Kohonen Self-Organizing Maps を使用して数値データをクラスター化できるプログラムを実行しており、できるだけ汎用的にしようとしています。では、データセット内のアイテム数 (出力ノード数) に比例した近傍の適切な初期サイズを知るにはどうすればよいでしょうか?
提案も大歓迎です。:)
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必要に応じて近傍関数を絞り込むことができます。
各最適一致単位 (BMU) の周りに円を定義する場合、この半径を選択して、低次元空間 (おそらく 2d) のグリッドのサイズに比例させることができます。次に、最後の反復まで、半径を一定のままにするか、特定の基準に従って縮小することができます。
もう 1 つのオプションは、BMU を囲む一定量のノードのように、近傍を固定することです。
于 2014-03-06T22:26:48.077 に答える
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「可能な限り一般的」にしたい場合は、おそらく唯一の可能性があります: random。しかし、「可能な限り一般的ではない」ものにすることをお勧めします。そうすれば、パラメーターで遊ぶことができます...
于 2013-03-11T15:09:04.787 に答える