我也在做一个需要对时间序列数据进行聚类的项目。我正在使用在 MATLAB 中工作的 SOM 工具箱进行聚类，并遇到以下问题：“我们如何确定哪些数据属于哪个集群？” SOM 从数据集中随机选择数据样本，并为每个数据样本找到 BMU。据我所知，数据样本标识符在 SOM 算法中不被视为数据的维度。如果是这样，那么我们如何跟踪样本？我认为这不能解决som_bmus这个问题。知道如何在不更改 SOM 工具箱中包含的任何功能的情况下做到这一点吗？
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y=vec2ind(output)
将为您提供 MATLAB 生成的输出的索引号。使用此信息，您可以查看哪些输入数据属于哪个神经元#。
只需在脚本中直接使用上面的代码，剩下的就交给它了。
于 2014-08-12T14:54:09.103 回答
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我知道这是一个老话题，但也许对其他人仍然有用。
您的问题是关于确定什么应该是集群还是哪些数据属于哪个神经元？如果这是最后一个，我相信 GulshanS 已经正确回答了，但如果是关于如何确定什么是集群以及什么不是集群的问题，仍然没有答案。您可以通过邻居连接来做到这一点，黑暗区域大多显示“墙”，这是集群的断线。
聚类分析与 SOM 所做的不同。SOM 确定连接并分配 BMU，最终成为具有神经元的预定网格。多个数据输入可以属于一个神经元。多个神经元可以属于一个集群，但这些不是 SOM 的输出。
于 2016-08-23T14:56:08.050 回答