是最主要的一点。其次，节点数比分辨率少 4 倍。而且，在一个较大的数值范围内（第 2 列），来自尺度两端的节点恰好彼此相邻，这是第三点。总的来看，在这样的排列中，画出了一条清晰的边界。但我无法以清晰的六边形再现边界。在您保存的网络中，有一个边界，但不是六边形。 Mykola Demko 2017.02.25 09:22 #14 Viktor Vasilyuk: 总之，感谢您的开发。 ，我有一些关于搜索大体相似的项目组的想法。也就是说，我们在讨论聚类。我在网上找到了一种方法：K-均值法。我阅读了说明并查看了示例。你用什么方法对数据进行分组？方法各有不同，这取决于任务。聚类的方法有很多。Kohonen 是一种通用聚类工具，而所有通用工具都不可能完美地用于特定任务。例如，如果您需要对单变量数据进行聚类，并以最快、最简单的方式完成，K-means 是不错的选择，但我更喜欢通过模式而不是平均值进行聚类。 Viktor Vasilyuk 2017.02.25 10:29 #15 Nikolay Demko:我认为原因是你们用于训练的数据很少，这是第一点，可能也是最主要的一点。其次，节点数比分辨率少 4 倍。而且，在很大的数值范围内（第 2 列），来自尺度两端的节点恰好彼此相邻，这是第三点。总的来说，有这样一种安排，在那里画出了一条清晰的边界。但我无法以清晰的六边形再现边界。在您保存的网络中，有一个边界，但不是六边形。 是的，我给了你错误的图形。这是我在档案中提供的来自 somnet 的原始图形。 MetaTrader 交易平台截图 英镑兑美元，H1，2017.02.25 Alpari International Limited, MetaTrader 5, 演示版 1) 问题不在于数据量本身，而在于与 #2 "相关 "的数据很少，这个因素很有可能对颜色有很大的影响。 2) 数字 4 是怎么来的？是图片的大小除以节点数吗？我实在无法理解其中的关系。 3) 849950-142695=707255 这样的差异会影响其他列中较小的差异吗？ 4) 我想知道是否有可能在图片中显示数字，而不是仅仅将它们画在边上？ 有些数字是不可见的。是的，图片可以保存到文件中，但图片上的数字形式的标题却不想要。这个功能没有实现吗？ Viktor Vasilyuk 2017.02.25 20:59 #16 妈的，我不知道已经是妄想症或偏执狂了。 MetaTrader 交易平台截图 英镑兑美元, H1, 2017.02.25 Alpari International Limited, MetaTrader 5, 演示版 我做了以下工作： 1) 将样本数量减少到 10 个； 2) 手动对第二列中第 2、3 和 4 行的值进行修改 这是什么鬼东西？ 我发现以下问题： 1) 第二列的最大值要么计算错误，要么显示错误。也就是说，如果将所有值向下排序，程序会显示最大值是第 3 行的值，而不是第 2 行的值。我只在这一列中发现了这种技巧； 2) 我减少了第二列最大值和最小值之间的 "差值"。我允许该列的三个最大值相差 1-1.8%。这并不多，不是吗？也就是说，如果你 "用眼睛看"，这一列的所有其他值几乎都是一样的。 我再次附上我的文件。 附加的文件： SOM.zip 90 kb 战略展望系统 讨论 跨平台的EA交易: 资金管理 Mykola Demko 2017.02.27 09:56 #17 Viktor Vasilyuk: 妈的，我不知道。这已经是妄想症或偏执狂了。 我做了以下工作： 1) 将样本数减少到 10； 2) 手动修改了第二列第 2、3 和 4 行的值 这是什么鬼东西？ 我发现了以下问题： 1) 第二列的最大值要么计算错误，要么显示错误。也就是说，如果将所有值向下排序，程序会显示最大值是第 3 行的值，而不是第 2 行的值。我只在这一列中发现了这种技巧； 2) 我减少了第二列最大值和最小值之间的 "差值"。我允许该列的三个最大值相差 1-1.8%。这并不多，不是吗？也就是说，如果您 "用眼睛 "估计，这一列的所有其他值几乎都是相同的。，我再次附上我的文件。请注意，在所有其他列的地图中，这个地方都有某种群集。我的意思是，结果会有规律地重复出现，因为这就是数据的结构。只是在第二列中，这个具有最小值的聚类被最大值所包围或毗邻。这就是为什么边界如此清晰的原因。但 SOM 会将数据放在最大值附近的一个单独聚类中，因为地图是相互连接的，这是该聚类的最佳位置。如果要将它们移动到第二张地图的不同角落，就必须将其他地图上的节点移动到这些位置。在地图 1、4、6、8-12 中，这两个集群的值非常接近。也就是说，在 12 个地图中的 8 个地图上，SOM 将它们放在了相邻的位置。当然，剩下的 4 张牌可以按照上帝的旨意加以区分。或者我不明白你的问题。 Viktor Vasilyuk 2017.02.27 14:06 #18 Nikolay Demko:请注意，在所有其他列的地图中，这个位置都有某种群集。我的意思是，结果会有规律地重复，因为这就是数据的结构。只是在第二列中，这个具有最小值的聚类被最大值所包围或邻近。这就是为什么边界如此清晰的原因。但 SOM 会将数据放在最大值附近的一个单独聚类中，因为地图是相互连接的，这是该聚类的最佳位置。如果要将它们移动到第二张地图的不同角落，就必须将其他地图上的节点移动到这些位置。在地图 1、4、6、8-12 中，这两个集群的值非常接近。也就是说，在 12 个地图中的 8 个地图上，SOM 将它们放在了相邻的位置。当然，剩下的 4 张牌可以按照上帝的旨意加以区分。也许我没理解你问题的重点。 是的，有一个问题。在数据文件中，第二列的最大值是 559000。图片显示（水平条，即梯度），这个最大值是 552000。559000 不可能小于 552000。 Mykola Demko 2017.02.27 20:46 #19 Viktor Vasilyuk: 是的，有一个问题。在数据文件中，第二列的最大值是 559000。图片显示（水平条，即梯度），这个最大值是 552000。559000 不可能小于 552000。552000559000这是节点数据还是模式数据？节点不必与训练模式一一对应。 Viktor Vasilyuk 2017.03.01 11:55 #20 Nikolay Demko:552000559000这是节点数据还是模式数据？节点不必与训练模式一一对应。 突出显示。 12345 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
保存训练好的网格，并发布网格和训练数据。我想在分析时会发现答案是如何实现的。或者，也可以找到问题所在。
总的来说，我们需要一个可重现的示例。
上，其中有一个资源文件、somnet 和我为资源文件记录的屏幕。也许会有帮助;)
，我有一些关于搜索大体相似的项目组的想法。也就是说，我们在讨论聚类。我在网上找到了一种方法：K-均值法。我阅读了说明并查看了示例。您是如何将数据聚类的？
在显示结果方面存在一些缺陷.....。 我决定测试一下统计数据，这就是我得到的结果：
然后，正如图片下方的调色板所画的那样，从左到右或从右到左的颜色过渡都很一致。而这里的色彩跳跃性很强。
我认为，原因在于用于训练的数据非常少，这是第一点，也可能是最主要的一点。
其次，节点数比分辨率少 4 倍。
而且，在一个较大的数值范围内（第 2 列），来自尺度两端的节点恰好彼此相邻，这是第三点。
总的来看，在这样的排列中，画出了一条清晰的边界。
但我无法以清晰的六边形再现边界。在您保存的网络中，有一个边界，但不是六边形。
总之，感谢您的开发。 ，我有一些关于搜索大体相似的项目组的想法。也就是说，我们在讨论聚类。我在网上找到了一种方法：K-均值法。我阅读了说明并查看了示例。你用什么方法对数据进行分组？
方法各有不同，这取决于任务。聚类的方法有很多。Kohonen 是一种通用聚类工具，而所有通用工具都不可能完美地用于特定任务。
例如，如果您需要对单变量数据进行聚类，并以最快、最简单的方式完成，K-means 是不错的选择，但我更喜欢通过模式而不是平均值进行聚类。
我认为原因是你们用于训练的数据很少，这是第一点，可能也是最主要的一点。
其次，节点数比分辨率少 4 倍。
而且，在很大的数值范围内（第 2 列），来自尺度两端的节点恰好彼此相邻，这是第三点。
总的来说，有这样一种安排，在那里画出了一条清晰的边界。
但我无法以清晰的六边形再现边界。在您保存的网络中，有一个边界，但不是六边形。
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2) 数字 4 是怎么来的？是图片的大小除以节点数吗？我实在无法理解其中的关系。
3) 849950-142695=707255 这样的差异会影响其他列中较小的差异吗？
4) 我想知道是否有可能在图片中显示数字，而不是仅仅将它们画在边上？ 有些数字是不可见的。是的，图片可以保存到文件中，但图片上的数字形式的标题却不想要。这个功能没有实现吗？
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1) 将样本数量减少到 10 个；
2) 手动对第二列中第 2、3 和 4 行的值进行修改
这是什么鬼东西？
我发现以下问题：
1) 第二列的最大值要么计算错误，要么显示错误。也就是说，如果将所有值向下排序，程序会显示最大值是第 3 行的值，而不是第 2 行的值。我只在这一列中发现了这种技巧；
2) 我减少了第二列最大值和最小值之间的 "差值"。我允许该列的三个最大值相差 1-1.8%。这并不多，不是吗？也就是说，如果你 "用眼睛看"，这一列的所有其他值几乎都是一样的。
我再次附上我的文件。
妈的，我不知道。这已经是妄想症或偏执狂了。
1) 将样本数减少到 10；
2) 手动修改了第二列第 2、3 和 4 行的值
这是什么鬼东西？
我发现了以下问题：
1) 第二列的最大值要么计算错误，要么显示错误。也就是说，如果将所有值向下排序，程序会显示最大值是第 3 行的值，而不是第 2 行的值。我只在这一列中发现了这种技巧；
2) 我减少了第二列最大值和最小值之间的 "差值"。我允许该列的三个最大值相差 1-1.8%。这并不多，不是吗？也就是说，如果您 "用眼睛 "估计，这一列的所有其他值几乎都是相同的。
，我再次附上我的文件。
请注意，在所有其他列的地图中，这个地方都有某种群集。
我的意思是，结果会有规律地重复出现，因为这就是数据的结构。
只是在第二列中，这个具有最小值的聚类被最大值所包围或毗邻。这就是为什么边界如此清晰的原因。
但 SOM 会将数据放在最大值附近的一个单独聚类中，因为地图是相互连接的，这是该聚类的最佳位置。
如果要将它们移动到第二张地图的不同角落，就必须将其他地图上的节点移动到这些位置。
在地图 1、4、6、8-12 中，这两个集群的值非常接近。也就是说，在 12 个地图中的 8 个地图上，SOM 将它们放在了相邻的位置。当然，剩下的 4 张牌可以按照上帝的旨意加以区分。
或者我不明白你的问题。
请注意，在所有其他列的地图中，这个位置都有某种群集。
我的意思是，结果会有规律地重复，因为这就是数据的结构。
只是在第二列中，这个具有最小值的聚类被最大值所包围或邻近。这就是为什么边界如此清晰的原因。
但 SOM 会将数据放在最大值附近的一个单独聚类中，因为地图是相互连接的，这是该聚类的最佳位置。
如果要将它们移动到第二张地图的不同角落，就必须将其他地图上的节点移动到这些位置。
在地图 1、4、6、8-12 中，这两个集群的值非常接近。也就是说，在 12 个地图中的 8 个地图上，SOM 将它们放在了相邻的位置。当然，剩下的 4 张牌可以按照上帝的旨意加以区分。
也许我没理解你问题的重点。
是的，有一个问题。在数据文件中，第二列的最大值是 559000。图片显示（水平条，即梯度），这个最大值是 552000。559000 不可能小于 552000。
552000
559000
这是节点数据还是模式数据？
节点不必与训练模式一一对应。
552000
559000
这是节点数据还是模式数据？
节点不必与训练模式一一对应。