r som 예제

SOM 의 주체를 가르치는 데 사용되는 일반적인 예는 3차원 구성 요소(빨간색, 녹색 및 파란색)의 색상을 두 차원으로 매핑하는 것입니다. 다음 그림은 오른쪽에 표시된 8가지 색상을 인식하도록 훈련된 SOM의 예를 보여줍니다. 색상은 각 색상 구성 요소에 대해 하나의 차원인 3D 벡터로 네트워크에 표시되었으며 네트워크는 볼 수 있는 2D 공간에서 색상을 표현하는 방법을 배웠습니다. 색상을 서로 다른 영역으로 클러스터링하는 것 외에도 유사한 속성의 영역은 일반적으로 서로 인접한 것으로 나타났습니다. 데모 프로그램의 스크린샷(왼쪽)과 분류된 색상(오른쪽). 자세한 내용은 강연에서 슬라이드 및 코드(2014-01 SOM Example code_release.zip)를 살펴보세요. 예제 코드 등을 실행하는 데 문제가 있으면 저에게 연락하십시오. 다음 예제는 매일 24시간 관찰 대신 길이가 다른 계산된 이벤트입니다. 필요에 따라 채우기 위해 NA 대신 평균 /중앙값을 사용하도록 제안했습니다. 일부 이벤트는 매우 길고 며칠이 걸리며 일부 이벤트는 하루도 채 걸리지 않아 어려울 것입니다. 위의 코드 예제에 따라 클러스터링 알고리즘이 적용되면 클러스터는 데이터 집합의 원래 샘플이 아니라 SOM 맵의 각 노드에 할당됩니다.

원래 데이터에 레이블을 할당하는 핵심은 데이터 샘플을 노드에 매핑하는 som_model$unit.classif 변수를 사용하여 노드를 매핑하는 som_cluster 변수를 사용하는 것입니다. 그러나 이러한 클러스터는 원래 데이터의 추가 열로 어떤 레코드 /행이 어느 클러스터에 속하는지 나타내는 추가 열로 원했습니다. 예를 들어 20개의 스테이션 데이터가 있습니다. 각 역은 하루에 100 관찰을 말할 수 있습니다, 그리고 40 일이있다. 따라서 데이터 집합은 20x100x40입니다. 안녕하세요 R 스튜디오와 예제를 실행하려고하지만 작동하지 않습니다 . 문제는 거기에 설명 : https://stackoverflow.com/questions/48251029/rstudio-object-not-found-kohonen-pack SOM의 주요 기능은 원래 입력 데이터의 위상 적 기능이지도에 보존된다는 것입니다. 즉, 유사한 입력 샘플(입력 변수(나이, 성별, 높이, 무게)의 관점에서 유사성이 정의되는 경우 SOM 그리드에 서로 가깝게 배치됩니다. 예를 들어, 높이가 1.6m인 55세 암컷은 모두 그리드의 동일한 영역에 있는 노드에 매핑됩니다.