Участник:Ivan kolosov/Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена

Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Задача кластеризации — это задача, в которой требуется разбить объекты во ыходных данных на группы, иначе называемые кластерами, таким образом, что внутри каждого кластера объекты в каком-то смысле похожи, а объекты в разных кластерах в каком-то смысле различны. Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохонена, предназначен для кластеризации вещественных векторов. В основе алгоритма лежит однослойная нейронная сеть, называемая картой Кохонена. Нейроны образуют сетку, в которой каждый нейрон имеет свои координаты. У каждого нейрона есть вектор весов, размерность которого равна размерности входных векторов. Все узлы входного слоя соединены с каждым из нейронов.

Для того, чтобы определить кластер, к которому принадлежит данный входной вектор, вектор подают во входной слой сети. Для каждого нейрона вычисляется расстояние между входным вектором и вектором весов. Нейрон с наименьшим расстоянием между вектором весов и входным вектором, активируется, обозначая принадлежность входного вектора соответствующему кластеру. Таким образом, число кластеров определяется числом нейронов. Особенностью работы алгоритма является то, что близкие друг к другу входные векторы активируют нейроны, близкие друг к другу на сетке. Это свойство оказывается удобным для визуализации кластеризованных данных.

Процесс обучения сети состоит в «соревновании» между нейронами. На каждом шаге случайным образом выбирается один из входных векторов. Из всех нейронов выбирается нейрон-победитель, который имеет наименьшее расстояние между вектором весов и входным вектором. Вектор весов этого нейрона сдвигается в сторону входного вектора. Также в сторону входного вектора сдвигаются векторы весов остальных нейронов, причем степень сдвига зависит от расстояния до нейрона-победителя на сетке. В результате этого процесса векторы весов нейронов распределяются по входному пространству.