с картами Кохонена, сейчас представлено
Программное обеспечение, позволяющее работать с картами Кохонена, сейчас представлено множеством инструментов. Это могут быть как инструменты, включающие только реализацию метода самоорганизующихся карт, так и нейропакеты с целым набором структур нейронных сетей, среди которых - и карты Кохонена; также данный метод реализован в некоторых универсальных инструментах анализа данных.
К инструментарию, включающему реализацию метода карт Кохонена, относятся SoMine, Statistica, NeuroShell, NeuroScalp, Deductor и множество других. Для решения задачи будем использовать аналитический пакет Deductor.
Пусть имеется база данных коммерческих банков с показателями деятельности за текущий период. Необходимо провести их кластеризацию, т.е. выделить однородные группы банков на основе показателей из базы данных, всего показателей - 21.
Исходная таблица находится в файле "banks.xls". Она содержит показатели деятельности коммерческих банков за отчетный период.
Сначала импортируем данные из xls-файла в среду аналитического пакета.
На первом шаге мастера запускаем мастер обработки и выбираем из списка метод обработки "Карта Кохонена". Далее следует настроить назначения столбцов, т.е. для каждого столбца выбрать одно из назначений: входное, выходное, не используется и информационное. Укажем всем столбцам, соответствующим показателям деятельности банков, назначение "Входной". "Выходной" не назначаем.
Следующий шаг предлагает разбить исходное множество на обучающее, тестовое и валидационное. По умолчанию,программа предлагает разбить множество на обучающее - 95% и тестовое - 5%.
Эти шаги аналогичны шагам в мастере обработки для нейронных сетей, описанным в предыдущей Лекции.
На шаге № 5, изображенном на рис. 12.4 предлагается настроить параметры карты: количество ячеек по Х и по Y их форму (шестиугольную или четырехугольную).
Рис. 12.4. Шаг № 5 "Настройка параметров карты Кохонена"
На шестом шаге "Настройка параметров остановки обучения", проиллюстрированном на рис. 12.5, устанавливаем параметры остановки обучения и устанавливаем эпоху, по достижению которой обучение будет прекращено.
Рис. 12.5. Шаг № 6 "Настройка параметров остановки обучения"
На седьмом шаге, представленном на рис. 12.6, настраиваются другие параметры обучения: способ начальной инициализации, тип функции соседства. Возможны два варианта кластеризации: автоматическое определение числа кластеров с соответствующим уровнем значимости и фиксированное количество кластеров (определяется пользователем). Поскольку нам неизвестно количество кластеров, выберем автоматическое определение их количества.
Рис. 12.6. Шаг № 7 "Настройка параметров остановки обучения"
На восьмом шаге запускаем процесс обучения сети - необходимо нажать на кнопку "Пуск" и дождаться окончания процесса обучения. Во время обучения можем наблюдать изменение количества распознанных примеров и текущие значения ошибок. Этот процесс аналогичен тому, что мы рассматривали при обучении нейронных сетей в предыдущей лекции.
По окончании обучения в списке визуализаторов выберем "Карту Кохонена" и визуализатор "Что-если". На последнем шаге настраиваем отображения карты Кохонена, этот шаг проиллюстрирован на рис. 12.7.
Рис. 12.7. "Шаг № 10 Настройка отображений карты Кохонена"
Укажем отображения всех входных, выходных столбцов, кластеров, а также поставим флажок "Границы кластеров" для четкого отображения границ.
