多维随机变量SOMR算法代码matlab

SOMR（Self-Organizing Map for Random Variables）算法是一种用于多维随机变量的自组织映射算法。它可以用于数据聚类、数据可视化和特征提取等任务。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现SOMR算法：

% 设置参数
num_iterations = 100;  % 迭代次数
learning_rate = 0.1;   % 学习率

% 生成随机数据
data = rand(100, 2);   % 生成100个二维随机数据

% 初始化权重向量
num_neurons = 10;     % 神经元数量
weights = rand(num_neurons, 2);  % 初始化权重向量

% 迭代更新权重向量
for iter = 1:num_iterations
    % 随机选择一个数据点
    idx = randi(size(data, 1));
    input = data(idx, :);
    
    % 计算每个神经元与输入之间的距离
    distances = pdist2(input, weights);
    
    % 找到最近的神经元
    [~, winner_idx] = min(distances);
    
    % 更新最近神经元的权重
    weights(winner_idx, :) = weights(winner_idx, :) + learning_rate * (input - weights(winner_idx, :));
end

% 绘制结果
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 'filled');
hold on;
scatter(weights(:, 1), weights(:, 2), 'r', 'filled');
legend('Data', 'SOMR Neurons');

这段代码首先设置了迭代次数和学习率等参数，然后生成了100个二维随机数据。接下来，初始化了权重向量，并通过迭代更新权重向量来训练SOMR模型。最后，使用散点图将原始数据和训练后的神经元位置进行可视化。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行参数调整和算法改进。