O erro de quantização é definido por: No qual phi(xi) representa o vetor de pesos associado ao neurônio vencedor para o padrão xi e n o número de e...

O erro de quantização é definido por: EQ = (1/n) * somatório || xi - phi(xi) ||^2 Onde phi(xi) representa o vetor de pesos associado ao neurônio vencedor para o padrão xi e n o número de exemplos no conjunto de treino. Analisando o cenário 2D apresentado, podemos calcular o erro de quantização utilizando a fórmula acima. Considerando que temos 5 exemplos no conjunto de treino, temos: EQ = (1/5) * (0,2^2 + 0,1^2 + 0,1^2 + 0,1^2 + 0,2^2) = 0,014 Portanto, a alternativa correta é a letra a) EQ = 0,01428.