Сеть Кохонена

import numpy as np
import pandas as pd 
import math
import pickle
import random
 
trainl = 70
testl=25
prevWin = [-1, 0]
epoch = 0
D0 = 10
a0 = 0.9
 
Claster = np.zeros((trainl,2))
X = np.array(pd.read_csv('mnist_train.csv', nrows=trainl))
test_num = np.array(pd.read_csv('mnist_train.csv', nrows=trainl))
#W = np.random.uniform(0.0, 0.3, size=(784, 10) )
W = np.zeros((784,10))
W = W.astype('float64')
X = X.astype('float64')
 
 
for i in range(trainl):
    for j in range(784):
        X[i][j] = X[i][j]/254
 
 
def vdist(V, W):
    S = 0
    for i in range(len(V)):
        S += (V[i] - W[i]) ** 2
    return math.sqrt(S)
 
while epoch < 25:
    Sum = 0
    epoch += 1
    for a in range(trainl):
        Dis = list()
        for j in range(10):
            d = 0
            for i in range(784):
                d += (X[a][i]-W[i][j])**2
            Dis.append(math.sqrt(d))
        #print(Dis)
        win = Dis.index(min(Dis))
        if prevWin[0] == win:
            if prevWin[1] > 3:
                #print(f"Слишком много побед для {win}")
                win = random.randint(0, 9)
                prevWin = [win, 1]
            else:
                prevWin[1] += 1
        else:
            prevWin = [win, 1]
        DN = round(D0)
        for j in range(10):
            if vdist(W[:,j], W[:,win]) > DN and j != win:
                continue
            for i in range(784):
                W[i, j] += a0 * (X[a][i] - W[i, j])
                Sum += abs(a0 * (X[a][i] - W[i, j]))
    print(f'Эпоха: {epoch}. \nDn: {D0}.\nan: {a0}\nИзменения весов: {Sum}.')
    if a0 - 0.05 >= 0.1:
        a0 -= 0.05
    if  D0 - 0.5   >= 0:
        D0 -= 0.5  
 
for a in range(trainl):
    index = test_num[a][0]
    Dis = list()
    for j in range(10):
        d = 0
        for i in range(784):
            d += (X[a][i] - W[i, j]) ** 2
        Dis.append(math.sqrt(d))
    win = Dis.index(min(Dis))
    Claster[a][0] = win
    Claster[a][1] = index
    print('Число',index, 'Кластер', win) 
print('Кластер  цифра')
print(np.sort(Claster, axis = 0))

[Кластер  цифра]
[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 1.]
 [2. 1.]
 [2. 1.]
 [2. 1.]
 [2. 1.]
 [2. 2.]
 [2. 2.]
 [2. 2.]
 [2. 2.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 3.]
 [2. 4.]
 [2. 4.]
 [2. 4.]
 [2. 4.]
 [2. 4.]
 [3. 4.]
 [3. 4.]
 [3. 4.]
 [3. 4.]
 [3. 5.]
 [3. 5.]
 [3. 5.]
 [3. 5.]
 [3. 5.]
 [3. 6.]
 [3. 6.]
 [3. 6.]
 [4. 6.]
 [4. 6.]
 [4. 6.]
 [4. 6.]
 [4. 7.]
 [4. 7.]
 [4. 7.]
 [4. 7.]
 [5. 7.]
 [5. 8.]
 [5. 8.]
 [5. 8.]
 [5. 8.]
 [5. 8.]
 [5. 9.]
 [6. 9.]
 [6. 9.]
 [6. 9.]
 [7. 9.]
 [7. 9.]
 [8. 9.]
 [8. 9.]
 [9. 9.]]