SOM 구현 가중치 설정 가우스분포, 정규분포

SOM 구현중 bmu와 이웃노드의 가중치를 설정하는 방법은 많다.
그 중에 가우스분포를 많이 쓰는것 같던데 어떤 놈인고 하니..

f(x) = a * exp(-(x-b)^2 / c^2)
 a>0, b, c (a,b,c는 실수)

요모양으로 생겼다. 고딩때배우던 정규분포의 밀도함수를 닮았다.(거의 똑같다)
a는 꼭대기의 높이, b는 꼭대기의 중심위치, c는 종의 너비를 결정한다.

정규분포와 비교를 하자면..
a값은 1/ sqrt(2*PI*(표준편차)), b는 (평균)이 되고, c는 sqrt(2)*(표준편차)가 되는듯.

어쨌든 x-b는 bmu와 이웃노드의 거리를 나타내고 c는 종의 너비 이니까..
c가 크면 학습하는 이웃노드의 개수는 많아질 것이고...
a가 크면 게인값이 증가할것이다...

요 두 값을 어떻게 설정하느냐에 따라 아마 SOM의 효율이 결정될듯..
그런데.. 어떻게 정하는지는 잘 모르겠다 --;

결론은..
자기 하고픈거만 하지말고 수학공부도 같이 하자.