自组织神经网络算法实现分类程序详解

"该资源提供了一个使用自组织神经网络（SOM，Self-Organizing Map）进行分类的MATLAB程序。程序包括了竞争层网络的构建、数据的图形表示以及训练过程，同时还展示了如何对未知数据进行分类。注释详细，便于理解与学习。" 在机器学习领域，自组织神经网络是一种无监督学习方法，它模仿大脑皮层中神经元的自组织过程，用于数据的降维和可视化。在这个程序中，主要涉及以下知识点： 1. 自组织神经网络（SOM）: SOM由Kohonen提出，它由输入层和竞争层两部分组成。输入层接收原始数据，竞争层中的神经元通过竞争机制来适应输入数据，形成有序的映射结构。 2. 算法流程: - 首先，定义网络参数，如范围(range)、类别数(class)、样本数(num)、标准差(std)等。 - 使用`nngenc`函数生成随机分布的数据点，这些数据点代表了不同的类别。 - 接着，创建SOM网络结构，`newc`函数用于定义网络的连接权重、学习率(klr)和衰减率(clr)。 - 设置训练参数，如训练周期数(`net.trainParam.epochs`)，然后使用`train`函数对网络进行训练。 - 训练完成后，提取网络权重，用以展示输入数据与权重的关系。 - 对未知数据进行分类，`sim`函数用于模拟网络响应，`vec2ind`将连续输出转换为类别索引。 3. MATLAB编程: - `plot`函数用于绘制二维数据，展示数据分布和权重分布。 - `axis`设定坐标轴范围，使图形清晰可见。 - `holdon`保持当前图形，方便在同一图上添加多个数据集。 - `for`循环处理每个数据点，根据分类结果用不同标记显示。 - `title`设置图形标题，增强可读性。 4. 数据可视化: - 初始数据点和权重的图形化表示有助于理解网络学习的过程和结果。 - 分类后的数据点用不同标记区分，便于直观查看各类别的分布情况。 这个程序示例是学习和理解自组织神经网络原理与应用的好起点，通过运行和调整参数，可以深入理解SOM在数据分类和模式识别中的工作方式。