① MiniSom은 시각화 기능이 거의 없는 SOM을 구현할 수 있는 라이브러리로, 여기에서 사용되는 파라미터는 다음과 같습니다.

ⓐ 첫 번째 파라미터: SOM에서 x축에 대한 차원

ⓑ 두 번째 파라미터: SOM에서 y축에 대한 차원

ⓒ 세 번째 파라미터: 입력 벡터 개수

ⓓ sigma: 이웃 노드와의 인접 반경으로 공식은 다음과 같습니다.

sigma(t) = sigma/(1+t/T)

(이때 T=반복 횟수(iteration number)/2)

ⓔ learning_rate: 한 번 학습할 때 얼마큼 변화를 주는지에 대한 상수로 공식은 다음과 같습니다.

Learning rate(t) = learning rate/((1+t)/(0.5*t))

(이때 t=반복 구분자(iteration index))

그림 11-14는 훈련 데이터셋을 MiniSom 알고리즘에 적용한 결과입니다.

▲ 그림 11-14 훈련 데이터셋을 MiniSom 알고리즘에 적용한 결과