Orange3实战教程：无监督---自组织映射

自组织映射

自组织映射的计算。

输入

● 数据：输入数据集

输出

• 选中数据：从图中选择的实例
• 数据：包含新增列（标识点是否被选中）的数据集

自组织映射（SOM）是一种通过无监督学习训练的人工神经网络（ANN），用于生成数据的二维离散化表示。它是一种降维方法。

自组织映射通过邻域函数保持输入空间的拓扑特性。

网格中的点代表数据实例。默认情况下，点的大小表示该点代表的实例数量。点按多数类别着色（如果可用），内部颜色深浅表示多数类别的比例。若需查看类别分布，可选择"显示饼图"选项。

与其他可视化工具类似，自组织映射支持交互式选择分组：

• 使用 Shift 键选择新组
• 使用 Ctrl+Shift 键向现有组添加

1. SOM属性设置
   • 网格类型：六边形或正方形网格。
   ● 若勾选"自动设置尺寸"，图表大小将自动调整；否则需手动设置。
   • 初始化类型：支持PCA初始化、随机初始化或可复现随机初始化（random_seed=0）。
   ● 参数设