r - SOM 中误差度量的量化

Question

我想使用 R 计算我的 SOM 模型中的量化误差 (qe)。这是我尝试过的代码：

data(yeast)## take only complete 
x <- yeast[[3]][apply(yeast[[3]], 1, function(x) sum(is.na(x))) == 0,]
yeast.som <- som(x, somgrid(5, 8, "hexagonal"))
## quantization error:
mean(yeast.som$distances)

那个代码对吗？还有另一种计算qe的方法吗？

Answer 1

使用yeast.som$distances与 SOM 相关的误差度量是正确的，因为它表示元素与其码本的平均距离。如果我只能选择一个功能，我会选择那个。

然而，这不是唯一的一个：例如，您可以从yeast.som$unit.classif. 空单元数越少，SOM 越好。

您还可以测量每个码本与其他码本的距离。你可以看到它在做：plot(yeast.som, type = "quality").

SOM 的好坏衡量标准可以是上述衡量标准的组合。