Phân cụm dữ liệu có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hàm mật độ ước lượng của dữ liệu để tìm ra các điểm lồi lõm. Sử dụng SOM để ước lượng giá trị hàm mật độ cho mỗi phần tử xử lý. Để thực hiện được ước lượng đó được thực hiện bằng cách tìm kiếm các phần tử xử lý chiến thắng cho vector đầu vào và phần tử xử lý tính toán tổng vector đầu vào và tổng của lỗi lượng tử. Lỗi lượng tử là bình phương khoảng cách giữa vector đầu vào và phần tử xử lý chiến thắng. Ước lượng hàm mật độ có thể được thực hiện bằng cách tính trung bình lỗi lượng tử. Nếu trung bình lỗi lượng tử nhỏ thì mật độ bề mặt cao và ngược lại mật độ bề mặt sẽ thấp hơn. Các hàm mật độ được ước lượng và được phân chia vào các cụm khác nhau bằng cách sử dụng tìm kiếm độ dốc đơn. Đầu tiên giá trị nhỏ nhất của hàm mật độ được tìm kiếm và phần từ xử lý của nó được gán nhãn về cụm 1. Sau đó tìm kiếm độ dốc đơn trong 8 lân cận và các phần tử xử lý sử dụng trong tìm kiếm độ dốc được liên kết với phần tử xử lý trước đó. Xác định sự khác biệt lớn nhất về giá trị ước lượng xung quanh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn
phần tử xử lý hiện tại và xác định hước tăng giá trị của hàm mật độ. Quá trình này được lặp để tìm ra giá trị cao nhất của hàm mật độ hoặc các phần tử xử lý. Quá trình này được lặp cho đến khi tất cả các phần tử xử lý được dán nhãn.