SOFM自组织特征映射第一步：选取样本点

1、选取三种指数，均为栅格数据，进行栅格裁剪统一大小，并归一化处理
栅格裁剪步骤：数据管理工具->栅格->栅格处理->裁剪
归一化步骤：Spatial Analyst工具->叠加分析->模糊分类

2、使用ArcGIS选取样本点
创建渔网，数据管理工具->要素类->创建渔网
几何类型选polygon，创建标注点
3、栅格赋值给点要素
SpatialAnayst工具->提取分析->多值提取到点
点属性表连接到栅格像元值了。

SOFM自组织特征映射第一步：选取样本点相关推荐

利用ANN作图——自组织特征映射网络(SOFM)探究及实现
利用ANN作图--自组织特征映射网络(SOFM)探究及实现在研究生的<人工智能>课堂上学习了利用人工神经网络(ANN)解决问题的基本思想与方法,在学习了自组织特征映射网络(SOFM)之后 ...
机器学习竞争神经网络与自组织特征映射神经网络(SOFM)
本文按照案例-分析-代码-原理四段式进行介绍,为便于有一定理论基础的童鞋进行学习,将原理以链接其他博客的形式给出,有兴趣的童鞋可以跳转进行学习和推敲. [案例介绍]利用竞争神经网络和自组织特征隐射 ...
自组织特征映射（SOFM或SOM）网络解决旅行商问题（TSP）
自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map)网络介绍: 由输入层,输出层神经元节点构成的神经网络(由输入层,隐层神经元节点构成的神经网络) 无监督学习学习准则是胜者为王学 ...
自组织特征映射神经网络（SOFM）
1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 (Self-Organizing Feature Map , SOFM ), 又称 Kohonen 网 . K ...
机器学习之自组织特征映射神经网络（SOM）
SOM是一类"无监督学习"模型,一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示,因此SOM天然是一种降维方法.除了降维,SOM还可以用于数据可视化,以及聚类等应用中[2]. 定 ...
什么是自组织特征映射网络？
什么是自组织特征映射网络?
【神经网络】自组织特征映射网络（SOM）
自组织特征映射网络(SOM) Self-Organizing Feature Map Neural Networks BP学习算法是一种典型的有监督学习算法,特点:每一个输入都有一个对应的理想输出自 ...
关于SOM（self-organized map）自组织特征映射神经网络的理解
som网络结构对SOM进行理解,首先要明确它的定位. 首先它是神经网络的一种,那么就有属于神经网络共同的性质.比如输入层,输出层.刚好,SOM网络只有这两层. (上面两张是典型的som网络结构图) ...
SOM -- 自组织特征映射网络
SOM的优缺点优点:SOM由于地形序的影响,最后产生的聚类结果具有比较高的的可视化和可解释性,而且与K-Means不同的是,由于每次增量的更新所有的质心,因此他受初始质心选取的影响很小. 缺点:没有 ...

SOFM自组织特征映射第一步：选取样本点

SOFM自组织特征映射第一步：选取样本点相关推荐

最新文章

热门文章