一组随机建立的数据点集合 P，设计一个竞争网络将它

竞争神经网络（competitive neural network）是一种无监督学习的神经网络，它的目标是将输入数据分成不同的类别。在竞争神经网络中，网络中的神经元互相竞争，每个神经元都试图成为输入数据的代表。这个过程被称为竞争学习（competitive learning）。

下面是一个使用 MATLAB 实现竞争神经网络的示例程序，可以将一组随机建立的数据点集合 P 分为两类。

% 生成随机数据点
P = randn(2, 100);

% 创建竞争神经网络
net = selforgmap([2 1]);

% 训练竞争神经网络
net = train(net, P);

% 使用竞争神经网络进行预测
output = net(P);

% 打印预测结果
classes = vec2ind(output);
disp(classes);

这个示例程序使用 self-organizing map（自组织映射）作为竞争神经网络模型，并将输入数据分为两类。最后，它使用训练好的神经网络进行预测，并打印预测结果。

你可以根据自己的需要修改这个示例程序来适应你的应用场景。

相关问题

将一组数据随机录入一个向量

您可以使用Python的numpy库来创建并随机填充向量。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个长度为n的向量
n = 10
vector = np.empty(n)

# 随机填充向量
for i in range(n):
    vector[i] = np.random.rand()

print(vector)

这段代码会创建一个长度为10的向量，并使用随机数填充每个元素。您可以根据需要修改向量的长度和随机数生成方式。

随机输入一个数据判断是否在集合中

好的，我可以帮你写一个简单的程序来实现这个功能。你可以提供一个集合，然后输入一个数据，程序会判断这个数据是否在集合中。以下是一个Python代码示例：

my_set = {1, 2, 3, 4, 5}  # 假设这是你提供的集合

data = input("请输入一个数据：") # 获取用户输入的数据

if int(data) in my_set:
    print("数据在集合中")
else:
    print("数据不在集合中")

在这个程序中，我们首先定义了一个集合`my_set`，然后通过`input()`函数获取用户输入的数据。接下来，我们使用`if`语句来判断数据是否在集合中。如果在，就输出“数据在集合中”，否则输出“数据不在集合中”。

请注意，由于`input()`函数返回的是一个字符串，我们需要使用`int()`函数将其转换为整数才能进行比较。