我正在尝试使用复制器神经网络对一组未知数据进行聚类。簇的数量由中间层中神经元单元的数量乘以我们负责中间层激活的阶跃函数中的步数确定。提供的唯一信息是特征大小向量将为 10。但是没有关于可能集群数量的信息。最终目标是使用神经网络检测异常。

我该如何处理这项任务？我不确定我应该使用多少神经元和步骤。我相信我可以将神经元限制在 4 个左右，因为它通常应该少于输入神经元的一半。但是，我不确定网络将如何在很多步骤上执行。也许对许多神经元不会造成伤害，至于我所理解的神经网络集群，与 k-means 相比，与集群的数量无关，而一个小数字可能会因限制而损害异常检测？