7. Работа с сетью Кохонена.

Окна Частоты побед (Win Frequencies) и Топологическая карта (Topological Map) дают возможность анализировать сеть Кохонена и осуществлять кластеризацию с помощью сети.

Частоты побед

Откройте окно Частоты побед (Win Frequencies) (рис. 6), вызвав его командой меню Статистика/Частоты побед (Statistics/Win Frequencies). В этом режиме система прогоняет все входные образцы и подсчитывает, сколько раз каждый элемент топологического слоя выигрывает (т.е. находится ближе всего к проверяемому образцу). Высокое число побед показывает центры кластеров на топологической карте.

Элементы с нулевыми частотами побед вообще не используются, и их наличие обычно показывает, что обучение прошло не очень успешно (т.к. сеть использует не все предоставленные ей ресурсы). Однако в данном случае, из-за небольшого количества входных образцов допустимо наличие неиспользованных элементов.

Рис.6 . Частоты побед

Частоты побед (Win Frequencies) показываются отдельно для обучающих и проверочных образцов (разделены толстой горизонтальной линией). Если расположение кластеров значительно отличается в этих двух половинах, это показывает, что сеть не научилась правильно обобщать данные. В нашем примере это не важно, т.к. обучающая последовательность очень мала для самообучения.

Топологическая карта

Как только распределение центров кластеров определено, можно открыть окно Topological Map (Топологическая карта) и просмотреть сеть с целью идентификации кластеров (рис.7).

Топологическая карта (Topological Map) отображает выходной слой графически в двумерном пространстве. Для каждого элемента топологического слоя отображается его близость к текущему образцу с помощью черного квадрата (чем больше квадрат, тем ближе), и выигравший элемент обведен тонким прямоугольником.

Рис.7. Топологическая карта.

Если проверить несколько образцов (самое удобное нажимать стрелку вверх справа от поля Образец (Pattern)), можно заметить, что похожие образцы объединены в группы, и близкие элементы расположены рядом друг с другом.

На этом этапе можно начинать именовать элементы (давать осмысленные имена) для того, чтобы показать их принадлежность к кластеру.

В нашем примере первые десять образцов относились к виду Setosa.

Выполните (Run) первый образец, затем дайте имя выигравшему элементу: введите название Setosa в поле имени элемента (Модуля) (справа от поля номера элемента), и нажмите RETURN. Топологическая карта (Topological Map) автоматически обновится и отобразит новое имя.

Прогоните остальные девять образцов (нажимая стрелка вверх справа от поля образца), и назовите их выигравшие элементы точно также.

Замечание

Чтобы не набирать на клавиатуре одно и тоже имя каждый раз, просто скопируйте его в буфер (выделите и нажмите CTRL+INSERT), а затем вставляйте в нужное место путем нажатия SHIFT+INSERT. Также можно не нажимать RETURN после каждого имени. Когда вы нажимаете стрелку вверх Топологическая карта автоматически обновляется.

Дайте названия всем элементам. Образцы 11-20 относятся к виду Versicolour, образцы 21-30 к виду Virginica.

Вы можете обнаружить элемнты, выигравшие в обоих этих видах, отметьте их как Dubious.

Когда вы проверите все образцы обучающей последовательности, отметьте оставшиеся (неизвестные) элементы как Неиспользованные. Или запустите вновь все образцы и посмотрите какому типу образцов неиспользованные элементы отвечают сильнее всего. Дайте им соответствующее название.

Как только все элементы поименованы, можно посмотреть, как сеть Кохонена классифицировала проверочные образцы.

Если Вы используете сеть Кохонена и не знаете заранее, какие должны быть кластеры (что является обычным случаем применения сети Кохонена), поступите следующим образом: просто дайте полученным кластерам символические имена, а затем посмотрите входные данные и определите значение кластеров. Для этого у системы есть возможность прямо в окне топологической карты (Topological Map) давать имена образцам.

Рис.8. Топологическая карта с названиями элементов.

Проведите следующие действия:

Обучите сеть Кохонена;

Используйте окно частоты побед (Win Frequencies), чтобы определить кластеры на топологической карте (Topological Map);

Назовите кластеры символическими именами (например C1, C2, и т.д.);

Прогоните образцы на топологической карте (Topological Map) и присвойте образцам имена соответствующих кластеров;

Исследуйте входные данные (возможно их источник) и определите, что представляет собой каждый кластер;

Поменяйте символические имена на смысловые.

Прогоните образцы еще раз и дайте им новые имена в зависимости от выигравшего элемента.