Comparaison entre les cartes de Kohonen et MPH

Juste avant de conclure ce dernier chapitre, je désire récapituler les différences et les ressemblances méthodologiques existantes dans la méthode que nous avons mis au point et les cartes de Kohonen.

Les cartes de Kohonen sont des outils puissants d'analyse (cf. Annexe 1), elles sont donc le plus souvent bidimensionnelles, MPH est lui unidimensionel. L'apprentissage s'effectue dans les deux cas par un processus itératif, avec un coefficient d'apprentissage faible qui permet une modification locale limitée décroissant avec le nombre d'observation présenté.

La plus grande distinction entre les deux méthodes concerne la diffusion de l'information. Dans une carte de Kohonen, une diffusion contrôlée sur les neurones voisins existe. Ainsi, quand un neurone U_i-x est modifié de $\alpha$ %, les neurones contigus U_i-x et U_i+x seront modifiés de $\alpha$ / $\tau$ % ( $\tau$ > 1). Cette diffusion de l'information permet de rassembler dans une zone des neurones proches. Pour MPH, aucune diffusion n'est effectivement effectuée, elle est remplacée par un processus d'empilage. Les neurones U_i-x et U_i+x vont apprendre une partie de l'information, un décalage s'effectue naturellement, les observations prises avec leur environnement et les neurones contigus au vainqueur vont apprendre cet environnement. Ainsi, une continuité s'intaure entre les neurones.

Les neurones obtenus ne sont donc pas indépendant comme dans les SOMs mais "séquentiels", un neurone U_i est conditonné par ses neurones voisins U_i-x et U_i+x.

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