susi 1.0.5

说明

我们展示了用于python的susi包。 它包括一个用于无监督和有监督任务的全功能som。 类结构设置如下：

• SOM clustering：用于聚类的无监督SOM
  • sometimator：监督soms的基类
    • somregressor:回归som
    • somClassifier:分类som

安装

pip3 install susi

更多信息可以在installation guidelines中找到。

示例

代码示例的集合可以在the documentation中找到。 jupyter笔记本的代码示例可以在以下位置找到：

• examples/SOMClustering
• examples/SOMRegressor_Hyperspectral
• examples/SOMClassifier
• examples/SOMClassifier_Salinas

引文

包含两个引用的bibtex文件here可用

纸张：

Felix M.Riese和S.Keller，“SUSI:Python中回归和分类的监督自组织映射”，arXiv:1903.11114，2019年。提交给ISPRS会议

@article{riesekeller2019susi,author={Riese, Felix~M. and Keller, Sina},title={SUSI: Supervised Self-Organizing Maps for Regression and Classification in Python},year={2019},notes={Submitted to an ISPRS conference},archivePrefix={arXiv},eprint={1903.11114},primaryClass={cs.LG},url={https://arxiv.org/abs/1903.11114}}

代码：

Felix M.Riese，“Susi:Python中的监督自组织映射”，10.5281/zenodo.2609130，2019年。

@misc{riese2019susicode,author={Riese, Felix~M.},title={{SUSI: SUpervised Self-organIzing maps in Python}},year={2019},DOI={10.5281/zenodo.2609130},publisher={Zenodo},howpublished={\href{https://doi.org/10.5281/zenodo.2609130}{doi.org/10.5281/zenodo.2609130}}}

[1.0.5]-2019-04-23

• [新增]主成分为2的som权重的pca初始化
• [增加]可变方差
• [已更改]将安装指南和示例移到文档中

[1.0.4]-2019-04-21

• [新增]无监督有监督som的批处理算法
• [新增]统一距离矩阵（U矩阵）的计算
• [修正]增加了scikit learn的估计器检查并修正了已识别的问题

[1.0.3]-2019-04-09

• [添加]链接到arxiv论文
墨西哥帽邻域距离权重
• [新增]不同初始化模式的可能性
• [已更改]估计量的简化初始化
• [固定]文档中的URL和样式
• [固定]Salinas中的ColorMap示例

[1.0.2]-2019-03-27

• [已更改]已将递减率（）移出SOM类
• [fixed]删除了somressor的重复构造函数，fixed fit（）参数
• [新增]codecov，codacy

[1.0.1]-2019-03-26

• [添加]travis的配置文件
• [新增]阅读文档的要求

[1.0.0]-2019-03-26

• 初始版本