som算法进行聚类分析的python代码

以下是使用som算法进行聚类分析的python代码示例：

import numpy as np
from minisom import MiniSom

# 创建一个数据集
data = np.random.rand(100, 10)

# 定义SOM神经网络的参数
x, y = 10, 10  # SOM网络的大小
input_len = data.shape[1]  # 样本的维度
som = MiniSom(x, y, input_len, sigma=1.0, learning_rate=0.5)

# 初始化权重
som.random_weights_init(data)

# 训练网络
som.train_batch(data, 100)

# 获取每个样本的聚类标签
labels = np.zeros(data.shape[0])
for i, x in enumerate(data):
    w = som.winner(x)  # 获取样本在SOM网络中的最优神经元
    labels[i] = w[0] * y + w[1]  # 将最优神经元转换为一维标签

# 输出聚类结果
print(labels)

此代码使用`MiniSom`包中的SOM类实现了一个简单的聚类分析。您可以将自己的数据集代入代码中，以实现基于SOM的聚类分析。