Question

我是集群和神经网络的新手，我刚刚开始使用自组织映射（SOM）进行一些集群。我有一个15维数据集，并使用以下代码创建了一个Som：

size = 20
from minisom import MiniSom    
som = MiniSom(size, size, 15, sigma=0.3, learning_rate=0.9, random_seed=149)
som.train_random(data, 650000, verbose=True)

然后我以另一种方式绘制了som：

plt.figure()
plt.pcolor(som.distance_map().T, cmap='Blues')
plt.colorbar()

plt.show()

我的问题是：如果我有一个新的15维元素，我怎么知道som的哪个簇？

Answer 1

我觉得MiniSom为此实现了一个功能：

som.winner(*input_data*)

返回最接近的节点。

Answer 2

最佳匹配单元（BMU）

for t in itertools.count():
        i =  np.random.choice(range(len(data)))
        bmu = self.find_bmu(data[i])

Finding the Best Matching Unit

使用随机节点矢量值创建n x n映射

在s个
根据s计算“关闭”节点的含义

根据s计算学习率

选择一个随机数据项

确定最接近数据项（BMU）的地图节点

靠近BMU的每个节点

根据数据项调整节点矢量值

结束循环

SOM - BMU

我怎么知道python中元素属于哪个自组织映射（SOM）集群？

2 个答案: