写一段python代码，要求如下：由于采集到的水源样本较少,为了保证所建立的判别模型具有较好的泛化性能,这里从每个含水层中取出一个水源样本(共4个样本)作为测试集,剩下的35个水源样本作为训练集。 创建竞争神经网络前需要确定网络的结构,即竞争层神经元的数目与待分的类别数目相等,如问题描述所示,水源样本来自于4个不同的含水层,因此,竞争层神经元的数目为4。同时,还应考虑权值学习速率、阈值学习速率及训练次数等参数对网络性能的影响。 创建SOFM神经网络前需要确定网络的结构,即确定竞争层神经元的数目及拓扑结构。同时,还应考虑邻近距离、距离函数及训练次数等参数对网络性能的影响。 判别模型训练完成后,便可以将测试集的4个水源样本对应的7个判别因素送入模型,模型的输出对应的便是各个水源样本的预测类别。 通过对比预测类别与真实类别,可以对所建立的判别模型的性能进行综合评价。并通过研究网络结构及相关参数对网络性能的影响,寻求理想的网络结构及参数,从而使得判别模型的泛化能力得到不断的提升和改善。

抱歉，根据您提供的信息，我无法为您提供完整的代码。这可能需要更多的上下文和特定的数据集。但我可以根据您提供的信息为您提供一些参考和建议。

首先，您需要将数据集分为训练集和测试集。根据您提供的信息，您有35个训练样本和4个测试样本。在处理数据之前，您需要导入所需的库，例如numpy和sklearn。

import numpy as np
from sklearn.neural_network import CompetitiveND

接下来，您需要将训练数据和测试数据分别存储在numpy数组中。

# 训练数据
X_train = np.array([[...], [...], ...])
y_train = np.array([...])

# 测试数据
X_test = np.array([[...], [...], ...])
y_test = np.array([...])

然后，您需要确定竞争层神经元的数量。根据您提供的信息，该数量应为4。

n_neurons = 4

接下来，您需要创建和拟合竞争神经网络。您需要指定权重学习速率和阈值学习速率等参数。这些参数可以通过试验和调整来优化模型的性能。

# 创建竞争神经网络
clf = CompetitiveND(n_output=n_neurons, learning_rate=0.1, threshold=0.5, max_iter=100)

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

然后，您需要创建和训练SOFM神经网络。您需要指定竞争层神经元的数量和拓扑结构。您还需要考虑邻近距离、距离函数和训练次数等参数。

from minisom import MiniSom

# 创建SOFM神经网络
som = MiniSom(x=10, y=10, input_len=7, sigma=1.0, learning_rate=0.5)

# 训练模型
som.train_random(X_train, num_iteration=100)

最后，您需要使用测试集评估模型的性能。您可以比较预测类别和真实类别，并计算模型的准确性。

# 预测类别
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确性
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，这只是一个简单的示例，您需要根据您的数据集和任务进行修改和调整。