Page 189 - 4703

Рисунок 6.42. Файл даних з результатами кластеризації

Для вирішення цього завдання для кожного кластера не-
обхідно побудувати регресійну нейронну мережу. Сценарій
рішення задачі регресії розібраний в підрозділі 6.1. Скориста-
ємося цим же сценарієм для вирішення завдання регресії усе-
редині четвертого кластера мережі-класифікатора. Для інших
кластерів підхід до рішення аналогічний. Зауважимо, що поча-
тковий файл даних для цієї задачі повинен містити:
1. Вхідні змінні w1, w2, w3, w4, w5, w6, w7;
2. колонку (cluster) за результатами кластеризації осно-
вних даних 1-1200;
3. залежну змінну z, показник виходу випадкового про-
цесу (величина грубої помилки).
Заздалегідь обмежимо усю множину даних четвертим
кластером. Для цього на панелі інструментів перейдемо до
меню Data, в нему тиснемо кнопку Vars і вибираємо пункт
Subset. Відкривається діалог для створення файлу з підмножи-
ною

189