r - 自己組織化マップのニューロンごとのクラス確率をプロット

Question

R での自己組織化マップ クラスタリングの優れたチュートリアルを見つけました。このチュートリアルでは、入力データを単位空間に表示する方法が説明されています (以下を参照)。ラベル付けのルールを設定するために、各ニューロンの各クラスの確率を計算してプロットしたいと思います。確率の計算はかなり簡単です。各ユニットのクラス i の観測数を取り、それをこのユニットの観測数の合計で割ります。私はdata.frame pcで終わります。今、私はこの結果をマッピングするのに苦労していますが、それを行う方法の手がかりはありますか?

library(kohonen)
data(yeast)
set.seed(7)
yeast.supersom <- supersom(yeast, somgrid(8, 8, "hexagonal"),whatmap = 3:6)

classes <- levels(yeast$class)
colors <- c("yellow", "green", "blue", "red", "orange")
par(mfrow = c(3, 2))
plot(yeast.supersom, type = "mapping",pch = 1, main = "All", keepMargins = TRUE,bgcol = gray(0.85))

library(plyr)
pc <- data.frame(Var1=c(1:64))

for (i in seq(along = classes)) {
  X.class <- lapply(yeast, function(x) subset(x, yeast$class == classes[i]))
  X.map <- map(yeast.supersom, X.class)
  plot(yeast.supersom, type = "mapping", classif = X.map,
  col = colors[i], pch = 1, main = classes[i], add=TRUE)

  # compute percentage per unit
  v1F <- levels(as.factor(X.map$unit.classif))
  v2F <- levels(as.factor(yeast.supersom$unit.classif))
  fList<- base::union(v2F,v1F)
  pc <- join(pc,as.data.frame(table(factor(X.map$unit.classif,levels=fList))/table(factor(yeast.supersom$unit.classif,levels=fList))*100),by = 'Var1')
  colnames(pc)[NCOL(pc)]<-classes[i]
}