У меня есть данные с размером 1135 на 30, где каждая строка представляет распределение амплитуды на определенной глубине.Это означает, что для глубины 0,5 м имеется распределение амплитуд сигнала с размером матрицы 1 на 30. Точно так же и для других глубин, вплоть до 1135 на 30. Теперь необходимо применить самоорганизующуюся карту (SOM) к этим данным для классификацииклассы присутствуют в данных.В алгоритме SOM существует концепция U-матрицы, которая называется унифицированной матрицей расстояний, которая вычисляет расстояние между двумя точками данных.Матрица U представлена с учетом подходящего количества матриц размера или размера.Я хочу знать выбор U-матрицы для правильной классификации, а также, как интерпретировать эту U-матрицу?