Кластеризации при помощи карт Кохонена

Описание модели карты Кохонена

Карты Кохонена (kohonen maps) — эго разновидность нейронных сетей, обучающихся без учителя, предназначенная для кластеризации входных данных. Они названы в честь финского ученого Т. Кохонена, который предложил основную идею алгоритма^[1].

Основной компонентой карты Кохонена является слой Кохонена, который представляет собой совокупность адаптивных линейных сумматоров (рис. 6.5).

Рис,. 6.5. Сеть Кохонена для входного вектора размерности 3 и 9 кластеров

Структура нейронной сети Кохонена представляет собой входной слой нейронов, который совпадает по количеству нейронов с размерностью N вектора, представляющего объект кластеризации, а выходной слой — двумерная матрица нейронов, каждый из которых представляет собой некоторую координату в двумерном пространстве, а также кластер в задаче кластеризации. Таким образом, параметром алгоритма самоорганизующихся карт Кохонена является размер выходного слоя нейронов и метод проецирования входного вектора объекта на двумерную сетку координат.

• [1] См.: Kohonen Т. Self-Organizing Maps. N. Y.: Springer, 2000.