Я знаю основы работы с самоорганизующимися картами, но мне трудно их визуализировать. Допустим, у меня есть сетка 2 * 2, и я нанес на нее данные размером 200 * 1000. Могу ли я снова получить доступ к 200 точкам данных в моем тренировочном наборе, используя мою сетку? Если да, то как это возможно? Если ответ отрицательный, то в чем польза этих карт, поскольку мои исходные данные не могут быть извлечены из сжатых данных?
Как работает СОМ?
Ответы (1)
Я не уверен, что вы имеете в виду, вы говорите, что нанесли на карту 200 многомерных точек данных на 2D-сетку? Если это так, то нужно только найти ближайшую 2D-координату для каждой точки данных, а затем сопоставить ее с этой позицией. Другими словами, каждая координата в сетке имеет вес той же размерности, что и входные данные, и при правильном обучении вы можете пройтись по сетке и найти вес, который имеет наименьшее евклидово расстояние от каждого образца в ваших входных данных, называемый bmu (наилучшая подходящая единица). Затем соответствующие 2D-координаты сопоставляются с заданными входными данными, оттуда вы можете построить их или что угодно.
SOM в основном используется для визуализации и исследования данных с высоким значением d, ваши исходные данные нельзя «извлечь» из него, но он может дать вам некоторое представление о том, как данные распределяются.
person
perfall
schedule
31.08.2017
