Self-Organizing Map
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SOM Clustering(Self-Organizing Map, 자기조직화지도)Data Science 2022. 8. 21. 20:16
1. SOM Clustering SOM Clustering(이하 SOM)은 map의 topology 구조를 유지하면서 고차원의 데이터를 저차원으로 변경하는 비지도 학습 방법이다. 구조는 입력 레이어와 출력 레이어 두개의 층으로 구성되어 있다. 입력된 패턴에 가장 유사한 출력 레이어의 neuron이 winner neuron이 되고, 이를 중심으로 유사한 입력패턴의 집합이 이루어진다. 이를 통해서 유사한 패턴은 동일한 출력(같은 군집)을 가지게 된다. SOM의 가장 큰 특징이자 대표적인 군집화 기법 K-Means와의 차이점으로는 군집화의 개수를 설정하지 않아도 된다는 점이다. 그 외에도, 시각적 표현이 뛰어나며 입력변수의 위치 관계를 보존한다는 특징이 있다. SOM에 대해서 고려하게 된 계기는 아래와 같다...