matlab som聚类

MATLAB中的SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）聚类算法可以用于非监督学习，它是一种基于神经网络的聚类方法。SOM聚类算法可以将高维数据映射到低维空间，并将相似的数据点映射到相邻的位置，从而形成聚类。

下面是使用MATLAB进行SOM聚类的基本步骤：

1. 准备数据。将需要聚类的数据准备好，可以是向量、矩阵，或者其他形式的数据。

2. 设置SOM网络。在MATLAB中，可以使用selforgmap函数创建SOM网络。需要指定网络中神经元的数量、输入数据的维度和网络的拓扑结构等参数。

3. 训练SOM网络。使用train函数对SOM网络进行训练，将输入数据映射到SOM网络中。训练过程中，SOM网络会自适应地调整神经元之间的连接权重。

4. 可视化聚类结果。可以使用plotsomhits函数将输入数据在SOM网络中的聚类结果可视化出来。也可以使用plotsomnd函数将SOM网络中的神经元可视化出来。

下面是一段MATLAB代码示例，演示如何使用SOM聚类算法：

% 准备数据
load iris_dataset
x = irisInputs;

% 设置SOM网络
net = selforgmap([8 8]);
net = configure(net, x);

% 训练SOM网络
net.trainParam.epochs = 100;
net = train(net, x);

% 可视化聚类结果
y = net(x);
classes = vec2ind(y);
plotsomhits(net, x);

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集作为输入数据，创建了一个8x8的SOM网络，并对其进行了100次训练。最后使用plotsomhits函数将聚类结果可视化出来。