Jak automatycznie klastrować U-Matrix?

Po przeszkoleniu samoorganizującej się mapy można obliczyć U-Matrix . Istnieje kilka narzędzi do ręcznej wizualizacji i identyfikacji klastrów, ale zastanawiam się, czy istnieje jakiś algorytm do wykonania tego procesu w sposób automatyczny (tj. Bez patrzenia na postać w celu zidentyfikowania klastrów).

Czy jest na to sposób? Piszę swój kod w R. Nie znalazłem niczego takiego w Internecie, więc może ktoś może mi tutaj pomóc.

Tak, widziałem algorytmy klastrowania działające na macierzy U SOM. Nie jest to jednak zbyt częste, ponieważ do wizualizacji danych wielowymiarowych w 2 wymiarach wykorzystywane są SOM .

Przykładem można spojrzeć na to , gdzie DBSCAN prowadzony jest na U-macierzy do klastra jego neurony. Ten przykład pochodzi z biblioteki „somoclu” w Pythonie. Niestety nie znam żadnych pakietów na R.