Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 34 стр.

Замечание 2. Размер карты (количество нейронов в ней) зависит от объема
обучающей выборки. Чаще всего используются карты размером от 400
(20 × 20 ) до 2500 (50 × 50) нейронов.
       Полученную карту можно использовать как средство визуализации
при анализе данных. В результате обучения карта Кохонена классифици-
рует входные примеры на кластеры (группы схожих образов) и отображает
многомерные входные данные на плоскости нейронов. Имея такое пред-
ставление данных, можно визуально определить наличие или отсутствие
взаимосвязи во входных данных.
       Удобным инструментом визуализации данных является раскраска
топографических карт, аналогично тому, как это делают на обычных гео-
графических картах. Каждый признак данных порождает свою раскраску
ячеек карты – по величине среднего значения этого признака у данных,
попавших в данный кластер.
       Собрав воедино карты всех интересующих нас признаков, получим
топографический атлас, дающий интегральное представление о структуре
многомерных данных.
       Так, например, рис. 17 иллюстрирует содержимое конкретной ячейки
на карте Кохонена российских банков, содержащей 20 × 20 ячеек
(т.е. 400 нейронов) [6]. Входными признаками в данном случае являются
характеристики балансового отчета. Обучающая выборка включает около
1800 российских банков. Каждая ячейка карты (кластер) содержат банки
со сходным финансовым состоянием. Чем дальше на карте координаты
банков, тем больше отличается друг от друга их финансовый портрет.




 Рис. 17. Пример содержимого ячейки карты Кохонена для российских
                              банков
Достоинства карты Кохонена начинают проявляться после нанесения на
нее какой-либо графической информации. Рис. 18 показывает как выглядит
карта Кохонена, на которой отмечены ячейки, содержащие банки с ото-
званными по результатам 1998 года лицензиями. Видно, что банки с ото-
званными лицензиями группируются в правом верхнем углу карты – «зоне
риска».
                                  34