Pythonは、機械学習やデータ分析に広く使用されているプログラミング言語です。その中でも、Self Organizing Maps (SOM)は、データのクラスタリングや次元削減に利用される強力なツールです。
Self Organizing Mapsとは
Self Organizing Mapsは、フィンランドの教授Teuvo Kohonenによって1982年に初めて紹介されました。これは、訓練データのマップを作成する特殊なタイプの人工ニューラルネットワークです。マップは通常、重みの2D長方形グリッドですが、3Dまたはそれ以上の次元モデルに拡張することも可能です。
PythonでのSOMの実装
Pythonでは、sklearn-somやSOMPYなどのライブラリを使用してSOMを実装することができます。これらのライブラリは、Scikit Learnのクラスタリングメソッドに似た方法でSOMを実装します。
以下に、sklearn-somを使用したSOMの実装例を示します。
from sklearn_som.som import SOM
from sklearn import datasets
# データの準備
iris = datasets.load_iris()
iris_data = iris.data[:, :2]
iris_label = iris.target
# SOMのインスタンスの作成とフィッティング
iris_som = SOM(m=3, n=1, dim=2)
iris_som.fit(iris_data)
# 予測の作成
predictions = iris_som.predict(iris_data)
このコードは、Irisデータセットを使用してSOMを訓練し、各データポイントを予測されたクラスタに割り当てます。
まとめ
PythonとSOMを組み合わせることで、データのクラスタリングや次元削減といったタスクを効率的に行うことができます。Pythonのライブラリを活用すれば、SOMの実装も容易になります。データ分析や機械学習の分野で、PythonとSOMの組み合わせは有力なツールとなるでしょう。