Clustering for purposes of data visualization and making predictions is
disclosed. Embodiments of the invention are operable on a number of
variables that have a predetermined representation. The variables include
input-only variables, output-only variables, and both input-and-output
variables. Embodiments of the invention generate a model that has a
bottleneck architecture. The model includes a top layer of nodes of at
least the input-only variables, one or more middle layer of hidden nodes,
and a bottom layer of nodes of the output-only and the input-and-output
variables. At least one cluster is determined from this model. The model
can be a probabilistic neural network and/or a Bayesian network.
Связывать для визуализирования данных и делать прогнозы показаны. Воплощения вымысла действующие на нескольких перемеююых имеют предопределенное представление. Перемеююые вклюают перемеююые vxodnogo сигнала-только, перемеююые vyxoda-tol6ko, и обе перемеююого входн-и-vyxoda. Воплощения вымысла производят модель имеет зодчество bottleneck. Модель вклюает верхний слой узлов по крайней мере перемеююых vxodnogo сигнала-только, one or more средний слой спрятанных узлов, и нижний слой узлов vyxoda-tol6ko и перемеююых входн-и-vyxoda. По крайней мере одна группа обусловлена от этой модели. Моделью может быть вероятностной нервной системой and/or bayesian сетью.
