Contoh Perhitungan Self Organizing Maps (SOM) Kohonen

Untuk algoritma dari SOM silahkan baca kembali disini.

(Source : buku Fausett, Fundamental of Neural Networks)

Clustering 4 vector ke dalam 2 cluster

Ambil contoh vektor yang akan di cluster adalah :

(1,1,0,0); (0,0,0,1); (1,0,0,0); (0,0,1,1);

Maximum Cluster yang akan dibentuk adalah 2 cluster m=2
Anggap learning rate terjadi penurunan secara geometri ALPHA(0)= 0.6  | ALPHA(t+1)=0.5 ALPHA(t)

Step 0 :
Inisialisasi matrik bobotnya

Insial radiusnya R = 0
Inisial learning rate nya ALPHA (0) = 0.6



Step 1 : Training dimulai
Step 2 : Untuk vektor pertama (1,1,0,0) kerjakan step 3 -5
Step 3 :

 Step 4 : ambil yang minimum berarti J = 2
 Step 5 :

 ULANGI TERUS UNTUK VEKTOR YANG LAINNYA

Step 6 : ALPHA = 0.5(0.6) = 0.3

UPDATE BOBOTNYA :

MULAI ITERASI nya.. sampai mencapai batas yang diinginkan.
Berikut adalah hasil training untuk 100 iterasi :

dan karena terlihat konvergen maka matrik akhirnya adalah :

Sampai disini belajar sudah selesai. Selanjutnya silahkan dihitung kembali D menggunakan bobot baru ini. Nanti hasilnya terminimum adalah cluster akhir dari vektor tersebut.