群聚分析操作介紹 -以SOM和K-means為例 使用工具:MATLAB 6.1 SPSS11.01

SOM and K-means example 資料前置處理 Matlab操作 SOM and K-means example

SOM and K-means example 資料前置處理 輸入的資料如文字檔所示 (本例為X，Y座標值) SOM and K-means example

SOM and K-means example Matlab操作—匯入資料 匯入所需資料: 100個資料點(座標值) SOM and K-means example

SOM and K-means example Matlab操作—匯入資料(續) 於c101.txt所在位置, 將其匯入 SOM and K-means example

SOM and K-means example Matlab操作—匯入資料(續) 選擇“Next” SOM and K-means example

SOM and K-means example Matlab操作—匯入資料(續) 選擇“Finish” SOM and K-means example

SOM and K-means example Matlab操作—匯入資料(續) 將輸入資料由直列轉橫列 c101’(c101為檔案名稱) SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具 於命令列下鍵入“nntool” 以呼叫類神經網路模組 轉置後得到ans檔 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 選擇“Import”, 將資料ans匯入 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 將ans設為Input型式 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 匯入的資料 待所需資料匯入後, 即可選擇“New Network” ,以建構類神經網路模組 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 選擇網路型態SOM SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 設定網路的輸入資料來源 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 設定map的權重數目 [5 2]即為10群 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 設定學習速率和鄰近半徑值 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 設定網路所需的 相關架構參數後, 接著選擇“Train..”, 將Train Pattern輸入, 以便網路進行學習模擬 得到設定好的網路 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 選擇Clustering所需的 input pattern SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 設定欲學習次數 待設定完各相關參數後, 即可選擇“Train Network” 進行網路的Training SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 練訓完後得到網路輸出結果 按“Export”將結果匯出 SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 將網路和輸出結果Export 確定後,選擇“Export” SOM and K-means example

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 在命令列輸入 plotsom(network1.iw{1,1},network1.layers{1}.distances) (輸入繪圖指令將群聚中心點標示出來) hold on(保留圖中的群聚中心點) plot(ans(1,:),ans(2,:),‘^b’) (輸入繪圖指令將資料點標示出來)

Matlab操作—呼叫類神經網路建構工具(續) 按滑鼠左鍵二下, 以觀看其群聚結果 (8,1)代表資料點1分在第8群 SOM and K-means example

SOM and K-means example 資料的輸入 SPSS操作 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-資料的輸入 開啟SPSS後，選擇“Type in data” 選備建立資料 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-資料的輸入(續) 切換至“variable view” 鍵入所需變數名稱 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-資料的輸入(續) 切換回Data View輸入資料 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚分析 選擇群聚分析工具下的“K-means Cluster” SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚分析(續) 1.將x和y座標選為變數，no選為標籤項 2.群數的設定(可由系統隨機選取起始群心) ，亦可利用檔案匯入自設的群心 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚分析(續) 勾選“匯入檔案”，選擇所設群心的檔案 (群心檔如右所示) SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚分析(續) 按下此鈕可選擇是否在表格中另存群聚後的新資料， 選擇後，按continue繼續 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚分析(續) 最後按下ok進行群聚動作 按下此鈕可選擇在“輸出報表”中要顯示的資訊， 選擇後，按continue繼續 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-輸出報表資訊 SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚結果製圖 1.選擇“scatter plot”散佈圖 2.選擇“Simple”後按“Define” SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚結果製圖(續) 將變數分別匯入後，按“ok” SOM and K-means example

SOM and K-means example SPSS操作-群聚結果製圖(續) SOM and K-means example