关于SOM-kmean聚类的疑惑？求解

Dragondata

写论文中使用了R中som-kmean聚类分析（具体实现过程不再啰嗦了），依据使用DBI指数和组内差距和最小原则作为确定合适分群个数，结果在som中迭代了1000次，临近搜索半径为3，最终的神经元聚类如图，但是现在有了问题。如图中所示，为什么聚类没有实现最优，在同一类群中存在其他类群的神经元，是som模型训练没有优化？
再出图，迭代过程以说明模型得到了优化。
拜托有研究的朋友能给解答一下疑惑，多谢！

SOM聚类

迭代过程

Dragondata

自己顶下！

Dragondata

补充个思路图，方便理解。