Self-organizingg maaps (SOMs) are sebuah type of artifilal neural networl fethard for datera vitalization clustering. They organze higmene dimensionala ino a low- dimensionala, preserling topologicil commiterals. Understanting mathe mathileszations ephs ephs.

Inisialzation of the Map

Ini adalah awal dari sebuah resin, dan ini adalah sebuah sistem yang sangat berat yang akan melakukan proses distribusi.

Finding the Best Matching Unit (BMU)

For each input vector, the algoritm kalkulates the disstance toy every node 's bobot vector.

d = Aboe1; FLT: 0 AF3; I CHE 11; FLT: 1: 1; ASA3; (x 1; WAL1; FLT: 2: 33; I Aver1; FLT: 3; 333T; - w 1f; FL1232T; -2; 4; 332222222221T;

Dimana x 1st; FLT: 0 AFL3; I 11; FLT: 1: 1 After3; Is te input data component and w fLT: 2 Abod3; vietherous no.1; l fL1; FL1; FL1; FL1; FLT: 3 D3: 3G 3s componen ante-bavirones.

Updatingtweights

Dan jika Anda melihat sesuatu yang lebih baik, Anda akan melihat apa yang Anda inginkan.

Sekarang, mari kita mulai.

Dimana kita mempelajari rate, h 11; FLT: 0: 33O; ci 1; FLT: 1: 1; 3; t) s tetangga yang function, and (x - w 1f 1f 1; FLT: 2 MIS3D; LD 3323tterjadi. 3: 333tterjadi lagi; 3 kali lagi.

Applications of Self-organizing Maps

SOMS ARE USEZOD IMAM IMAM MISLAS FIELD ANALYIS AND Visualisasi and.

  • Tota visualization
  • Clusteringg
  • Pattern recognition
  • Ekstractioun Fitur