2. SPCA 선별 변수를 활용한 SOM 분석
SOM 분석을 실행하기에 앞서 연구자는 몇 개의 노드를 이용하여 SOM을 추정할지 결정해야 한다. 노드의 개수가 너무 적으면 한정된 노드에 너무 많은 자료들이 할당되어 각 군집의 대표적인 특성을 구분하기 어려울 수 있는 반면,노드의 개수가 너무 많으면 자료가 하나도 할당되지 않는 빈 노드들이 발생하여 자료들 사이의 인접성을 파악하기 힘들다. 그러므로 적절한 노드의 수를 설정하여 SOM의 크기를 결정하는 것이 중요하다.
〈그림 2〉는 노드의 개수에 따라 SOM의 형태가 어떻게 달라지는지를 예시한 그림이다. 먼저 SOM을 3×3 평면으로 설정하는 경우 〈그림 2〉의 (a)와 같은 counts plot을 얻을 수 있다. 여기에서 각 노드의 색은 해당 노드에 포함된 자료의 수가 적을수록 청색에, 포함된 자료의 수가 많을수록 적색에 가까운 색을 나타낸다. 총 9개의 노드로 표현된 SOM에서는 이질적인 특성을 지닌 자료들이 동일한 노드에 너무 많이 포함되어 있어 해당 군집의 특성을 설명하기 어렵게 된다. 반면 〈그림 2〉의 (b)와 같이 노드의 개수(20×20)가 너무 많은 경우, 회색으로 표시되는 빈 노드들이 발생하게 되는데, 이 경우 빈 노드들로 인해 전체적인 SOM의 추정도 부정확해질 뿐 아니라 노드들의 특성에 따른 자료의 인접성 파악도 용이하지 않게 된다. 이처럼 설정한 노드가 데이터 전체를 군집화하여 표현하는데 적절하지 않다고 판단한다면, 노드 개수를 하나씩 늘리거나 줄이면서 counts plot을 확인한 후 적절한 크기를 설정할 수 있다.