私は研究を行っており、SOM アルゴリズムを使用していくつかの論文を読んでいます。データセットを SOM のトレーニング/テスト セットに分割するロジックがわかりません。たとえば、C4.5 デシジョン ツリーが使用されている場合、トレーニングされた構造には、新しいデータセット (テスト) がそこでデータを分類するときに適用されるいくつかのルールが含まれています。しかし、システムが SOM によってトレーニングされた後、どのような規則または類似のものが生成されるのでしょうか? 最初にトレーニングに 30% を使用し、次にテストに 70% を使用する代わりに、データの 100% を SOM システムに適用すると、どのような違いがありますか? 事前にご回答いただきありがとうございます。