[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写像(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

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こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

仕事や研究において、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)のクラス分類結果を見える化・可視化するために、自己組織化写像(Self-Organizing Map, SOM)してからSVMをする方もいらっしゃいます。非線形なクラス分類結果を目で見て確認したい・・・。データの見える化・可視化→SVMの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

http://univprof.com/archives/17-01-16-10824075.html

しかし、今回はデータの見える化・可視化でSOMを取り上げますが、SOM→SVMによるクラス分類のやり方はわかっても、実際にSOM→SVMができるようになるわけではありません。ネットや本でプログラミングを説明しているものはありますが、データの読み込み方とか結果の出し方とか、他にも調べてやらなくちゃいけないこと、多いんですよね・・・。手間と時間がかかります。

そこですぐにSOM→SVMを実行可能なプログラムを作りました。R言語でSOM→SVMができます。

データ形式・必要なソフトウェア

以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、R言語でSOM→SVMを実行することが可能です。

R言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果

実行結果を下に示します。最後に以下の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。

■PredictedY2.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の予測値

■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 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]

■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 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]

■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 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]


このプログラム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

ここまでお読みいただきありがとうございます。

R言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したSOM→SVMをすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/17-01-16-10824075.html

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。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/somsvm_analysis_all_e_r_pass.zip

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。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/R_scripts_functions.zip

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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写像(Self-Organizing Map, SOM)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

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