matlab 语言怎么实现 SOM 神经网络的数据分类？

2023-03-11 17:56| 来源: 网络整理| 查看: 265

在 MATLAB 中实现 SOM 神经网络进行数据分类，需要按照以下步骤：

准备数据：将要分类的数据存储在一个矩阵中，每行代表一个数据点，每列代表一个特征。确定 SOM 网络的参数：确定 SOM 神经网络的拓扑结构、神经元个数、学习率等参数。创建 SOM 网络：使用 MATLAB 中的 selforgmap 函数创建 SOM 网络。训练 SOM 网络：使用 train 函数训练 SOM 神经网络，并传入要分类的数据矩阵。分类数据：使用 sim 函数对新数据进行分类，将其映射到 SOM 网络的输出层上，得到每个数据点对应的最优神经元。可视化分类结果：使用 plot 函数将分类结果可视化，可以将每个神经元的权重向量作为一个颜色值，来表示不同的分类。

下面是一份示例代码，帮助您实现 SOM 神经网络的数据分类：

matlab % 准备数据 load iris_dataset.mat X = irisInputs'; % 确定 SOM 神经网络的参数 map_size = [10 10]; lr = 0.1; epochs = 100; % 创建 SOM 神经网络 net = selforgmap(map_size,epochs,lr); % 训练 SOM 神经网络 net = train(net,X); % 分类新数据 Y = sim(net,X); % 可视化分类结果 plotsompos(net,X)

上述代码中，我们使用了 MATLAB 中的 iris 数据集作为示例数据进行分类。其中，我们创建了一个大小为 10x10 的 SOM 神经网络，学习率为 0.1，迭代次数为 100 次。通过训练网络和对新数据进行分类，最终我们使用 plotsompos 函数将分类结果可视化。

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