自己組織化マップのunderstaning

Question

は、私は要素の三つの異なる種類を持っている場合は、自己組織化マップはここに

SOM_PAK-3.1を作成している、と彼らは異なっています。なぜ要素が地図の異なる部分にないのですか？なぜ "A"、 "B"、 "C"が多くの場合同じ六角形で一緒になっているのですか？なぜ "B"と "C"が六角形で決して単独ではないのですか？

ありがとうございます！

Answer 1

私はSOMの通常の結果だと感じます。監督されていないSOMアルゴリズムは要素を認識していません。距離メトリックを使用して、ニューロンはベクトルを学習し、次に要素は最も適合するニューロンにラベルとして配置されました。

同じノードに表示される2つの要素が、それぞれの機能に対して同じ値を持つ場合は、考えられる理由の1つです。それ以外の場合は、フィーチャごとに異なる値を持ちますが、値は距離メトリックによっても同じように見えます。

マップサイズを大きくすると、空間解像度を上げることができます。これにより、クラスを分離することができます。しかしながら、各ニューロンの統計的有意性は、より少ないデータ点に関連するときに低下するというトレードオフである。だから私はあなたのデータセットと目標に適したものを見つけるために、さまざまなサイズの地図を試すことができるということをお勧めします。

実際、私はこの正確な点についてちょうど読んでいました。 Kohonenの書籍 "MATLABの自己組織化マップの実装と応用"（http://docs.unigrafia.fi/publications/kohonen_teuvo/）の19を参照してください。 SOM-PAKの後に作成されたMATLAB SOM-Toolkitについて説明します。この本はSOM-PAKを簡単にカバーしていますが、この本の理論が助けになると私は信じています。