matlab - 自组织映射: How to identify clusters from plots?

Question

我一直在学习神经网络，最近一直在尝试不同的聚类方法。但与 KNN、GMM 或 DBSCAN 不同，(据我所知，Matlab 中)没有一个功能可以为您识别簇。所以我一直在阅读如何解释这些情节的文章，但我仍然很困惑。对于我的示例，在权重位置图中，我看到一个簇。对于邻居权重差异，我看到一个，也许两个集群(黄色/亮 - 相似，红色/暗 - 不相似)。当查看点击图中的密度时，这似乎得到了证实。可能还有更多，但老实说我不能告诉(我是新手)，因为梯度而不是簇之间的固体边界。你看到了多少个簇，你的逻辑是什么？谢谢 ] 1 [ ] 2 [ ] 3

selforgmap([5 5]
[净，tr] = 火车(净，x)
图、情节(网)
图，plotsomhits(net,x)
图，plotsompos(net,x)

Answer 1

您可以构建与 SOM 节点所代表的内容相关的新范例，即它们生成新的数据集。新数据集独立于原始数据集。尽管如此，它还是以某种方式排列，以便底层结构模仿原始数据集的结构。因此，经常发现人们随后使用K-means、Hierarchical Clustering等聚类算法来执行SOM。这可以看作是:不是直接从大量的原始数据中进行聚类，而是在原始数据集的新版本上执行聚类过程，该版本更小但仍然继承了原始数据集的拓扑。 AFAIK，SOM 与 KNN 不同，SOM 是无监督的，而 KNN 是有监督的。