ISmSelfOrganizingMap.FinalWeights

Синтаксис Fore

FinalWeights: Array;

Синтаксис Fore.NET

FinalWeights: System.Array;

Описание

Свойство FinalWeights возвращает матрицу финальных весов синапсов.

Комментарии

Для определения матрицы весов синапсов используйте свойство ISmSelfOrganizingMap.InitialWeights.

Пример Fore

Для выполнения примера добавьте ссылки на системные сборки «Stat» и «MathFin».

Sub UserProc;
Var
    som: ISmSelfOrganizingMap;
    x1, w, min, max: array Of double;
    res, i, j, m, n: integer;
    indx0: double;
Begin
    som := New SmSelfOrganizingMap.Create;
    m := 2; //размерность объектов
    n := 4; //число кластеров
    som.Objects.Clear;
    x1 := New double[m];
    //добавление признаков, в данном случае получилось 19 объектов с 2 признаками
    x1[0] := 27; x1[1] := 19;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := Double.Nan; x1[1] := Double.Nan;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 25; x1[1] := 15;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 36; x1[1] := 27;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 35; x1[1] := 25;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 10; x1[1] := 43;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 11; x1[1] := 44;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 36; x1[1] := 24;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 26; x1[1] := 14;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 26; x1[1] := 14;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 9; x1[1] := 45;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 33; x1[1] := 23;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 27; x1[1] := 16;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    x1[0] := 10; x1[1] := 47;
    som.Objects.Add.Value := x1;
    som.ClusterCount := 3;
    som.Epoch := 10;
    // размер сети
    som.RowWidth := 2;
    // метод обработки пропусков
    som.MissingData.Method := MissingDataMethod.Casewise;
    min := New Double[m];
    max := New Double[m];
    For j := 0 To m - 1 Do
        min[j] := som.Objects.Item(0).Value[j];
        max[j] := som.Objects.Item(0).Value[j];
    End For;
    For i := 1 To som.Objects.Count - 1 Do
        For j := 0 To m - 1 Do
            If som.Objects.Item(i).Value[j] < min[j] Then min[j] := som.Objects.Item(i).Value[j]; End If;
            If som.Objects.Item(i).Value[j] > max[j] Then max[j] := som.Objects.Item(i).Value[j]; End If;
        End For;
    End For;
    W := New double[som.ClusterCount, m];
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do
        For j := 0 To m - 1 Do
            W[i, j] := 1 / math.Sqrt(m);
        End For;
    End For;
    // задание весов
    som.SynapsysWeights := SynapsysWeightsType.Manual;
    som.InitialWeights := w;
    res := som.Execute;
    Debug.WriteLine(som.Errors);
    Debug.WriteLine("Матрица весов синапсов");
    Debug.Indent;
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do // по кластерам
        Debug.WriteLine("Узел №" + i.ToString);
        For j := 0 To som.Clusters.Item(i).Center.Length - 1 Do // по всем объектам в кластере
            indx0 := som.InitialWeights[i, j];
            Debug.WriteLine(indx0.ToString + ", ");
        End For;
        Debug.WriteLine("");
    End For;
    Debug.Unindent;
    Debug.WriteLine("Итоговые веса");
    Debug.Indent;
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do // по кластерам
        Debug.WriteLine("Узел №" + i.ToString);
        For j := 0 To som.Clusters.Item(i).Center.Length - 1 Do // по всем объектам в кластере
            indx0 := som.FinalWeights[i, j];
            Debug.WriteLine(indx0.ToString + ", ");
        End For;
        Debug.WriteLine("");
    End For;
    Debug.Unindent;
End Sub UserProc;

После выполнения примера в окно консоли будут выведены матрица весов синапсов и итоговые веса.

Пример Fore.NET

Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.

Imports Prognoz.Platform.Interop.MathFin;
Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
    som: ISmSelfOrganizingMap;
    InitialWeights, FinalWeights, W, Value: System.Array;
    x1, min, max: Array Of double;
    res, i, j, m, n: integer;
    indx0: double;
Begin
    som := New SmSelfOrganizingMap.Create();
    m := 2; //размерность объектов
    n := 4; //число кластеров
    som.Objects.Clear();
    x1 := New double[m];
    //добавление признаков, в данном случае получилось 19 объектов с 2 признаками
    x1[0] := 27; x1[1] := 19;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := Double.Nan; x1[1] := Double.Nan;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 25; x1[1] := 15;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 36; x1[1] := 27;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 35; x1[1] := 25;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 10; x1[1] := 43;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 11; x1[1] := 44;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 36; x1[1] := 24;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 26; x1[1] := 14;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 26; x1[1] := 14;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 9; x1[1] := 45;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 33; x1[1] := 23;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 27; x1[1] := 16;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    x1[0] := 10; x1[1] := 47;
    som.Objects.Add().Value := x1;
    som.ClusterCount := 3;
    som.Epoch := 10;
    // размер сети
    som.RowWidth := 2;
    // метод обработки пропусков
    som.MissingData.Method := MissingDataMethod.mdmCasewise;
    min := New Double[m];
    max := New Double[m];
    Value := som.Objects.Item[0].Value;
    For j := 0 To m - 1 Do
        min[j] := Value[j] As double;
        max[j] := Value[j] As double;
    End For;
    For i := 1 To som.Objects.Count - 1 Do
        Value := som.Objects.Item[i].Value;
        For j := 0 To m - 1 Do
            If (Value[j] As double) < min[j] Then min[j] := Value[j] As double; End If;
            If (Value[j] As double) > max[j] Then max[j] := Value[j] As double; End If;
        End For;
    End For;
    W := New double[som.ClusterCount, m];
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do
        For j := 0 To m - 1 Do
            W[i, j] := 1 / System.Math.Sqrt(m);
        End For;
    End For;
    // задание весов
    som.SynapsysWeights := SynapsysWeightsType.swtManual;
    som.InitialWeights := w;
    res := som.Execute();
    System.Diagnostics.Debug.WriteLine(som.Errors);
    System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Матрица весов синапсов");
    System.Diagnostics.Debug.Indent();
    InitialWeights := som.InitialWeights;
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do // по кластерам
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Узел №" + i.ToString());
        For j := 0 To som.Clusters.Item[i].Center.Length - 1 Do // по всем объектам в кластере
            indx0 := InitialWeights[i, j] As double;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(indx0.ToString() + ", ");
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("");
    End For;
    System.Diagnostics.Debug.Unindent();
    System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Итоговые веса");
    System.Diagnostics.Debug.Indent();
    FinalWeights := som.FinalWeights;
    For i := 0 To som.ClusterCount - 1 Do // по кластерам
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Узел №" + i.ToString());
        For j := 0 To som.Clusters.Item[i].Center.Length - 1 Do // по всем объектам в кластере
            indx0 := FinalWeights[i, j] As double;
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(indx0.ToString() + ", ");
        End For;
        System.Diagnostics.Debug.WriteLine("");
    End For;
    System.Diagnostics.Debug.Unindent();
End Sub;

См. также:

ISmSelfOrganizingMap