【发布时间】：2018-02-13 17:17:46
【问题描述】：
这是我的第一篇文章，我是 R 的新手。我正在尝试训练自组织地图。我的数据是 2304 个实例的矩阵，每个实例有 7 个特征（[2304x7]）
按照示例代码（如 wines 的数据集）我没有问题，但是当我尝试用我的数据修改某些功能时出现此错误：
som(datos, grid = som_grid, init = "random", alpha = c(1, 0.1), : 未使用的参数 (alphaType = "linear", neigh = "gaussian")
我只是在下面输入代码：
library(kohonen)
som_grid<-somgrid(xdim=8, ydim=3,topo="hexagonal")
som_model <- som(my_data, grid=som_grid, init="random", alpha=c(1.0, 0.1), alphaType="linear", neigh="gaussian",r adius=c(15,3), rlen=c(100,1000))
我做错了什么？
非常感谢，抱歉已经回答了（我没找到）！
【问题讨论】：
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在训练之前看到示例代码有：set.seed(7) 但我不明白它是做什么的。
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set.seed(some number) 让您在每次有随机化步骤时都获得相同的结果。没有它，您的返回值每次都会有所不同
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alphaType和neigh是som包中som命令的选项，而不是kohonen包中的选项。 -
谢谢@lawyeR！但我不完全理解......你是什么意思相同的价值观？不同的随机初始化后得到不同的结果是不是不合逻辑？
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酷！现在它可以工作了（或者至少我在训练方面没有错误）。谢谢@MarcoSandri。
标签： r neural-network som unused-variables self-organizing-maps