Matlab实现自组织映射应用及流程解析

资源摘要信息:"这是一份Matlab中关于自组织映射（Self-Organizing Map，简称SOM）的应用的代码资源。SOM是一种无监督学习的人工神经网络，它能够将高维数据映射到低维空间，同时保持原始数据的拓扑结构特征。在资源描述中，提到了SOM的设计流程包括六个步骤：主进程（som）、初始化（initialization）、竞争过程（competitive_process）、协作过程（cooperative_process）、自适应过程（adaptive_process）和映射过程（mapping_process）。每个步骤都有特定的功能，共同构成了SOM算法的完整流程。" 知识点详细说明： 1. 自组织映射（SOM）简介： 自组织映射是一种神经网络模型，由芬兰学者Teuvo Kohonen教授于1982年提出，用于数据的可视化和高维数据的降维处理。SOM通过无监督学习方式，使得在高维空间中相近的数据点在映射后的低维空间中也彼此接近，从而在学习过程中揭示数据的内在结构。 2. SOM的设计流程： - 主进程（som）：这是整个SOM算法的核心循环，负责按顺序调用其他进程函数进行迭代训练。 - 初始化（initialization）：此步骤用于设置网络的初始状态，包括输入变量和网络参数的初始化。 - 竞争过程（competitive_process）：这个过程负责确定每个样本输入在神经网络中的最佳匹配单元，即获胜神经元。 - 协作过程（cooperative_process）：计算获胜神经元与其他神经元之间的距离，并根据拓扑结构调整权重。 - 自适应过程（adaptive_process）：根据学习规则，调整获胜神经元及其邻域内神经元的权重。 - 映射过程（mapping_process）：在所有迭代完成后，进行数据点在输出层的最终映射，并展示结果。 3. SOM算法的关键参数： - sig0：初始学习率。 - t1：控制学习率衰减的参数，与sig0相关。 - r0：初始邻域半径。 - t2：控制邻域半径衰减的参数。 4. SOM算法的工作机制： - 第一步是找到反应最强烈的神经元，即与输入向量最匹配的神经元。 - 第二步是填充未被占用的神经元，保证网络的完整性和覆盖度。 5. SOM算法的应用： SOM可以应用于模式识别、数据聚类、数据可视化等多个领域。由于其能够可视化数据的高维结构，SOM在生物信息学、金融分析、市场研究和许多其他领域都有着广泛的应用。 6. 关于资源作者： 资源的作者名为“关键”，提到了对资源的喜爱和鼓励，请留下星星，表明了对作者作品的支持态度。 7. 关于开源： 资源的标签为“系统开源”，这意味着该SOM代码是开源的，任何人都可以自由地使用、修改和重新发布代码，通常在遵循相应的开源许可协议下进行。 8. 文件压缩包说明： 资源文件压缩包名称为“Self_Organizing_Map-master”，这暗示了资源可能是以Git仓库的形式进行版本控制和分发的，而"master"通常指的是主分支或主要版本。 以上是对给定文件信息中提到的知识点的详细说明。通过这些详细的知识点，读者可以对SOM算法有一个较为全面的认识，并了解如何在Matlab中实现SOM算法。