[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な自己組織化マップ (Self-Organizing Map, SOM) (R言語)

[New] 実業家として有名な堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと 1番 に紹介され評価していただきました!

[New] 新機能追加!SOMの結果として保存されるcsvファイルが増えました!

仕事や研究において、変数間の非線形を考慮した可視化・低次元化を行うために自己組織化写像 (Self-Organizing Map, SOM) をする方もいらっしゃると思います。SOMの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

しかし、SOMのやり方はわかっても、実際にSOMができるようになるわけではありません。ネットでSOMのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でSOMを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。

そこでコピペするだけでSOMを実行可能なプログラムを記載しました。以下に示す形式のデータ(data.csv)さえ準備すれば、R言語でSOMが可能です (必要なソフトウェアは下に示してあります)。

●必要なもの

データのcsvファイル [data.csv] (下図のように、一番上が変数の名前、一番左がサンプルの名前です。サンプルの名前と変数の名前はすべて異なるものにしてください。)

例としてRによる実行結果を下に示します。

計算終了後、以下のcsvファイルが同じディレクトリ(フォルダ)に保存されます。

■PointsOnSOM.csv・・・すべてのニューロン(ノード)のグリッド座標

■ScaledNeuronsOnSOM.csv・・・オートスケール後のスケールに対応したすべてのニューロン

■NeuronsOnSOM.csv・・・オートスケール前のスケールに対応したすべてのニューロン

■PointsCorrespondingtoMappedSamples.csv・・・各サンプルが発火した(各サンプルに対応した)ニューロンのグリッド座標

■ScaledNeuronsCorrespondingToMappedSamples.csv・・・オートスケール後のスケールに対応した、各サンプルが発火した(各サンプルに対応した)ニューロン

■NeuronsCorrespondingToMappedSamples.csv・・・オートスケール前のスケールに対応した、各サンプルが発火した(各サンプルに対応した)ニューロン

R言語

R言語で必要なものは以下の通りです。
RStudio
[こちらではVersion 0.99.879です]

もちろんSOMからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラム公開

R言語のプログラムは有料コンテンツとします。

ペットボトル一本分で、こちらに記載したSOMをすぐに実行できます。

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

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[プログラム・コード公開] コピペだけで実用的かつ実践的な自己組織化マップ (Self-Organizing Map, SOM) (R言語)

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