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2016-05-03
写论文中使用了R中som-kmean聚类分析(具体实现过程不再啰嗦了),依据使用DBI指数和组内差距和最小原则作为确定合适分群个数,结果在som中迭代了1000次,临近搜索半径为3,最终的神经元聚类如图,但是现在有了问题。如图中所示,为什么聚类没有实现最优,在同一类群中存在其他类群的神经元,是som模型训练没有优化?
再出图,迭代过程以说明模型得到了优化。
拜托有研究的朋友能给解答一下疑惑,多谢! SOM分类测试.jpeg 迭代过程

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2016-5-3 21:32:01
自己顶下!~~
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2016-5-4 14:28:46
补充下思路图,便于理解。
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思路图

思路图

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2016-5-4 16:20:40
问题已解决!ok
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2016-5-4 17:02:30
Chengweing 发表于 2016-5-4 14:28
补充下思路图,便于理解。
具体思路:在kohonen软件库的som函数中提供返回参数unit.classif参数提供了每个数据样本的获胜神经元编码,因此,就可以构建基于SOM-Kmeans的二次聚类分析。
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2019-12-16 11:46:03
您好!楼主可否请教下具体是如何解决的呢?我也遇到了同样的问题
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