Page 71 - 4703

Після того, як мережа навчена, треба перевірити якість її
роботи і визначити характеристики. Для цього в пакеті
STATISTICA Neural Networks є набір обчислюваних статистик і
графічних засобів.
Усі статистики обчислю-
ються окремо для навчальної,
контрольної і тестової множин.
Усе ваги і параметри активації
доступні у вигляді зручного тек-
стового файлу, який одним кла-
цанням миші можна перекинути
в таблиці результатів системи
STATISTICA. Копіювання даних в буфер обміну або збережен-
ня їх у вигляді файлу також робиться простим натисненням
кнопки. Є можливість відстежувати ряд вихідних параметрів:
пост-процесовані вихідні значення, активації вихідних нейро-
нів, вектори кодування (Codebook). Активації можна отримати
також у вигляді гістограм. У текстовому виді можна виводити
результати по кожному окремому спостереженню або по
усьому набору даних.
Автоматично обчислюються наступні підсумкові статис-
тики: середньоквадратична помилка мережі, так звана матриця
невідповідностей в завданнях класифікації (де підсумовуються
усі випадки правильної і неправильної класифікації), і доля
поясненої дисперсії в завданнях регресії.
Мережа Кохонена має вікно топологічної карти, в якому
можна візуально спостерігати активації елементів мережі, а
також змінювати коди спостережень і вузлів в процесі аналізу
даних.
Є також вікно частоти ви-
грашів, що дозволяє миттєво ло-
калізувати кластери в топологіч-
ній карті.
Кластерний аналіз можна
виконувати, користуючись поєд-
нанням мережі стандартної архі-
тектури із спеціальною кластер-
ною діаграмою системи
STATISTICA Neural Networks. На-

71