回答編集履歴
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追記
answer
CHANGED
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@@ -15,7 +15,25 @@
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15
15
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# 出力
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16
16
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```
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17
17
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+
たとえば
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+
```python
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+
som = Somoclu(n_rows=12, n_columns=30,
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+
initialization="pca", verbose=2)
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22
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+
```
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23
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+
でirisのデータを入れると、標準出力には
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18
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+
```python
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+
(360, 4)
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27
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+
[[4.6 3.6 1. 0.2 ]
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28
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+
[4.733333 3.5333333 1.2666667 0.23333332]
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29
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+
[5. 3.6 1.4 0.2 ]
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30
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+
...
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31
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+
[7.6999993 3.7999997 6.7 2.2 ]
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32
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+
[7.6999993 2.6 6.9 2.3 ]
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33
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+
[7.7 2.6 6.9 2.3 ]]
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+
```
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+
が出てきました。360=12*30、4次元は入力データの次元数と同じ次元数の重みベクトルになっているからです。ということで、ノードのクラスタリングです。
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+
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ここを見てイメージを掴んでおくと更にわかりやすいです。
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[子供でもわかる「自己組織化マップ」](http://gaya.jp/spiking_neuron/som.htm)
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