Bán kính lân cận của BMU sẽ được tính lại. Bán kính được xác định lớn nhất thường sẽ là bán kính của mạng, nhưng sau đó giá trị này sẽ giảm dần sau những bước thực hiện. Tất cả những phần tử nằm trong bán kính trên sẽ được xem là phần tử lân cận của BMU.
Trong mỗi vòng lặp, sau khi BMU được xác định bước tiếp theo là thực hiện lại việc tính toán trên các nút để xây dựng lại tập các phần tử lân cận mới của BMU. Các véc-tơ trọng số của các phần tử lân cận này sẽ được cập nhật lại ở bước tiếp theo.
Hình 3.4 Các phần tử lân cận của BMU
Tập các phần tử lân cận của BMU sẽ được cập nhật lại bằng cách duyệt qua các phần tử nằm trong bán kính lân cận hay véc-tơ khoảng cách của BMU.
Đặc tính duy nhất của thuật toán học Kohonen là vùng lân cận của BMU được xây dựng trên véc-tơ khoảng cách sẽ được co lại sau một số lần lặp nhất định. Điều này được thực hiện bằng cách co lại bán kính của vùng lân cận theo số lần lặp.
Phép co sẽ được thực hiện theo hàm mũ nội suy sau: ... 3 , 2 , 1 exp ) ( 0 t t t
Biểu thức: hàm mũ nội suy của phép co
σ: chiều rộng của tập dữ liệu nhập tại thời điểm t σ0: chiều rộng của tập dữ liệu nhập tại thời điểm t0
λ: hằng số thời gian t: là bước lặp hiện tại
σ0 được tính bằng công thức sau: σ0 = max(Width, Height)/2
Width: chiều rộng của mạng Kohonen Height: chiều cao của mạng Kohonen
Giá trị của hằng số λ phụ thuộc vào σ và số lần lặp để chạy giải thuật. Nó được tính theo công thức sau:
λ = N/log(σ0)
N: số lần lặp để chạy giải thuật
λ và σ sẽ được dùng để tính bán kính lân cận trong mỗi lần lặp của giải thuật.
Hình 3.5 Ví dụ về sự co lại của bán kính lân.
Khi bán kính lân cận đã được xác định, việc xác định các phần tử lân cận của BMU sẽ được thực hiện đơn giản bằng cách duyệt tất cả các phần tử trong mạng để xem nó có nằm trong bán kính lân cận hay không.