コホネンの自己組織化マップ (SOM)

※このページではHTML5を使用しています

分割数
X方向:
Y方向:




ステップ数 N:
学習率η:
標準偏差σA0



ローカルファイル:

操作方法

パネル操作
フレーム マップ格子の枠を設定します。デフォルトは6角形格子です。
  • 縞状格子:X方向のみ分割した1次元の格子を設定します。
  • 4角形格子:X,Y方向に分割した2次元の4角形格子を設定します。
  • 6角形格子:6角形格子(いわゆるHexマス)を設定します。
パラメータ選択 表示するパラメータを選択します。
学習 SOMの学習のパラメータを設定し実行します。
  • ステップ数N:
    学習のステップ数です。
  • 学習率η:
    パラメータ更新の係数です。 大きいほど学習が速い反面発散しやすくなるリスクがあります。
  • 標準偏差σA0
    ガウス型近傍関数の標準偏差の初期値を設定します。 標準偏差は解の安定のためステップと共に減少します。
ローカルファイル ローカルのテキストファイルを読み込みます。

解説
クラスター分析などに使用できるコホネンの自己組織化マップを作成します。 サンプルで学習をすると(パラメータはデフォルト値でかまいません) 都道府県が分類されていく過程が観察できると思います。 初期値がランダムなので完成したマップは毎回異なるものになりますが、 傾向はほぼ変わらないはずです。 サンプルデータは人口や面積などをパラメータとしていますが、 東京都や北海道の特異さが見て取れると思います。

データの書式について

ダウンロードファイル中のサンプルデータも参考にしてください。

参考文献
自己組織化マップ−理論・設計・応用− マークM.ヴァン・フッレ著 徳高平蔵・藤村喜久郎監訳 海文堂
総務省統計局(サンプルデータの参照元) 統計でみる都道府県のすがた 世界の統計

技術屋の魂(?)に戻る