자기 조직화 맵 understaning

Question

는 내가 요소의 세 가지 유형이있는 경우 자기 조직화지도가 여기

Som_pak-3.1을 만들었습니다, 그들은 다르다. 요소가지도의 다른 부분에없는 이유는 무엇입니까? 왜 "A", "B"와 "C"가 같은 육각형에서 함께 많은 경우입니까? 왜 "B"와 "C"가 육각형에서 홀로 존재하지 않는 이유는 무엇입니까?

미리 감사드립니다.

Answer 1

SOM의 정상적인 결과라고 생각합니다. 감시되지 않는 SOM 알고리즘은 요소를 인식하지 못합니다. 거리 측정법을 사용하여 뉴런은 벡터를 학습 한 다음 요소를 가장 일치하는 뉴런에 레이블로 배치했습니다.

동일한 노드에 나타나는 두 요소의 가능한 이유 중 하나는 각 기능에 대해 동일한 값을 갖는 경우입니다. 그렇지 않으면 각 지형지 물마다 다른 값을 갖지만 거리 메트릭에 따라 값이 여전히 유사하게 보입니다.

지도 크기를 늘리면 공간 해상도를 높일 수 있습니다. 이렇게하면 클래스를 분리 할 수 ​​있습니다. 그러나 각 뉴런의 통계적 유의성은 더 적은 데이터 요소와 관련되어있을 때 내려갑니다. 그래서 제가 제안하는 것은 데이터 세트와 목표에 적합한 맵을 찾기 위해 다양한 크기의 맵을 시도 할 수 있다는 것입니다.

사실 저는이 정확한 지점에 대해 방금 읽었습니다. 19 Koohonen의 저서 "MATLAB 구현 및 자체 조직지도의 응용"에서 http://docs.unigrafia.fi/publications/kohonen_teuvo/. 여기에는 SOM-PAK 이후에 작성된 MATLAB SOM-Toolkit이 포함됩니다. 이 책은 SOM-PAK에 대해서만 간략하게 다루고 있지만이 책의 이론이 도움이된다고 생각합니다.