Trực quan mạng

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mạng nơ ron kohonen và ứng dụng phân loại sản phẩm (Trang 53 - 56)

Dựa trên các thuật toán đồ tự tổ chức, năm kỹ thuật trực quan hóa chính đã được khám phá:U-matrix, trực quan lưới, trực quan hóa bản đồ thành phần, bề mặt đồ thị 2D và 3D của ma trận khoảng cách.

Đại diện thống nhất khoảng cách ma trận cho trực quan cụm: Ma trận thống nhất khoảng cách (U-matrix) là một đại diện của bản đồ tự tổ chức xác định khoảng cách giữa các nơron hoặc các đơn vị. Chứa khoảng cách từ mỗi đơn vị trung tâm cho tất cả các lân cận. Các nơron của mạng SOM được đại diện bởi các ô lục giác. Khoảng cách giữa các nơron liền kề được tính toán và xuất hiện với các màu khác nhau. Màu tối giữa các nơron tương ứng với khoảng cách lớn và đại diện cho sự chênh lệch khoảng cách giữa các giá trị trong không gian đầu vào. Màu sáng giữa các nơron thể hiện các vectơ gần nhau trong không gian đầu vào. Vùng sáng đại diện cho các cụm và vùng tối đại diện cho sự phân chia cụm. Những đại diện này được sử dụng để trực quan hóa cấu trúc của không gian đầu vào. Các đại diện U-matrix cho thấy cấu trúc các cụm của tập dữ liệu. Các giá trị

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn

có đặc tính tương tự được sắp xếp gần nhau và khoảng cách giữa chúng đại diện cho mức độ tương tự hoặc không tương tự.

Trực quan lưới được sử dụng để hình dung hình dạng của SOM trong không gian đầu vào. Đại diện cho mỗi đơn vị của bản đồ sử dụng một phép chiếu do đó khoảng cách giữa các cặp dữ liệu mẫu được bảo toàn một cách chính xác. Sử dụng lưới SOM để hình dung tập các đối tượng với vị trí, màu sắc, hình dạng duy nhất. Phép chiếu của SOM cung cấp hình ảnh thông tin của hình dạng tổng thể và độ mịn của SOM. Một số các tính năng tương tác trực quan có thể được cung cấp cho người sử dụng: Kiểm soát trên các tọa độ của mỗi đơn vị trong không gian 2D hoặc 3D. Màu sắc và kích thước của điểm đánh dấu được sử dụng cho mỗi đơn vị bản đồ và các thuộc tính của đường để kết nối các đơn vị bản đồ. SOM làm giảm các dữ liệu đầu vào cho một số lượng nhỏ các vector có thể được kết hợp với các kỹ thuật chiếu khác như phân tích thành phần chính và lập bản đồ Sammon để tạo các kết quả chiếu tốt hơn trong khi giảm bớt gánh nặng tính toán liên quan đến các phương pháp chiếu.

Trực quan hóa bản đồ thành phần: Hiển thị giá trị các thuộc tính khác nhau của các phần tử bản đồ. Trực quan hóa của các thành phần bản đồ cho thấy mỗi vetor đầu vào thay đổi trên không gian của các đơn vị SOM. Mỗi thành phần của bản đồ cho thấy giá trị của một biến trong mỗi đơn vị của bản đồ bằng cách sử dụng màu sắc mã hóa. Bằng cách sử dụng vị trí và màu sắc của bản đồ có thể tìm ra mối quan hệ giữa các đơn vị bản đồ khác nhau.

Bề mặt đồ thị 2D và 3D của ma trận khoảng cách: Sử dụng màu sắc và tọa độ z để chỉ ra khoảng cách trung bình đến đơn vị bản đồ lân cận. Sử dụng trực quan bề mặt đồ thị 2D và 3D của ma trận khoảng cách thể hiện

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn

mật độ, hình dạng, kích thước và số lượng các cụm. Người sử dụng có sự linh hoạt để thao tác các tọa độ và xem trong không gian 2D hoặc 3D.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn

Chương 3: ỨNG DỤNG MẠNG KOHONEN (SOM) TRONG PHÂN LOẠI SẢN PHẨM

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mạng nơ ron kohonen và ứng dụng phân loại sản phẩm (Trang 53 - 56)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(74 trang)