10 자체 구성 맵을 학습 한 후 U- 매트릭스를 계산할 수 있습니다 . 있다 몇 가지 도구 를 수동으로 시각화하고 클러스터를 식별 할 수는 있지만, (즉, 클러스터를 식별하기 위해 그림을보고 인간을 가지고 있지) 자동 방법으로이 과정을 할 수있는 알고리즘이 있는지 궁금 하군요. 이것을 할 수있는 방법이 있습니까? R로 코드를 작성하고 있습니다. 인터넷에서 어떤 것도 발견하지 못했기 때문에 누군가 나를 도울 수 있습니다. clustering image-processing self-organizing-maps — 텐더로 소스
10 예, SOM의 U- 매트릭스에서 클러스터링 알고리즘이 실행되는 것을 보았습니다. 그러나 SOM은 2 차원에서 고차원 데이터 를 시각화 하는 데 사용되므로 흔하지 않습니다 . 예를 들어 당신이 볼 수 이 DBSCAN가 신경을 클러스터에 U-매트릭스에서 실행된다. 이 예제는 Python 라이브러리 'somoclu'에서 가져온 것입니다. 불행히도, 나는 R에있는 패키지를 모른다. — CaucM 소스 답변 해주셔서 감사합니다. 실제로지도 자체의 노드가 아닌 U Matriz를 사용한 이미지 분할과 관련된 알고리즘을 찾고있었습니다. — Tendero