Интелектуальные методы анализа данных
Автор: Ssem777 • Март 29, 2021 • Лабораторная работа • 550 Слов (3 Страниц) • 789 Просмотры
1.3. Порядок выполнения работы
Для выполнения работы предоставляется файл DATA_NS23.txt. В первой строке 2 числа: количество столбцов и количество строк. В первом столбце следующих строк значения выходной переменной. Следующие столбцы - входные переменные [pic 1]. Для выполнения лабораторной работы запускается программа NS_PCA_RBM.exe.
Далее рассчитываются матрица преобразования и на график выводятся собственные числа. Компоненты, соответствующие исходным данным записываются в файл PCA.txt.
[pic 2]
После этого открываем данный файл PCA.txt и инициализируем его, выбрав количество главных компонент 10. Первый столбец Output – выходная переменная из исходного набора данных, затем первые 10 входные компоненты Input, остальные не участвуют в обучении - Ignore.
После инициализации Init задается топология нейронной сети. По умолчанию задается один скрытый слой и 20 нейронов. Топологию (количество скрытых слоев и количество нейронов на них), обеспечивающую минимальную ошибку на проверочной выборке, следует подобрать, запуская обучение Start. Зададим 2 скрытых слоя Kc по 20 нейронов.
При обучении выдается график соответствия расчетных значений фактическим на обучающей и проверочной выборках, а также значения ошибок на обучающей и проверочной выборках.
Обучающая выборка 75% , проверочная - оставшиеся 25%. Значения ошибок фиксируются и выбирается другая топология.
10 компонент:
[pic 3]
Затем снижаем количество первых компонент: 9, 8, 7, 6, 5, повторяем всю процедуру обучения.
9 компонент:[pic 4]
8 компонент:
[pic 5]
7 компонент:
[pic 6]
6 компонент:
[pic 7]
5 компонент:
[pic 8]
По полученным зависимостям ошибок от количества главных компонент строится график и делается вывод о влиянии компонент на погрешность аппроксимации.
[pic 9]
Вывод: При уменьшении количества компонент увеличивается погрешность аппроксимации.
RBM
Открываем снова исходный файл DATA_NS23.txt. Для получения преобразования применяем RBM-calculate , предварительно задав количество компонент вектора z в окошке [pic 10][pic 11]
[pic 12]
Записываем этот файл под именем RBM10.txt. Производим расчеты для количества компонент 9,8,7,6,5, записав их с соответствующими цифрами в именах файлов.
После этого начинаем обучение нейронной сети, открывая по очереди каждый файл. Здесь также первый столбец - выходная переменная Output, остальные - Input.
...