Hexagonal mapa de autoorganización en Python

Question

Estoy buscando hexagonalself-organizing map en Python.

1. módulo listo. Si uno existe
2. manera de trazar célula hexagonal
3. algoritmos para trabajar con celdas hexagonales como matriz o smth otro

Acerca de: Un mapa autoorganizado (SOM) o de auto-organización mapa de características (SOFM) es un tipo de red neuronal artificial que está entrenada usando aprendizaje no supervisado para producir una dimensión baja (típicamente bidimensional)

Answer 1

No tengo una respuesta para el punto 1, pero algunas sugerencias para el punto 2 y 3. En su contexto, no está modelando un espacio físico en 2D, sino una co nceptual espacio con fichas que tienen 6 vecinos. Esto se puede modelar con azulejos cuadrados dispuestos en columnas con las columnas impares desplazadas verticalmente por la mitad del tamaño de un cuadrado. Voy a tratar de un diagrama ASCII:

___  ___  ___  
| |___| |___| |___ 
|___| |___| |___| | 
| |___| |___| |___| 
|___| |___| |___| | 
| |___| |___| |___| 
|___| |___| |___| | 
    |___| |___| |___| 

se puede ver fácilmente que cada cuadrado tiene 6 vecinos (excepto los que están en los bordes, por supuesto). Esto se modela fácilmente como una matriz 2D de cuadrados, y las reglas para calcular las coordenadas del cuadrado en la posición (i, j), siendo i la fila y j la columna son bastante simples:

si j es par :

(i+1, j), (i-1, j), (i, j-1), (i, j+1), (i-1, j-1), (i+1, j-1) 

si j es impar:

(i+1, j), (i-1, j), (i, j-1), (i, j+1), (i+1, j-1), (i+1, j+1) 

(los 4 primeros términos son idénticos)

Answer 2

sé que esta discusión es de 4 años de edad, sin embargo no he encontrar un answe satisfactoria r en la web.

Si tiene algo como una matriz de asignación de la entrada a la neurona y una matriz de 2 días relacionados con la ubicación de cada neurona.

Por ejemplo considerar algo como esto:

hits = array([1, 24, 14, 16, 6, 11, 8, 23, 15, 16, 15, 9, 20, 1, 3, 29, 4, 
       32, 22, 7, 26, 26, 35, 23, 7, 6, 11, 9, 18, 17, 22, 19, 34, 1, 
       36, 3, 31, 10, 22, 11, 21, 18, 29, 3, 6, 32, 15, 30, 27], 
      dtype=int32) 
centers = array([[ 1.5  , 0.8660254 ], 
       [ 2.5  , 0.8660254 ], 
       [ 3.5  , 0.8660254 ], 
       [ 4.5  , 0.8660254 ], 
       [ 5.5  , 0.8660254 ], 
       [ 6.5  , 0.8660254 ], 
       [ 1.  , 1.73205081], 
       [ 2.  , 1.73205081], 
       [ 3.  , 1.73205081], 
       [ 4.  , 1.73205081], 
       [ 5.  , 1.73205081], 
       [ 6.  , 1.73205081], 
       [ 1.5  , 2.59807621], 
       [ 2.5  , 2.59807621], 
       [ 3.5  , 2.59807621], 
       [ 4.5  , 2.59807621], 
       [ 5.5  , 2.59807621], 
       [ 6.5  , 2.59807621], 
       [ 1.  , 3.46410162], 
       [ 2.  , 3.46410162], 
       [ 3.  , 3.46410162], 
       [ 4.  , 3.46410162], 
       [ 5.  , 3.46410162], 
       [ 6.  , 3.46410162], 
       [ 1.5  , 4.33012702], 
       [ 2.5  , 4.33012702], 
       [ 3.5  , 4.33012702], 
       [ 4.5  , 4.33012702], 
       [ 5.5  , 4.33012702], 
       [ 6.5  , 4.33012702], 
       [ 1.  , 5.19615242], 
       [ 2.  , 5.19615242], 
       [ 3.  , 5.19615242], 
       [ 4.  , 5.19615242], 
       [ 5.  , 5.19615242], 
       [ 6.  , 5.19615242]]) 

Así I'do esta usando un el siguiente método:

from matplotlib import collections, transforms 
from matplotlib.colors import colorConverter 
from matplotlib import cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

def plot_map(hits, n_centers, w=10): 
    """ 
    Plot Map 
    """ 

    fig = plt.figure(figsize=(w, .7 * w)) 
    ax = fig.add_subplot(111) 
    hits_count = np.histogram(hits, bins=n_centers.shape[0])[0] 
    # Discover difference between centers 
    collection = RegularPolyCollection(
     numsides=6, # a hexagon 
     rotation=0, sizes=((6.6*w)**2 ,), 
     edgecolors = (0, 0, 0, 1), 
     array= hits_count, 
     cmap = cm.winter, 
     offsets = n_centers, 
     transOffset = ax.transData, 
    ) 
    ax.axis('off') 
    ax.add_collection(collection, autolim=True) 
    ax.autoscale_view() 
    fig.colorbar(collection) 
    return ax 

_ = plot_map(som_classif, matrix) 

fin llegué esta salida:

EDITAR

Una versión actualizada de este código en https://stackoverflow.com/a/23811383/575734