SOM神经网络鸢尾花分类预测 python

SOM (Self-Organizing Map) 神经网络是一种无监督学习算法，主要用于数据可视化和聚类分析。它将高维空间的数据映射到低维平面上（如二维地图），以便于理解和探索数据结构。在鸢尾花分类预测场景下，你可以使用Python中的Scikit-learn库，它是机器学习的一个重要工具包，其中包含了SOM的相关功能。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据预处理**：首先加载鸢尾花数据集（例如Iris dataset），并将其分为特征和标签两部分。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

2. **创建SOM模型**：

from minisom import MiniSom
som = MiniSom(x=4, y=4, input_len=X.shape[1], sigma=1.0, learning_rate=0.5)

这里x和y是地图的大小，input_len是输入特征的数量，sigma和learning_rate是学习参数。

3. **训练模型**：

som.train_random(data=X, num_iteration=100)

`num_iteration`指定了训练轮数。

4. **预测**：

# 将测试样本转换为合适的格式
test_data = [your_test_data]
predictions = som.win_map(test_data)
predicted_class = predictions.argmax(axis=1)[0] # 根据最接近的单元格索引得到预测类别

5. **评估结果**：

accuracy = sum(predicted_class == y[:len(predictions)]) / len(predictions)
print("Accuracy:", accuracy)