用MATLAB写一段自组织网络测试的代码

好的，以下是用 MATLAB 写的自组织网络测试代码示例：

% 设置参数
input_data = rand(10,1000); % 输入数据
learning_rate = 0.1; % 学习率
neuron_num = 5; % 神经元个数
max_iterations = 100; % 最大迭代次数

% 初始化神经元权重
neuron_weights = rand(neuron_num, size(input_data,1));

% 迭代训练
for i = 1:max_iterations
    % 随机选择一个输入数据
    input_idx = randi(size(input_data,2));
    input_vector = input_data(:, input_idx);
    
    % 计算每个神经元权重与输入向量的距离
    distances = vecnorm(neuron_weights - input_vector', 2, 2);
    
    % 找到最近的神经元
    [min_distance, nearest_neuron] = min(distances);
    
    % 更新最近神经元和它周围神经元的权重
    for j = 1:neuron_num
        if j == nearest_neuron
            % 更新最近神经元的权重
            neuron_weights(j,:) = neuron_weights(j,:) + learning_rate * (input_vector - neuron_weights(j,:));
        elseif abs(j - nearest_neuron) <= 1
            % 更新最近神经元周围神经元的权重
            neuron_weights(j,:) = neuron_weights(j,:) + learning_rate * (input_vector - neuron_weights(j,:));
        end
    end
end

% 测试
test_input = rand(10,1); % 测试输入数据
distances = vecnorm(neuron_weights - test_input', 2, 2); % 计算每个神经元权重与测试输入向量的距离
[min_distance, nearest_neuron] = min(distances); %找到最近的神经元

fprintf("Nearest neuron is %d, distance is %.2f\n", nearest_neuron, min_distance);

这是一个简单的自组织神经网络示例，用于对输入数据进行聚类和分类。在这个示例中，我们首先初始化了一些参数，包括输入数据、学习率、神经元数量和最大迭代次数。然后，我们按照每次随机选择一个输入向量的方式对神经元进行训练。每次选择一个输入向量后，计算每个神经元权重与输入向量的距离，并找到最近的神经元。然后，更新最近神经元及其周围神经元的权重。最后，我们使用一个测试输入向量来测试我们的模型。输出最接近的神经元及其与测试输入向量的距离。