我想了解SOM。当人们发布图像代表时，我很困惑 数据的图像让我使用SOM将数据映射到地图空间。据说使用了U矩阵。但是我们有一个有限的神经元网格，那么你如何得到一个“连续”的图像呢？ 例如，从40x40网格开始，有1600个神经元。现在计算U矩阵，但是现在如何绘制这些数字以获得可视化？ 链接：
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U矩阵代表统一距离并且在每个单元中包含相邻单元之间的欧氏距离（在输入空间中）。此矩阵中的小值表示SOM节点在输入空间中靠近在一起，而较大的值表示SOM节点相距很远，即使它们在输出空间中很近。这样，U矩阵可以被视为2D空间中输入矩阵的概率密度函数的汇总。通常，这些距离值是离散的，基于强度进行颜色编码并显示为heatmap种类。
引用Matlab SOM工具箱，
Compute and return the unified distance matrix of a SOM.
For example a case of 5x1 -sized map:
m(1) m(2) m(3) m(4) m(5)
where m(i) denotes one map unit. The u-matrix is a 9x1 vector:
u(1) u(1,2) u(2) u(2,3) u(3) u(3,4) u(4) u(4,5) u(5)
where u(i,j) is the distance between map units m(i) and m(j)
and u(k) is the mean (or minimum, maximum or median) of the
surrounding values, e.g. u(3) = (u(2,3) + u(3,4))/2.
除了SOM工具箱，您可以查看kohonen R包（请参阅help(plot.kohonen)并使用type="dist.neighbours"）。