U 매트릭스
U-matrix |
U 매트릭스(Unified Distance Matrix)는 인접 뉴런의 코드북 벡터 사이의 유클리드 거리가 그레이스케일 이미지로 묘사되는 자기조직지도(SOM)의 표현이다.이 영상은 2D [1]영상을 사용하여 고차원 공간의 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.
시공 절차
입력 데이터를 사용하여 SOM을 훈련한 후에는 최종 맵에 반전이 없을 것으로 예상됩니다.맵이 트위스트 프리일 경우 인접 뉴런의 코드북 벡터 간 거리는 기초 데이터의 다른 부분 간 거리에 대한 근사치를 제공한다.이러한 거리가 그레이스케일 이미지로 표현될 때 밝은 색상은 촘촘한 간격의 노드 코드북 벡터를 나타내며 어두운 색상은 보다 넓게 분리된 노드 코드북 벡터를 나타냅니다.따라서 밝은 색 그룹은 군집으로 간주되고 어두운 부분은 군집 사이의 경계로 간주될 수 있습니다.이 표현은 고차원 공간에서 클러스터를 시각화하거나 비교적 간단한 이미지 처리 기술을 사용하여 클러스터를 자동으로 인식하는 데 도움이 됩니다.
레퍼런스
- ^ Ultsch, Alfred; Siemon, H. Peter (1990). "Kohonen's Self Organizing Feature Maps for Exploratory Data Analysis". In Widrow, Bernard; Angeniol, Bernard (eds.). Proceedings of the International Neural Network Conference (INNC-90), Paris, France, July 9–13, 1990. Vol. 1. Dordrecht, Netherlands: Kluwer. pp. 305–308. ISBN 978-0-7923-0831-7.
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