Вопрос или проблема
Я визуализирую U-матрицу, созданную с помощью кода самоорганизующихся карт, чтобы (визуально) определить регионы схожести в данных.
Хотя я хотел бы использовать SOM для определения кластеров в неразмеченных данных, сначала я запускаю его с некоторыми размеченными эталонными наборами данных, чтобы убедиться, что моя реализация не содержит ошибок.
Для набора данных Iris я вижу четкое разграничение между классами, что указывает на правильность реализации. Классы были переименованы в 1, 2, 3. 
Тем не менее, когда я запускаю тот же код на другом наборе данных, я вижу, что SOM смог сопоставить экземпляры различных классов (все 0 вместе, 1 вместе, и есть две разные области), но четкого разграничения нет. 
Как я могу улучшить U-матрицу или SOM, чтобы создать четкое разграничение между классами?
Число предсказательных переменных в вашем новом наборе данных велико? Если да, то евклидово расстояние может быть ненадежным из-за проклятия размерности. Вам стоит попробовать уменьшить размерность вашего набора данных с помощью анализа главных компонент или выбора признаков. В качестве альтернативы вы можете попробовать использовать другую метрику расстояния, например, косинусное сходство.
Ответ или решение
Когда вы наблюдаете за U-матрицей, созданной с помощью карты самоорганизации (SOM), и видите, что классы не отделяются визуально, это может быть вызвано несколькими факторами. Учитывая, что вы успешно протестировали свою реализацию на наборе данных Iris, есть вероятность, что конкретная новая выборка имеет свои уникальные особенности или сложности, мешающие получению однозначных группировок.
1. Проблемы Размерности Данных
Измерение различий в высоких размерностях:
Одной из наиболее серьезных проблем, с которыми вы можете столкнуться, является «проклятие размерности». В этом случае, если количество предикторов в вашем новом наборе данных велико, стандартные методы расчета расстояний, такие как евклидово расстояние, могут стать менее надежными. Это связано с тем, что в высоких размерностях расстояния между точками могут не нести значительной информации о реальной близости классов.
Решение:
Рассмотрите возможность применения методов понижения размерности, таких как метод главных компонент (PCA) или выбор признаков, чтобы уменьшить количество переменных и выделить наиболее значимые для кластеризации.
2. Свойства Вашего Набора Данных
Сложные структуры данных:
Если в вашем новом наборе данных имеются классы с пересекающимися характеристиками или классы, имеющие сильные внутренние различия (интрузивность классов), это также может затруднить ясное визуальное отделение в U-матрице.
Решение:
Попробуйте провести более глубокий предварительный анализ ваших данных. Используйте методы кластеризации для проверки структуры до применения SOM. Возможно, стоит также изучить различные расстояния или метрики (например, косинусное сходство), которые могут лучше отразить структуры в ваших данных.
3. Параметры SOM
Настройки параметров:
Настройки вашей SOM, такие как размер решетки, скорость обучения и время обучения, могут оказывать значительное влияние на конечный результат. Ненадлежащие параметры могут привести к тому, что модели не смогут целиком захватить структуры классов.
Решение:
Экспериментируйте с различными размерами решеток и скоростями обучения. Большие и более сложные сетки могут позволить более детально разделить данные, в то время как более низкие скорости обучения могут помочь модели «оседлать» данные более качественно.
4. Качество Данных
Отсутствие или наличие шума:
Если ваш новый набор данных имеет пропуски, выбросы или сильный шум, это может негативно сказаться на эффективности SOM в выявлении статистических закономерностей.
Решение:
Заблаговременно очистите ваш набор данных от выбросов и заполните пропуски. Также проведите нормализацию данных, чтобы устранить влияние величин, изменяющихся по порядкам.
5. Визуализация U-матрицы
Методы визуализации:
Иногда методы визуализации могут ввести в заблуждение, если выбраны неправильно. Возможно, вы используете неподходящие параметры для построения визуализации.
Решение:
Попробуйте разные способы визуализации, такие как использование цветовых градиентов или выделение границ классов, чтобы сделать различия более очевидными.
Заключение
Обращение внимания на описанные выше аспекты может значительно улучшить вашу работу с U-матрицей и качеством кластеризации. Первое, с чего стоит начать — это оценка структуры вашего нового набора данных и их характеристик, а также соответствие используемых вами методов и параметров. Помните, что изменение и доработка подхода к реализации SOM — ключ к успеху при работе с различными наборами данных.