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RのバッチSOMを試してみる - Qiita
あらすじ最近、Rで自己組織化マップ(SOM)をやろうと思って調べてみました。本投稿ではSOMの解説、SOMの生成からデータの見方まで扱っていきたいと思います。 SOMって？自己組織化特徴マップ（SOM）は、ヘルシンキ大学のコホーネン教授により1981年頃に発表された。教師なし学習を行なうニューラルネットワークの代表例と言える。様々な入力データを、それらの類似度に応じて自動的に分類するクラスタリング能力に優れる。何種類かのデータを適当に繰返し入力し続けると、いつの間にか、似たようなデータを近くに配置していく。引用元:自己組織化特徴マップ（SOM） - http://www.sist.ac.jp/~kanakubo/research/neuro/selforganizingmap.html という解説がされていますが、要は、データ(特徴ベクトル)の集合をプロットする一つの方法とい
nodat 2016/07/08
R

som
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複雑な問題へのSOMの応用
自己組織化マップ（SOM)は、クラスタリングの問題にも、クラス分類の問題にも利用できます。しかしながら、日本ではこの２つの分類法の違いが正確に理解されておらず、混乱することが多々あります。英語では、「分類」に関する単語がいろいろとあります。グルーピング（grouping)、セパレーション（separetion）、オーディネーション（ordination）、ソーテーション（sortation）、セグメンテーション（segmentation）、カテゴリゼーション（categorization）、クラシフィケーション（classfication）等々。これだけの言葉があるのは、それぞれ微妙に意味(ニュアンス）が違うからであって、だてではありません。欧米人は、「分類」について、これだけ繊細な感覚を持ってます。一方、我々日本人はというと、「分類」は分類でしかなく、きわめて素朴です。そのためか日
nodat 2016/07/08
clustering

som

データマイニング
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