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1. Introducción al entrenamiento de redes LVQ para clasificar vectores de entrada

1. Introducción

LVQ (cuantización de vectores vecinos más cercanos) es un modelo de red neuronal simple pero eficaz para clasificar vectores de entrada. La red LVQ representa diferentes categorías aprendiendo un conjunto de vectores prototipo (también llamados vectores de código o vectores de referencia).

Durante el proceso de entrenamiento de la red LVQ, la red atraviesa cada muestra en el conjunto de datos de entrenamiento y actualiza el peso del vector prototipo en función de la distancia al vector prototipo más cercano a la muestra. Cuando la red converge, los vectores prototipo se distribuirán en el espacio de entrada, formando "grupos" de diferentes categorías.

Durante la clasificación, la muestra de entrada se compara con cada vector prototipo y la categoría representada por el vector prototipo más cercano a ella se selecciona como resultado de salida. De esta manera, la red LVQ puede clasificar eficazmente los vectores de entrada.

En general, el proceso de capacitación de la red LVQ es simple y fácil de entender, y funciona bien en el manejo de diversos problemas de clasificación. Por lo tanto, se usa ampliamente en el reconocimiento de patrones, la minería de datos y otros campos.

2) Principio de clasificación de vectores de entrada.

El proceso de entrenamiento de la red LVQ (cuantización del vector vecino más cercano) se basa en el principio de ajustar los vectores prototipo para clasificar los vectores de entrada. A continuación se muestra cómo se entrena la red LVQ para clasificar los vectores de entrada:

1. Inicialice el vector prototipo: Primero, la red LVQ necesita inicializar un conjunto de vectores prototipo, cada vector prototipo representa una categoría. Estos vectores prototipo pueden seleccionarse aleatoriamente u obtenerse mediante algún algoritmo de agrupamiento.

2. Proceso de entrenamiento: La red LVQ recorre en iteración cada muestra del conjunto de datos de entrenamiento. Para cada muestra, la red LVQ calcula la distancia entre la muestra y cada vector prototipo, generalmente utilizando la distancia euclidiana u otros métodos de medición de distancia.

3. Selección de vecino más cercano: Encuentre el vector prototipo más cercano a la muestra de entrada, es decir, el vector prototipo vecino más cercano. Este proceso a menudo se denomina "competencia".

4. Actualizar vector de prototipo : Según la categoría del vector prototipo vecino más cercano y la categoría real de la muestra de entrada, la red LVQ ajustará el peso del vector prototipo vecino más cercano. En general, si la categoría representada por el vector prototipo vecino más cercano es la misma que la categoría verdadera de la muestra de entrada, el peso del vector prototipo se ajusta en la dirección de la muestra de entrada; de lo contrario, el peso del vector prototipo es; ajustado en la dirección alejada de la muestra de entrada.

5. convergencia: Repita los pasos anteriores hasta que el vector prototipo de la red LVQ ya no cambie significativamente, lo que indica que la red ha convergido. En este momento, los vectores prototipo formarán grupos de diferentes categorías y los vectores de entrada se podrán clasificar.

Al ajustar continuamente el peso del vector prototipo, la red LVQ puede aprender y ajustar gradualmente los límites de cada categoría durante el proceso de capacitación, logrando así una clasificación precisa de los vectores de entrada. El entrenamiento de la red LVQ se basa en la selección del vecino más cercano