Как автоматически кластеризовать U-Matrix?

После тренировки самоорганизующейся карты можно рассчитать U-матрицу . Существуют некоторые инструменты для ручной визуализации и идентификации кластеров, но мне интересно, есть ли какой-нибудь алгоритм для автоматического выполнения этого процесса (то есть, когда человек не смотрит на рисунок для идентификации кластеров).

Есть какой-либо способ сделать это? Я пишу свой код на R. Я не нашел ничего подобного в Интернете, так что, возможно, кто-то может помочь мне здесь.

Да, я видел кластерные алгоритмы, запускаемые на U-Matrix SOM. Однако, это не так часто, потому что SOM используются для визуализации многомерных данных в двух измерениях.

Пример, который вы можете посмотреть на этом , где DBSCAN запускается на U-матрице для кластеризации своих нейронов. Этот пример взят из библиотеки Python 'somoclu'. К сожалению, я не знаю ни одного пакета на R.