将新数据呈现给拟合的自组织地图并将行分配给集群答案

【问题标题】：presenting new data to fitted self-organizing map and assign rows to clusters将新数据呈现给拟合的自组织地图并将行分配给集群
【发布时间】：2017-05-19 06:57:10
【问题描述】：

我正在使用此代码，它适合自组织图 (SOM)，然后对生成的原型向量进行聚类以定义聚类边界：

library(dplyr)
library(kohonen)

setwd('C:\\Users\\Bla\\Source\\Repos\\SomeExcitingRepo')

OrginalData <- read.table("IrisData.txt",
                   header = TRUE, sep = "\t")

SubsetData <- subset(OrginalData, select = c("SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
TrainingMatrix <- as.matrix(scale(SubsetData))

GridDefinition <- somgrid(xdim = 4, ydim = 4, topo = "hexagonal")

SomModel <- kohonen::supersom(data = TrainingMatrix, grid = GridDefinition, rlen = 1000, alpha = c(0.05, 0.01),
             keep.data = TRUE)
groups = 3
iris.hc = cutree(hclust(dist(SomModel$codes[[1]])), groups)

plot(SomModel, type = "codes", bgcol = rainbow(groups)[iris.hc])
add.cluster.boundaries(SomModel, iris.hc)

数据是 iris 数据集，但这只是一个示例。数据集格式如下：

Uid SepalLength SepalWidth  PetalLength PetalWidth  Species
1   5.1 3.5 1.4 0.2 setosa

现在让我们假设这是一个看不见的数据集。我想对其进行规范化并将其呈现给 SOM，然后在每一行中添加额外的列，指示 SOM 的簇号（1、2、3 参见上面的示例）以及获胜节点的 x 和 y 坐标。示例：

Uid SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Species Cluster X Y
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 3 3 4

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

您可以使用unit.classif 来索引集群或网格点：

result <- OrginalData
result$Cluster <- iris.hc[SomModel$unit.classif]
result$X <- SomModel$grid$pts[SomModel$unit.classif,"x"]
result$Y <- SomModel$grid$pts[SomModel$unit.classif,"y"]

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Cluster   X         Y
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa       1 1.5 2.5980762
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa       1 1.0 3.4641016
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa       1 1.0 3.4641016
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa       1 1.0 3.4641016
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa       1 1.0 1.7320508
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa       1 1.5 0.8660254

虽然看起来不太好：

points(jitter(result$X), jitter(result$Y), col=result$Species)
legend(5,0, legend=unique(result$Species), col=unique(result$Species), pch=1)

【讨论】：

这很好，但您是否在此处展示未缩放的矢量，这可能是它看起来不太好的原因吗？
对不起@csetzkorn，我不明白你的问题。我也认为这还不错，增加网格大小时你可以得到更好的结果
我增加了 som 的大小并且没有缩放特征。此外，我增加了 rlen。现在看起来好多了。只是最后一个，我已经接受了，你知道是否可以将每个获胜节点的原型向量也添加到每一行？
试试cbind(result, as.data.frame(SomModel$codes)[SomModel$unit.classif,])
这会打印创建的数据框，但不会将代码附加到结果中，因此会将其与剩余的注释数据一起写入