자기조직도에서 최소생성나무의 활용

Abstract

비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피셔의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다.