【发布时间】：2017-07-20 22:14:18
【问题描述】：
我有一个自组织的地图，在这里创建了一个 Som_pak-3.1
如果我有三种不同类型的元素，它们是不同的。为什么元素不在地图的不同部分？为什么“A”、“B”和“C”在很多情况下都在同一个六边形上？为什么“B”和“C”在六边形中从不单独存在？
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： neural-network unsupervised-learning som self-organizing-maps
【发布时间】：2017-07-20 22:14:18
【问题描述】：
我觉得这对SOM来说是正常的结果。无监督 SOM 算法不知道元素。使用距离度量，神经元学习了向量，然后将元素作为标签放置在最佳匹配的神经元上。
两个元素出现在同一个节点上的一个可能原因是它们的每个特征的值是否相同。否则，它们对每个特征都有不同的值，但根据距离度量，这些值看起来仍然相似。
可以通过增加地图大小来提高空间分辨率。这可能允许类是可分离的。然而，权衡是每个神经元的统计显着性在与较少的数据点相关联时会下降。所以我的建议是，您可以尝试不同大小的地图，以找到适合您的数据集和目标的地图。
实际上，我只是在阅读这个确切的观点，p。 Kohonen 的“自组织映射的 MATLAB 实现和应用”一书中的第 19 条，可在 http://docs.unigrafia.fi/publications/kohonen_teuvo/ 获得。它涵盖了在 SOM-PAK 之后创建的 MATLAB SOM-Toolkit。这本书只简要介绍了 SOM-PAK，但我相信书中的理论会有所帮助。
【讨论】：