「自己組織化マップ」の版間の差分

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 学習が終了した後、得られたマップは主に3つの用途で使うことができる。第一は可視化によるデータマイニングである。動物マップの例ならば、どの動物が互いに似ているか、どのような動物クラスタが存在するかを知ることができる。第二は新規データをマップ上へ射影することである。これにより新規データがマップのどこに位置するかを可視化できる。またラベル付き学習データを用いた場合は、新規データのラベルを推定することも可能である。動物マップの例ならば、新規の動物がマップのどこに位置するかを示したり、その動物が哺乳類か鳥類かを推測したりできる。第三は、新規データの予測や生成である。たとえば2種の中間的な性質を持つ動物の特徴を予測することができる。
 学習が終了した後、得られたマップは主に3つの用途で使うことができる。第一は可視化によるデータマイニングである。動物マップの例ならば、どの動物が互いに似ているか、どのような動物クラスタが存在するかを知ることができる。第二は新規データをマップ上へ射影することである。これにより新規データがマップのどこに位置するかを可視化できる。またラベル付き学習データを用いた場合は、新規データのラベルを推定することも可能である。動物マップの例ならば、新規の動物がマップのどこに位置するかを示したり、その動物が哺乳類か鳥類かを推測したりできる。第三は、新規データの予測や生成である。たとえば2種の中間的な性質を持つ動物の特徴を予測することができる。
{| class="wikitable"
|+ 表1. 図1の生成に用いた動物データ
|-
! !!ハト !! ニワトリ !! アヒル !! カモ !! フクロウ !! タカ !! ワシ !! キツネ !! イヌ !! オオカミ !! ネコ !! トラ !! ライオン !! ウマ !! シマウマ !! ウシ
|-
! 小さい
|1||1||1||1||1||1||0||0||0||0||1||0||0||0||0||0
|-
!中ぐらい
||0||0||0||0||0||0||1||1||1||1||0||0||0||0||0||0
|-
!大きい
|| 0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||1||1||1||1||1
|-
!2本脚
|| 1||1||1||1||1||1||1||0||0||0||0||0||0||0||0||0
|-
!4本脚
|| 0||0||0||0||0||0||0||1||1||1||1||1||1||1||1||1
|-
!体毛
|| 0||0||0||0||0||0||0||1||1||1||1||1||1||1||1||1
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!ひづめ
|| 0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||1||1||1
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!たてがみ
||0||0||0||0||0||0||0||0||0||1||0||0||1||1||1||0
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!羽
|| 1||1||1||1||1||1||1||0||0||0||0||0||0||0||0||0
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!狩猟
||0||0||0||0||1||1||1||1||0||1||1||1||1||0||0||0
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!走る
|| 0||0||0||0||0||0||0||0||1||1||0||1||1||1||1||0
|-
!飛ぶ
||1||0||1||1||1||1||1||0||0||0||0||0||0||0||0||0
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!泳ぐ
||0||0||1||1||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0||0
|-
!家畜/ぺット
||0||1||1||0||0||0||0||0||1||0||1||0||0||1||0||1
|-
!夜行性
||0||0||0||0||1||0||0||1||0||0||1||1||1||0||0||0
|-
|}


===構造と学習原理===
===構造と学習原理===

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