【サンプルデータ・Ａ】

予め、次のように学習データと照合データの両方を用意します。
このプログラムは、実数データでも０・１データ（ダミー変数）でも実行できます。次のデータは実数データの例です。

設定画面は次のようになります。図は、拡張版（400行×40列以内）の場合です。標準版は、

【出力結果Ａ】

上記のように設定すると、次のように結果を表示します。

なお、中間出力をONにすると、次のように出力が拡張されます。

【出力結果Ａ´】

【サンプルデータ・Ｂ】

次に示すデータは、データがダミー変数の場合（カテゴリーデータ）です。

設定画面は次のようになります。「データの種類」は「２値（０，１）」を選択します。

【出力結果・Ｂ】

【参考】

この処理のポイントは、競合層ニューロンの近傍の結合係数を計算し、パターンを確定することです。
照合データに対する結合係数を計算し、競合学習したニューロンのパターンから、照合データのパターンを確定します。

なお、結合係数の初期設定には乱数を用いて設定しています。
このニューラル照合は、２次元の競合層配列を使用しています。
そして、近傍結合係数を毎回計算し、これをもとに荷重係数を毎回更新しています。

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