som聚类实现 csdn
时间: 2023-07-18 21:17:53 浏览: 61
对于实现 SOM (Self-Organizing Maps) 聚类算法,CSDN 上有很多相关的文章和代码示例。以下是一个简单的 Python 实现,供您参考:
```python
import numpy as np
class SOM:
def __init__(self, input_dim, output_dim, learning_rate=0.1, sigma=1.0):
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.learning_rate = learning_rate
self.sigma = sigma
self.weights = np.random.randn(output_dim[0], output_dim[1], input_dim)
def train(self, data, epochs):
for epoch in range(epochs):
for i, x in enumerate(data):
bmu = self.get_bmu(x)
self.update_weights(x, bmu, epoch)
def get_bmu(self, x):
# 计算最优神经元(BMU)
dists = np.sum((self.weights - x)**2, axis=2)
return np.unravel_index(np.argmin(dists), dists.shape)
def update_weights(self, x, bmu, epoch):
# 更新神经元权重
lr = self.learning_rate * np.exp(-epoch / 1000)
sigma = self.sigma * np.exp(-epoch / 1000)
for i in range(self.output_dim[0]):
for j in range(self.output_dim[1]):
d = np.sum((np.array([i, j]) - np.array(bmu))**2)
h = np.exp(-d / (2 * sigma**2))
self.weights[i, j] += lr * h * (x - self.weights[i, j])
```
其中,`input_dim` 表示输入数据的维度,`output_dim` 表示 SOM 网格的维度,`learning_rate` 和 `sigma` 分别为学习率和高斯函数的标准差。`train` 方法用于训练 SOM 网络,`get_bmu` 方法用于计算最优神经元(Best Matching Unit),`update_weights` 方法用于更新神经元权重。
使用时,可以先将数据转换为二维数组形式,然后调用 `SOM` 类的实例进行训练。例如:
```python
data = np.random.randn(100, 2)
som = SOM(input_dim=2, output_dim=(10, 10))
som.train(data, epochs=1000)
```
训练完成后,可以使用 `weights` 属性获取神经元权重,进而进行聚类等操作。