python - Python 中的六角自组织映射

Question

我正在寻找六边形 self-organizing map在 Python 上。

1. 准备模块。如果存在的话。
2. 绘制六边形单元格的方法
3. 将六角形单元格用作数组或其他的算法

关于:自组织图 (SOM) 或自组织特征图 (SOFM) 是一种人工神经网络，使用无监督学习进行训练以生成低维(通常是二维)

Answer 1

我知道这个讨论已经有 4 年了，但是我还没有在网上找到满意的答案。

如果你有一个数组，将输入映射到神经元，以及一个与每个神经元的位置相关的二维数组。

例如考虑这样的事情:

hits = array([1, 24, 14, 16,  6, 11,  8, 23, 15, 16, 15,  9, 20,  1,  3, 29,  4,
              32, 22,  7, 26, 26, 35, 23,  7,  6, 11,  9, 18, 17, 22, 19, 34,  1,
              36,  3, 31, 10, 22, 11, 21, 18, 29,  3,  6, 32, 15, 30, 27],
             dtype=int32)
centers = array([[ 1.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 2.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 3.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 4.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 5.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 6.5       ,  0.8660254 ],
                 [ 1.        ,  1.73205081],
                 [ 2.        ,  1.73205081],
                 [ 3.        ,  1.73205081],
                 [ 4.        ,  1.73205081],
                 [ 5.        ,  1.73205081],
                 [ 6.        ,  1.73205081],
                 [ 1.5       ,  2.59807621],
                 [ 2.5       ,  2.59807621],
                 [ 3.5       ,  2.59807621],
                 [ 4.5       ,  2.59807621],
                 [ 5.5       ,  2.59807621],
                 [ 6.5       ,  2.59807621],
                 [ 1.        ,  3.46410162],
                 [ 2.        ,  3.46410162],
                 [ 3.        ,  3.46410162],
                 [ 4.        ,  3.46410162],
                 [ 5.        ,  3.46410162],
                 [ 6.        ,  3.46410162],
                 [ 1.5       ,  4.33012702],
                 [ 2.5       ,  4.33012702],
                 [ 3.5       ,  4.33012702],
                 [ 4.5       ,  4.33012702],
                 [ 5.5       ,  4.33012702],
                 [ 6.5       ,  4.33012702],
                 [ 1.        ,  5.19615242],
                 [ 2.        ,  5.19615242],
                 [ 3.        ,  5.19615242],
                 [ 4.        ,  5.19615242],
                 [ 5.        ,  5.19615242],
                 [ 6.        ,  5.19615242]])

所以我将使用以下方法执行此操作:

from matplotlib import collections, transforms
from matplotlib.colors import colorConverter
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_map(hits, n_centers, w=10):
    """
    Plot Map
    """

    fig = plt.figure(figsize=(w, .7 * w))
    ax = fig.add_subplot(111)
    hits_count = np.histogram(hits, bins=n_centers.shape[0])[0]
    # Discover difference between centers
    collection = RegularPolyCollection(
        numsides=6, # a hexagon 
        rotation=0, sizes=( (6.6*w)**2 ,),
        edgecolors = (0, 0, 0, 1),
        array= hits_count,
        cmap = cm.winter,
        offsets = n_centers,
        transOffset = ax.transData,
    )
    ax.axis('off')
    ax.add_collection(collection, autolim=True)
    ax.autoscale_view()
    fig.colorbar(collection)
    return ax

_ = plot_map(som_classif, matrix)

最后我得到了这个输出:

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此代码在 https://stackoverflow.com/a/23811383/575734 上的更新版本