som = MiniSom(size, size, len(X[0]), neighborhood_function='gaussian', sigma=1.5, random_seed=1)
时间: 2024-06-02 12:10:49 浏览: 9
这段代码使用了 MiniSom 库创建了一个 Self Organizing Map (SOM) 模型。SOM 是一种人工神经网络,用于将高维数据映射到低维空间,以便于可视化和数据分析。在这里,模型接收一个大小为 size*size 的输入,其中每个输入具有 len(X[0]) 个特征。模型使用高斯邻域函数进行训练,sigma=1.5 表示高斯函数的标准偏差。random_seed=1 表示随机种子,以确保每次运行模型时都得到相同的结果。
相关问题
运行时丢失参数,请优化该行代码“labels = som.labels_map ( eeg_signal.reshape ( -1 , 1 ) ).reshape ( -1 )”
非常抱歉,我之前的回答中部分代码存在错误。在这里,我将为您提供修正后的代码。请注意以下示例代码:
```python
import numpy as np
from minisom import MiniSom
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成脑电信号
time_length = 1000
sampling_rate = 1000
t = np.arange(0, time_length) / sampling_rate
alpha_wave = np.sin(10 * 2 * np.pi * t)
beta_wave = np.sin(20 * 2 * np.pi * t)
theta_wave = np.sin(5 * 2 * np.pi * t)
delta_wave = np.sin(1 * 2 * np.pi * t)
gamma_wave = np.sin(40 * 2 * np.pi * t)
eeg_signal = alpha_wave + beta_wave + theta_wave + delta_wave + gamma_wave
# 使用SOM进行聚类
som_shape = (10, 10)
input_len = 1
sigma = 1.0
learning_rate = 0.5
som = MiniSom(som_shape[0], som_shape[1], input_len, sigma=sigma, learning_rate=learning_rate)
som.random_weights_init(eeg_signal.reshape(-1, 1))
som.train_random(eeg_signal.reshape(-1, 1), 100)
# 获取每个数据点所属的聚类标签
labels = []
for data in eeg_signal:
winner_coordinates = som.winner(data.reshape(-1, 1))
label = som.labels[winner_coordinates[0], winner_coordinates[1]]
labels.append(label)
labels = np.array(labels)
# 绘制脑电波形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(som_shape[0] * som_shape[1]):
plt.subplot(som_shape[0], som_shape[1], i + 1)
plt.plot(t, eeg_signal[labels == i])
plt.title('Cluster {}'.format(i))
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在这个修正后的代码中,我使用 `som.winner()` 函数来获取每个数据点在SOM中的获胜神经元坐标,并根据这些坐标获取对应的聚类标签。然后,我使用这些标签来绘制脑电波形图。
希望这次的代码能够正确运行并满足您的需求。如果还有任何问题,请随时向我提问。
给出一个SOM算法的示例,基于minisom
非常感谢您的提问,以下是一个基于minisom的SOM算法示例:
from minisom import MiniSom
import numpy as np
#生成数据
data = np.random.rand(100, 2)
#训练SOM
som = MiniSom(5, 5, 2, sigma=0.5, learning_rate=0.5)
som.random_weights_init(data)
som.train_random(data, 100)
#获取所有节点向量
node_vectors = np.array([som.get_weights()[i][j] for i in range(5) for j in range(5)])
#获取最优节点
winner = som.winner(data[0])
#输出结果
print('所有节点向量:', node_vectors)
print('最优节点:', winner)
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