이 섹션에는 K 평균 군집화 플랫폼의 SOM 구현 단계가 포함되어 있습니다.
• 다차원 공간에 대한 적절한 범위를 제공하는 방식으로 초기 군집 시드가 선택됩니다. JMP에서 주성분을 사용하여 데이터의 가장 큰 변동을 포착하는 두 방향을 결정합니다.
• 그런 다음 JMP가 각 방향의 중간에서 2.5 표준편차를 갖는 이 주성분 공간에 격자를 배치합니다. 이 격자를 변수의 원래 공간으로 다시 변환하여 군집 시드가 결정됩니다.
• k 평균과 마찬가지로 군집 할당이 진행됩니다. 각 점이 가장 가까운 위치의 군집에 할당됩니다.
• k 평균과 마찬가지로 각 군집에 대해 평균이 추정됩니다. 그런 다음 JMP에서 이러한 평균을 사용하여 가중 회귀를 설정합니다. 이때 각 변수를 회귀의 반응으로 지정하고 SOM 격자 좌표를 회귀변수로 지정합니다. 가중치 함수는 중심이 추정되는 군집에 큰 가중치를 제공하는 커널 함수를 사용합니다. SOM 격자의 군집에서 더 멀리 있는 군집에 더 작은 가중치가 제공됩니다. 새 군집 평균은 이 회귀 분석의 예측값입니다.
• 과정이 수렴될 때까지 이러한 반복이 계속됩니다.