R语言中如何进行自我组织映射网络的识别？

Question

R语言中如何进行自我组织映射网络的识别？

我正在寻找一个能够帮助我理解如何在R语言中进行自我组织映射网络（SOM）的识别的解决方案。我知道SOM是一种无监督学习算法，可以用于数据降维和聚类。但是，我不确定如何在R中实现这个功能，我希望有哪位专家能够提供一些代码示例或者详细说明，以帮助我更好地理解SOM网络的用途和实现方法。感谢各位专家的回答！

提问时间：2023-05-30 19:31:51 编辑时间：2023-05-30 19:31:53 提问者： Street_Soul

Answer 1

晨曦微露

6

在R语言中，可以使用"Kohonen"这个包来进行自我组织映射网络的识别。下面是一段示例代码，可以帮助你更好地理解如何实现SOM网络的功能：

# 准备数据集
data(iris)

# 安装和加载"Kohonen"包
install.packages("Kohonen")
library(Kohonen)

# 创建一个SOM对象
set.seed(123)
som <- som(scale(iris[,1:4]), grid = somgrid(5, 5, "hexagonal"))

# 绘制SOM图
plot(som, type = "mapping", bgcol = rainbow(3)[iris$Species])

# 获取聚类结果
predicted.labels <- predict(som, newdata = scale(iris[,1:4]))
table(predicted.labels, iris$Species)

这里使用"Iris"数据集红利一个5x5的SOM网络，然后利用预测函数"predict"来获取聚类结果。希望能对你有所帮助！

回答时间：2023-05-30 19:31:56

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