Fussy's Diary

めっきり寒くなってきました。今年も残り二ヶ月ですね。

クラスタリングの一つ、SOM ( Self-organizing maps ) のサンプル・プログラムを作成してみました。SOM を使うことで、高次元のデータを二次元マップ上に写像して視覚的に分類することが可能になります。
紹介しているサイトを見ると、理解しやすい色のクラスタリングが例としてよく挙がっていますが、巡回サラリーマン問題の近似解を求める応用例を見つけてさっそく試してみました。二次元データを二次元マップに写像することで目的を達成することができます。



初期値 "×" を与えて訓練すると、"△" のノードに次第に近づいていきます。真の解ではないですが、割りといい結果が得られているのではないかと思います。この使い方を見つけてから SOM を使うのがなかなか面白くなってきました。

クラスタリングには他にも凝集型クラスタリングや K-平均法、EM アルゴリズムなどがありますが、現在、順番にサンプル・プログラムを作成しようとしているところです。年内にできれば一度更新したいですね。