ラベル付きのデータ セットがあり、各データ エントリは 6 次元です。各データ エントリは、10 個のクラスターのいずれかに属するものとして事前にラベル付けされています。
このラベル付きデータセットに適合するように SOM をトレーニングしたいと思います。言い換えれば、事前にラベル付けされたものと同じ結果を各データエントリに正確に (またはほぼ) クラスター化できる SOM を適用したいと考えています。
上記の要件を満たすことができる MATLAB ニューラル ネットワーク ツールボックスの関数はありますか?
私があなたの質問を誤解していない限り、あなたが説明しているアクティビティは、クラスタリング (つまり、教師なしの方法でモデルを構築する) よりも、分類 (つまり、新しい観測のクラスを予測する教師付きの方法でモデルを構築する) のように聞こえます。データセットの構造を調べます)。
そうであれば、そうです。Neural Network Toolbox にはそれを行う機能がありますが、SOM ベースではありません (SOM は通常教師なしです)。
nprtool(ニューラル ネットワーク パターン認識ツール) は、このアクティビティ用のツールボックスに付属する GUI ツールです。アクティビティを順を追って説明する非常に使いやすいウィザード構造を備えており、操作する組み込みのサンプル データセットを選択することもできます。それをどのように実行するかを明確にする必要があります。GUI で例を確認したら、コマンド ラインで同等のことを行う方法を示すコードを GUI から生成できます。
それが役立つことを願っています!