【自己組織化マップ】多次元情報を可視化する - Qiita

【自己組織化マップ】多次元情報を可視化する - Qiita

初めに 前回の記事では、画像データを例に自己組織化マップ(以下、SOM)の説明を記事にした 今回は、Cali...概要を表示 初めに 前回の記事では、画像データを例に自己組織化マップ(以下、SOM)の説明を記事にした 今回は、California HousingのデータでSOMを活用した データの解釈の方法について記事にしようと思う。 私自身、SOMから得られた解釈をプレゼンするは非常に苦労するし、 なかなか分かってもらえないものだ・・・ ただし、自分のデータ分析にのみ活用する際、SOMは有効な手段だと考えている。 データの前処理 これについては、過去の記事と同様の処理を実施する コードについては、下記の通り # ライブラリのインポート import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import time from sklearn.datasets import fetch_california_housing #california h