用matlab编程实现som聚类
时间: 2023-05-26 14:05:13 浏览: 179
对于这个任务,首先需要定义输入数据和SOM网络的参数。下面是一个简单的例子:
```matlab
% 输入数据
data = [0 0; 1 1; 1 0; 0 1];
% SOM网络参数
num_neurons = 2; % 网络神经元数量
epochs = 100; % 迭代轮数
init_radius = 1; % 初始邻域半径
lr = 0.1; % 学习速率
% 初始化网络权重
weights = rand(num_neurons, size(data, 2));
% 迭代训练
for epoch = 1:epochs
% 计算当前邻域半径和学习速率
radius = init_radius * exp(-epoch/epochs);
curr_lr = lr * exp(-epoch/epochs);
% 对每个输入数据点进行竞争,找到最优神经元
for i = 1:size(data, 1)
distances = sum((weights - data(i,:)).^2, 2);
[~, winner] = min(distances);
% 更新最优神经元及其邻域神经元的权重
for j = 1:num_neurons
dist = abs(j - winner);
if dist <= radius
weights(j, :) = weights(j, :) + curr_lr * (data(i, :) - weights(j, :));
end
end
end
end
% 显示聚类结果
distances = sum((weights - data).^2, 2);
[~, indices] = sort(distances);
for i = 1:size(data, 1)
fprintf('Data point %d belongs to cluster %d\n', i, indices(i));
end
% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), [], indices, 'filled');
```
在这个例子中,我们使用了一个简单的输入数据作为示例,并定义了SOM网络的一些参数。然后,我们使用随机权重初始化SOM网络,然后进行多次迭代来训练网络。每个迭代都包括以下步骤:
1. 对于每个输入数据点,计算与所有神经元之间的距离,并找到最优神经元。
2. 更新最优神经元及其邻域神经元的权重,使它们更接近与它们的输入数据点。
3. 在迭代过程中,逐渐减小邻域半径和学习速率,以在训练的早期更广泛地探索输入空间,而在训练的后期更细化聚类结果。
最后,我们将每个输入数据点分配到最接近的神经元,并通过可视化来展示聚类结果。这里,我们使用颜色来表示每个聚类,但实际上可以使用任何可视化方法来表示聚类结果。
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