一维堆叠降噪自编码器与一维som结合代码keras

以下是一维堆叠降噪自编码器与一维SOM的结合代码，使用Keras实现：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import numpy as np
from minisom import MiniSom

# 数据生成
data = np.random.rand(1000, 10)

# 构建一维堆叠降噪自编码器模型
input_data = Input(shape=(10,))
encoded = Dense(5, activation='relu')(input_data)
decoded = Dense(10, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input_data, decoded)

# 训练一维堆叠降噪自编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
autoencoder.fit(data, data, epochs=50, batch_size=32)

# 获取一维堆叠降噪自编码器模型的编码层输出
encoder = Model(input_data, encoded)
encoded_data = encoder.predict(data)

# 构建一维SOM模型
som = MiniSom(1, 5, 5, sigma=1.0, learning_rate=0.5)
som.random_weights_init(encoded_data)
som.train_random(encoded_data, 100)

# 获取一维SOM模型的输出
som_output = []
for i in range(len(encoded_data)):
    x = encoded_data[i]
    w = som.winner(x)
    som_output.append(w)

# 将一维SOM模型的输出作为新的特征，重新训练一维堆叠降噪自编码器模型
new_data = np.zeros((len(data), 6))
for i in range(len(data)):
    new_data[i][0:5] = encoded_data[i]
    new_data[i][5] = som_output[i]
autoencoder.fit(new_data, new_data, epochs=50, batch_size=32)

代码中，首先生成随机数据作为训练数据，然后构建一维堆叠降噪自编码器模型并训练。接着获取编码层输出作为输入，构建一维SOM模型并训练，获取SOM模型的输出。将SOM模型的输出作为新的特征，重新训练一维堆叠降噪自编码器模型。