自己組織化マップとは ・ニューラルネットワークの一種 ・教師なしクラスタリング(k-means法に動作が似ている) ・多次元のデータを圧縮して低次元(2次元)にマッピングするもの。(そういう意味では、非線形の主成分分析+クラスター分析とも言える。) ・多次元データを2次元にマッピングできることから、多次元データの可視化にも使われる。 実際に計算するには ・文献などでは、パッケージとして SOM_PAK が有名だが、R(オープンソースの統計処理ソフトウェア)の方が日本語のドキュメントも多く、分かりやすい。 ・RでSOM(自己組織化マップ) の関連リンクにある pdf の "Rと自己組織化マップ" というのが分かりやすい。 学習のパラメータについて 以下、コホネン先生著の"自己組織化マップ"より、ものすごくテキトーに抜粋 ・単調減少関数は、線形的でも反比例的でも指数的でもさ