En 2014, le besoin de projeter des données depuis des espaces multi-dimensionnels vers des espaces aux dimensions plus faibles s'est fait sentir.
Depuis les 12 indicateurs audios fournis par Echonest vers 2 dimensions voire 1 dimension. On avait dèjà utilisé une ACP (Analyse en composantes principales) mais les SOMs (Self organizing Map) encore appelées cartes de Kohonen et leurs algorithmes sont facinants.
J'ai ainsi développé un package java générique pour les SOMs.
La classe ne demande qu'une collection de points et une fonction de distance. La topologie n'est présente qu'à travers cette fonction distance. L'évolution, au cours des itérations, des valeurs d'apprentissage est spécifiée via une fonction linéaire par morceaux.
Les images suivantes sont des illustrations des essais et des utilisations.
Une vidéo montre le package en fonctionnement, ici
