sofm模型r语言代码

SOFM（Self-Organizing Feature Maps）模型是一种无监督学习的神经网络模型，常用于聚类和数据可视化分析。下面是一个简单的SOFM模型的R语言代码示例：

# 导入必要的包
library(kohonen)
library(datasets)

# 载入数据集
data(iris)
# 选取需要的输入变量
input_data <- scale(iris[,1:4])

# 设置SOFM模型参数
grid_size <- c(5, 5)  # 设置神经元网格的大小
learning_rate <- 0.05  # 设置学习率
neighborhood <- c(2, 2)  # 设置邻域

# 训练SOFM模型
sofm_model <- som(input_data, grid_size, rlen=100, alpha=c(0.05, 0.01),
                  radius=5, keep.data=TRUE)

# 可视化SOFM模型
plot(sofm_model, type="changes")

在这个示例中，我们首先导入所需的R包：kohonen用于训练SOFM模型，datasets用于载入示例数据集iris。然后，我们从iris数据集中选择了前四列作为输入数据，并对数据进行标准化处理。接着，我们设置了SOFM模型的参数，包括神经元网格的大小、学习率和邻域大小。然后，我们使用sof函数训练SOFM模型，并设置了迭代次数rlen，学习率alpha和邻域大小radius。最后，我们通过绘图函数plot对训练好的SOFM模型进行可视化。

这段R代码实现了一个简单的SOFM模型，通过这个模型可以实现对数据的聚类和可视化分析。