home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ HPAVC / HPAVC CD-ROM.iso / pc / NEUCLS3.ZIP / NURN.ZP / UNS.HLP < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1994-08-19  |  1.5 KB  |  41 lines
  1. 1. Input Data Formats; 
  2.  a. Each pattern must have inputs followed by 0 or more 
  3.     outputs. Therefore, training data files will work.
  4.  b. Training data for classification typically has N features 
  5.     followed by the class id. 
  6.  c. Training data for mapping typically has N
  7.     features followed by several desired output values. 
  8.  
  9. 2. Output Data Format;
  10.    Output files from clustering include the number 
  11.    of clusters, followed by the cluster vectors themselves.
  12.  
  13. 3. Conventional Clustering; 
  14.  a. Cluster a data file using Sequential Leader or 
  15.     K-Means Clustering. 
  16.  b. Desired outputs, if any, can be ignored.
  17.  
  18. 4. Self-Organizing Map; 
  19.  a. Cluster a data file using Kohonen's Self-Organizing 
  20.     Feature Map.
  21.  b. Desired outputs, if any, can be ignored.
  22.  
  23. 5. Error Function
  24.  
  25.    The error function that is being minimized during K-Means 
  26.    clustering and self-organizing map training is
  27.  
  28.                     N      
  29.     MSE = (1/Npat) SUM MSE(k)     where
  30.                    k=1  
  31.  
  32.               Npat                     2
  33.     MSE(k) =  SUM [ x(p,k) - m(i(p),k ]  ,
  34.               p=1  
  35.  
  36.     Npat is the number of training patterns, N is the number 
  37.     of inputs per pattern, x(p,k) is the kth input sample from the
  38.     pth pattern, m(i,k) is the kth sample from the ith cluster, and
  39.     i(p) is the index of the cluster to which the pth pattern
  40.     belongs
  41.