- On démarre l'apprentissage avec le bouton "Start"
Le mode d'emploi de l'outil s'obtient par le menu "Help" de la fenêtre principale, ou encore en suivant ce lien.
3. Visualisation et segmentation de carte de Kohonen
- La visualisation se fait dans la fenêtre principale, en cliquant sur l'onglet "View"
- La segmentation semi-automatique se fait à partir de
l'onglet "Class mask". Ci-dessous un exemple de segmentation de carte
de Kohonen apprise sur un des fichiers d'exemple :
4. Clustering par segmentation de carte de Kohonen
- Les divers fichiers de données contenus dans le répertoire
examples sont des "benchmark" de clustering sur des données
artificielles. Voir leur descriptif sur la page http://www.uni-marburg.de/fb12/datenbionik/data, à partir de laquelle on peut d'ailleurs en récupérer d'autres.
- Apprendre
une carte de Kohonen, puis obtenir un clustering en la segmentant, sur
au moins les 5 fichiers suivants :Atom, Lsun, WingNut, ChainLink,
TwoDiamonds
- A chaque
fois, comparer avec les regroupements "attendus", en chargeant ceux-ci
depuis l'onglet "Classes" avec le bouton "Load" : ceci colore d'une
même teinte les "best-match" devant appartenir à un
même cluster (cf exemple ci-dessous)
5. Comparaison avec d'autres techniques classiques de clustering
- Dans une fenêtre "terminal", lancer le logiciel "R"
- Charger dans celui-ci les fichiers de données :
- tmp=read.table("xxx.lrn", comment.char = "%")
- true_data=tmp[,-1]
- Essayer dessus les algorithmes de clustering disponibles dans R, notamment :
- k-means (fonction kmeans)
km = kmeans(true_data,K) // K le nb de clusters choisi
plot(true_data,col=km$cluster)
- aggrégation hiérarchique ascendante (fonction hclust)
dist2=dist(true_data)
hs=hclust(dist2,method="single")
hc=hclust(dist2,method="complete")
labS=cutree(hc,K) // K : nb de clusters voulus
plot(true_data,col=labS)
labC=cutree(hs,K)
plot(true_data,col=labC)
- clustering spectral (fonction specc, accessible après avoir fait "library(kernlab)"
- Comparer les résultats avec ceux obtenus en segmentant la carte de Kohonen
