<< GetXieBeniIndex CLUSTER PCAScatterPlot >>

CLUSTER >> CLUSTER > InitSOM

InitSOM

initialisiert die Gewichtsvektoren einer selbstorganisierenden Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM) mit einem regulären Gitter.

Calling Sequence

[SOMWeights] = InitSOM(Samples, GridSize, GridType)

Parameters

Samples:

Matrix, die Beispielvektoren als Zeilen enthält

GridSize:

Vektor oder Skalar, gibt die Anzahl der Neuronen pro Dimension an. Alle Elemente müssen größer als eins sein.

GridType:

String, kann 'equidistant' oder 'adjusted' sein.

SOMWeight:

Matrix, die Gewichtsvektoren als Zeilen enthält.

Description

Diese Funktion initialisiert die Gewichtsvektoren einer selbstorganisierenden Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM) mit einem regulären Gitter. Das Zentrum des Gitters ist der Mittelwert der Beispielvektoren. Das Gitter ist entland der Hauptkomponenten der Beispielvektoren angeordnet. Das Gitter kann äquidistant sein (wie in [1] vorgeschlagen) oder an die Verteilung der Beispielvektoren in den Richtungen der Achsen angepasst sein (wie in [2] beschrieben).

Examples

global CLUSTER_PATH;
Source = read_csv(CLUSTER_PATH + 'demos\IrisData.csv', ascii(9));
Samples = strtod(Source(:, 1 : 4));
SOMWeights = InitSOM(Samples, [5 3], 'equidistant')

See also

Authors

Bibliography

[1] T. Kohonen, 'Self-organizing maps', Springer Verlag, Berlin, 2001

[2] Harald Galda, 'Development of a segmentation method for dermoscopic images based on color clustering', Kobe University, August 2003


Report an issue
<< GetXieBeniIndex CLUSTER PCAScatterPlot >>