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TrainSOM

trainiert eine selbstorganisierende Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM).

Calling Sequence

[SOMWeights] = TrainSOM(Samples, InitialWeights, GridSize, LearningRate, LearningRateParameter, Neighborhood, NeighborhoodParameter, NormType)

Parameters

Samples:

Matrix, die Trainingsvektoren als Zeilen enthält

InitialWeights:

Matrix, die anfängliche Gewichtsvektoren als Zeilen enthält

GridSize:

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

LearningRate:

Lernrate, Funktion des Zeitschrittes und eines weiteren Parameters

LearningRateParameter:

zweiter Parameter von LearningRate(), Typ beliebig

Neighborhood:

Nachbarschaft, Funktion der Distanz, des Zeitschrittes und eines weiteren Parameters

NeighborhoodParameter:

Dritter Parameter von Neighborhood(), Typ beliebig

NormType:

Norm der Vektoren, ist Skalar größer als null, kann %inf sein

SOMWeights:

Matrix, die resultierende Gewichtsvektoren als Zeilen enthält

Description

Diese Funktion trainiert eine selbstorganisierende Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM)

Examples

global CLUSTER_PATH;
Source = read_csv(CLUSTER_PATH + 'demos\IrisData.csv', ascii(9));
Samples = strtod(Source(:, 1 : 4));
GridSize = [5 3];
InitialWeights = InitSOM(Samples, GridSize, 'equidistant');
LearningRateStruct = struct('Max', 0.2, 'Min', 0.02, 'Duration', size(Samples, 1));
function [Result]=LinearLearningRate(TimeStep, Parameter)
Result = Parameter.Max - (Parameter.Max - Parameter.Min) * (TimeStep - 1) / (Parameter.Duration - 1);
endfunction
NeighborhoodStruct = struct('Max', 5, 'Duration', size(Samples, 1));
function [Result]=CircularNeighborhood(Distance, TimeStep, Parameter)
MaxDistance = Parameter.Max - (Parameter.Max - 1) * (TimeStep - 1) / (Parameter.Duration - 1);
Result = double(Distance <= MaxDistance);
endfunction
SOMWeights = TrainSOM(Samples, ...
InitialWeights, ...
GridSize, ...
LinearLearningRate, ...
LearningRateStruct, ...
CircularNeighborhood, ....
NeighborhoodStruct, ...
2)

See also

Authors

Bibliography

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


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