神经网络聚类算法python 案例代码

这里给出一个使用Self-Organizing Map (SOM)算法进行聚类的Python案例代码：

from minisom import MiniSom
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=0)

# 定义SOM模型
som = MiniSom(2, 2, 2, sigma=0.5, learning_rate=0.5)
som.random_weights_init(X)
print("Training...")
som.train_random(X, 100)

# 可视化聚类结果
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pcolor(som.distance_map().T, cmap='bone_r')
plt.colorbar()
markers = ['o', 's', 'D']
colors = ['r', 'g', 'b']
for i, x in enumerate(X):
    w = som.winner(x)
    plt.plot(w[0]+0.5, w[1]+0.5, markers[y[i]], markerfacecolor='None',
             markeredgecolor=colors[y[i]], markersize=10, markeredgewidth=2)
plt.show()

解释一下代码：

1. 首先使用`make_blobs`函数生成一个包含三个簇的二维数据集（样本数为100）。

2. 然后定义了一个2x2的SOM模型，sigma和learning_rate分别为0.5和0.5。

3. 接着使用样本数据对SOM模型进行训练，迭代次数为100。

4. 最后使用matplotlib库可视化聚类结果。在图中，每个格子代表一个神经元，颜色深浅代表神经元与其他神经元的距离，点的形状和颜色代表数据点所属的簇。

希望这个例子可以帮助你理解和掌握神经网络聚类算法的使用！