关于SOM-kmean聚类的疑惑？求解

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写论文中使用了R中som-kmean聚类分析（具体实现过程不再啰嗦了），依据使用DBI指数和组内差距和最小原则作为确定合适分群个数，结果在som中迭代了1000次，临近搜索半径为3，最终的神经元聚类如图，但是现在有了问题。如图中所示，为什么聚类没有实现最优，在同一类群中存在其他类群的神经元，是som模型训练没有优化？
再出图，迭代过程以说明模型得到了优化。
拜托有研究的朋友能给解答一下疑惑，多谢！

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关键词：mean SOM 聚类分析 实现过程 神经元 神经元 朋友 论文 模型

自己顶下！~~

补充下思路图，便于理解。

问题已解决！ok

Chengweing 发表于 2016-5-4 14:28
补充下思路图，便于理解。

具体思路：在kohonen软件库的som函数中提供返回参数unit.classif参数提供了每个数据样本的获胜神经元编码，因此，就可以构建基于SOM-Kmeans的二次聚类分析。

您好！楼主可否请教下具体是如何解决的呢？我也遇到了同样的问题

您好，楼主，有问题请教您，麻烦您看到回复！谢谢! 可以提供SOM-Kmeans的代码么？我实现SOM之后，就不会了。

lz，后面那个图是怎么画的