データ入力 コホネンのSOM_PAKのサンプル・データ ex.dat を使う この ex.dat は、som_pak パッケージに含まれている。 ex.dat の構成は以下ようになっている。 5 13.575570 12.656892 -1.424328 -2.302774 404.921600 13.844373 12.610620 -1.435429 -1.964423 404.978180 13.996934 12.669785 -1.384147 -1.830788 405.187378 14.060876 12.755087 -1.378407 -2.020230 404.892548 (以下中略) 24.066832 22.776152 -0.371480 1.382585 409.522491 23.332212 22.386673 -0.440821 0.525516 4
自己組織化マップとは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師なしクラスタリング(k-means法に動作が似ている) ・多次元のデータを圧縮して低次元(2次元)にマッピングするもの。(そういう意味では、非線形の主成分分析+クラスター分析とも言える。) ・多次元データを2次元にマッピングできることから、多次元データの可視化にも使われる。 実際に計算するには ・文献などでは、パッケージとして SOM_PAK が有名だが、R(オープンソースの統計処理ソフトウェア)の方が日本語のドキュメントも多く、分かりやすい。 ・RでSOM(自己組織化マップ) の関連リンクにある pdf の "Rと自己組織化マップ" というのが分かりやすい。 学習のパラメータについて 以下、コホネン先生著の"自己組織化マップ"より、ものすごくテキトーに抜粋 ・単調減少関数は、線形的でも反比例的でも指数的でもさ
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