КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ КАРТ КОХОНЕНА

Опис моделі карти Кохонена

Карти Кохонена (kohonen maps) - его різновид нейронних мереж, що навчаються без учителя, призначена для кластеризації вхідних даних. Вони названі на честь фінського вченого Т. Кохонена, який запропонував основну ідею алгоритму ^[1] .

Основним компонентом карти Кохонена є шар Кохонена, який являє собою сукупність адаптивних лінійних суматорів (рис. 6.5).

Мал,. 6.5. Мережа Кохонена для вхідного вектора розмірності 3 та 9 кластерів

Структура нейронної мережі Кохонена є вхідний шар нейронів, який збігається за кількістю нейронів з розмірністю N вектора, що представляє об'єкт кластеризації, а вихідний шар - двовимірна матриця нейронів, кожен з яких представляє собою деяку координату в двовимірному просторі, а також кластер в завданні кластеризації. Таким чином, параметром алгоритму самоорганізованих карт Кохонена є розмір вихідного шару нейронів і метод проектування вхідного вектора об'єкта на двовимірну сітку координат.

• [1] Див .: Kohonen Т. Self-Organizing Maps. NY: Springer, 2000..