SOM: Modelos de mapas Auto-organizativos SOM es un modelo de red neuronal que básicamente procesa una base de datos, resultando en un mapa (usualmente bidimensional) donde casos similares se “mapean” en regiones cercanas. Todos los nodos se conectan a las mismas entradas del modelo. http://www.youtube.com/watch?v=otKwNI2YzWs natural å Conexiones con pesos Neurona artificial
Clustering de Partición Self-Organizing Maps Disposición de los nodos en el array
Clustering de Partición Self-Organizing Maps Funcionamiento
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Entrenamiento Búsqueda del nodo ganador: Actualización de los pesos:
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Resultado Espacio de Entrada Espacio de Salida (Mapa) Vectores de Pesos Nodos
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Ejemplo Toy problem: Base de datos de animales
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Ejemplo
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Ejemplo Toy problem: Mapa de animales (Distancias – Clusters)
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Ejemplo Toy problem: presentación de un nuevo caso
Clustering de Partición Self-Organizing Maps: Ejemplo