基于R语言SOM算法的鸢尾花数据集自组织映射分析

简介：
本研究利用R语言中的SOM（自组织映射）算法对经典的鸢尾花数据集进行聚类分析，旨在探索不同种类鸢尾花之间的特征分布与模式。 在数据科学领域，Self-Organizing Maps (SOM) 是一种无监督学习算法，利用自组织神经网络对高维数据进行聚类和降维处理。该方法特别适用于复杂的数据结构，并能将这些结构映射到低维度空间中，从而便于分析与可视化。 首先需要加载kohonen包，这是R语言中最常用的SOM实现工具之一。如果尚未安装此包，则需先行安装。接下来我们使用鸢尾花数据集作为示例进行操作，这是一个包含150个样本的经典多特征数据集，每个样本具有4项特征（分别为花萼长度、宽度以及花瓣的相应尺寸），并配有一个目标变量表示花卉种类。为了优化聚类效果，在训练模型之前需要对这些数值型属性执行标准化处理，使其转换为均值为零且方差等于1的标准正态分布。 在配置SOM架构时，我们设定了一个5x5大小的六边形网格结构。这一参数的选择会对最终结果产生重要影响，因为它决定了数据映射到低维空间中的细节表现形式。