som自组织神经网络matlab代码

SOM（Self-Organizing Map，自组织神经网络）是一种无监督学习算法，用于在高维数据空间中将输入样本映射到一个低维的拓扑结构中。以下是一个使用MATLAB实现SOM网络的代码示例：

首先，我们需要导入MATLAB的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），该工具箱提供了SOM网络的功能。

% 导入数据
load iris_dataset.mat

% 设定SOM网络的参数
dimension1 = 8; % SOM网络的第一个维度
dimension2 = 8; % SOM网络的第二个维度
epochs = 200; % 训练迭代次数

% 创建SOM网络
net = selforgmap([dimension1, dimension2]);

% 训练SOM网络
[net, tr] = train(net, irisInputs);

% 使用训练好的网络对数据进行分类
outputs = net(irisInputs);

% 绘制SOM网络的权重和输出
plotsomhits(net, irisInputs);
plotsompos(net, irisInputs);

% 绘制分类结果
figure;
gscatter(irisInputs(1,:), irisInputs(2,:), grouped);

% 显示分类统计
display('分类统计:');
count = zeros(size(outputs));
for i = 1:length(outputs)
    [~, index] = max(outputs(:,i));
    count(index) = count(index) + 1;
end
count

以上代码中，我们首先导入了一个名为`iris_dataset.mat`的数据集，然后设置了SOM网络的参数。创建一个SOM网络对象并使用训练数据进行训练。接下来，我们使用训练好的网络对数据进行分类，并绘制SOM网络的权重和输出结果。最后，我们统计每个类别的样本数量并进行输出。

这是一个简单的用MATLAB实现SOM网络的例子，你可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和调整，比如改变网络的维度、训练迭代次数等。