Data Mining



     Смотрите на сайте фильтр фп-6м. |     

Обучение сети Кохонена - часть 2


Сначала к окрестности принадлежит большое число нейронов, далее ее размер постепенно уменьшается. Сеть формирует топологическую структуру, в которой похожие примеры образуют группы примеров, близко находящиеся на топологической карте.

Полученную карту можно использовать как средство визуализации при анализе данных. В результате обучения карта Кохонена классифицирует входные примеры на кластеры (группы схожих примеров) и визуально отображает многомерные входные данные на плоскости нейронов.

Уникальность метода самоорганизующихся карт состоит в преобразовании n-мерного пространства в двухмерное. Применение двухмерных сеток связано с тем, что существует проблема отображения пространственных структур большей размерности.

Имея такое представление данных, можно визуально определить наличие или отсутствие взаимосвязи во входных данных.

Нейроны карты Кохонена располагают в виде двухмерной матрицы, раскрашивают эту матрицу в зависимости от анализируемых параметров нейронов.

На рис. 12.2 приведен пример карты Кохонена

Пример карты Кохонена

Рис. 12.2.  Пример карты Кохонена

Что же означает ее раскраска? На рис.12.3 приведена раскраска карты, а точнее, ее i-го признака (показателя pr_a), в трехмерном представлении. Как мы видим, темно-синие участки на карте соответствуют наименьшим значениям показателя, красные - самым высоким.

Раскраска i-го признака в трехмерном пространстве

Рис. 12.3.  Раскраска i-го признака в трехмерном пространстве

Теперь, возвращаясь к рисунку рис.12.2, мы можем сказать, какие объекты имеют наибольшие значения рассматриваемого показателя (группа объектов, обозначенная красным цветом), а какие - наименьшие значения (группа объектов, обозначенная синим цветом).

Таким образом, карты Кохонена (как и географические карты) можно отображать:

  • в двухмерном виде, тогда карта раскрашивается в соответствии с уровнем выхода нейрона;
  • в трехмерном виде.

В результате работы алгоритма получаем такие карты:

  • карта входов нейронов;
  • карта выходов нейронов;
  • специальные карты.

Координаты каждой карты определяют положение одного нейрона.


Содержание  Назад  Вперед