R SOM：属性与更改

假设我有一个训练有素的SOM:mySom。 我想测试一下它的质量。一个有趣的例子给出了一个建议：使用

summary（mySom）

。这样做的结果是：

som map of size 5x5 with a hexagonal topology.
Training data included; dimension is 1017 by 24
Mean distance to the closest unit in the map: 0.02276404 

因此，

mean（somres$distance）=0.02276404

似乎是所有元素与最近原型的平均距离。 然而，另一个度量应该表示相同的值：mySom$changes。打印我们发现的值：

> somres$changes
               [,1]
  [1,] 0.0053652766
  [2,] 0.0054470742
  [3,] 0.0054121733
  [4,] 0.0054452036
  ...
  [97,] 0.0010324613
  [98,] 0.0009807617
  [99,] 0.0010183714
  [100,] 0.0010220923

在将输入提交给SOM 100次之后，我们得到了每个单元与最近一个单元的平均距离：0.0010220923

---

问题：

mySom$changes[100]！=平均值（somres$距离）

。为什么？

您描述的第一个质量度量“到地图中最近单位的平均距离”是som地图的量化误差，请参阅。它是通过确定样本向量到表示它们的簇质心的平均距离来计算的。对于SOM，簇质心是原型向量。该值在培训过程后计算。

---

第二个似乎是每次迭代计算的。在SOM中，有两个值随迭代次数而变化：学习率

和邻域距离
。尝试将100个值与SOM参数的初始值和最终值关联起来
 您描述的第一个质量度量“到地图中最近单位的平均距离”是som地图的量化误差，请参阅。它是通过确定样本向量到表示它们的簇质心的平均距离来计算的。对于SOM，簇质心是原型向量。该值在培训过程后计算。
第二个似乎是每次迭代计算的。在SOM中，有两个值随迭代次数而变化：学习率
和邻域距离
。尝试将100个值与SOM参数的初始值和最终值关联起来
 根据
kohonen:：summary.kohonen
，通过
mean（object$distance）
计算平均距离。所以在你的例子中，
mean（somres$distance）
。你是对的。不过，“somres$changes”应该包含基于rlen值更新的相同度量值。在我的例子中，rlen=100意味着我已经向SOM提交了10次输入。在“somres$changes[100]”中，我应该有“mean（somres$distance）”的最终值。您是否找到了这个问题的答案？我在理解这两个之间的差异时遇到了同样的问题？根据
kohonen:：summary.kohonen
，平均距离是通过
mean（object$distance）
计算的。所以在你的例子中，
mean（somres$distance）
。你是对的。不过，“somres$changes”应该包含基于rlen值更新的相同度量值。在我的例子中，rlen=100意味着我已经向SOM提交了10次输入。在“somres$changes[100]”中，我应该有“mean（somres$distance）”的最终值。您是否找到了这个问题的答案？我也有同样的问题，理解这两个之间的区别？