Pid*_*dro 5 artificial-intelligence cluster-analysis machine-learning neural-network
我知道算法是如何工作的，但我不确定它是如何确定集群的。根据图像，我猜它将所有通过边缘连接的神经元视为一个集群。这样你就可能有两个由两组神经元组成的集群，每组神经元都连接在一起。但真的是这样吗？
我也想知道.. GNG 真的是一个神经网络吗？它没有传播函数或激活函数或加权边..它不只是一个图形吗？我想这有点取决于个人意见，但我想听听他们的意见。
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这篇论文 www.booru.net/download/MasterThesisProj.pdf 处理 GNG 聚类，在第 11 页你可以看到一个看起来像连接神经元集群的例子。但后来我也对迭代次数感到困惑。假设我有 500 个数据点要聚类。将它们全部放入后，是否将它们删除并再次添加以适应现有网络？我多久这样做一次？
我的意思是.. 我必须在某个时候重新添加它们.. 当添加一个新神经元 r 时，在两个旧神经元 u 和 v 之间，以前属于你的一些数据点现在应该属于 r，因为它更接近。但是该算法不包含更改这些数据点的分配。即使我在一次迭代后删除它们并再次添加它们，那么第一次迭代其余部分的点的错误分配会改变网络的处理，不是吗？
NG 和 GNG 是自组织映射 (SOM) 的一种形式，也称为“Kohonen 神经网络”。
这些基于更古老、更广泛的中性网络观点，当时它们仍然受到大自然的启发，而不是由 GPU 的矩阵运算能力驱动。那时，当你还没有大规模 SIMD 架构时，让神经元自组织而不是在严格的层中预先组织并没有什么坏处。
我不会将它们称为聚类，尽管该术语在相关工作中经常（ab-）使用。因为我没有看到这些“集群”有任何强大的特性。
SOM 实际上就是地理上的地图。SOM 是一组节点（“神经元”），通常排列在二维矩形或六边形网格中。（=地图）。然后迭代优化输入空间中的位置以适应数据。因为他们影响邻居，所以他们不能自由行动。想象一下在树上缠一张网；网的结就是你的神经元。NG 和 GNG 看起来非常相似，但具有更灵活的节点结构。但实际上，SOM 的一个很好的特性是您可以获得的 2D 地图。
我记得的唯一聚类方法是将输入数据投影到 SOM 网格的离散二维空间，然后在此投影上运行 k 均值。它可能会工作得还不错（例如：它的性能与 k-means 类似），但我不相信它在理论上得到了很好的支持。